楊顯華， 魏鵬， 呂軍， 韓磊， 石浩林， 劉智

(1.四川省地質(zhì)調(diào)查院稀有稀土戰(zhàn)略資源評價(jià)與利用四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都 610081；2.四川省國土空間生態(tài)修復(fù)與地質(zhì)災(zāi)害防治研究院，成都 610081；3.成都市新津區(qū)寶墩鎮(zhèn)人民政府，成都 611438)

0 引言

我國采空塌陷多由煤、鐵、鉛鋅、金等礦山地下開采引發(fā)，產(chǎn)生了較嚴(yán)重的土壤、植被、水資源損毀，由采空塌陷造成的土地?fù)p毀面積甚至大于采礦直接壓占和損毀土地面積[1]。據(jù)國家主管部門介紹, 全國每年因采煤而塌陷的土地就達(dá)70 km2, 每年造成直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)幾十億元[2]。近年來，國家實(shí)施了長江經(jīng)濟(jì)帶、黃河流域等生態(tài)修復(fù)戰(zhàn)略[3]，推進(jìn)礦業(yè)城市綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展[4]。如何有效識別采空塌陷區(qū)，掌握其分布及演變趨勢，實(shí)施精準(zhǔn)防護(hù)管控和修復(fù)治理，具有重要意義。

無論傳統(tǒng)的大地測量技術(shù)還是高精度全球定位技術(shù)，均難以對礦區(qū)采空塌陷進(jìn)行全面識別、監(jiān)測。利用多期高分辨率光學(xué)影像，可大范圍、周期性、高空間分辨率獲取采空塌陷區(qū)分布現(xiàn)狀和變化信息，是一種經(jīng)濟(jì)、便捷的采空塌陷遙感識別手段[5-9]。合成孔徑雷達(dá)干涉測量(Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)技術(shù)以其全天時(shí)、全天候、大覆蓋、高精度以及周期性觀測等特點(diǎn)，成為空間對地觀測的有效手段； 疊加InSAR(Stacking InSAR)技術(shù)已被證實(shí)有利于對井田范圍較大的礦區(qū)進(jìn)行沉降監(jiān)測，適用于沉降速率較快且存檔數(shù)據(jù)較少的情況[10-14]。目前，對于利用高分辨率光學(xué)影像和InSAR雷達(dá)影像在采空塌陷區(qū)監(jiān)測中的綜合應(yīng)用研究尚少，對采空塌陷的遙感識別技術(shù)缺乏系統(tǒng)分析、對比和總結(jié)。

本文擬選擇煤礦開采引發(fā)采空塌陷問題較突出的甘肅白銀王家山—大水頭煤礦區(qū)，分別利用多期高分辨率光學(xué)影像和Sentinel-1 SAR雷達(dá)影像，對采空塌陷區(qū)進(jìn)行遙感識別； 綜合對比、分析識別結(jié)果，總結(jié)各自的技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢，并探討在采空塌陷區(qū)生態(tài)修復(fù)工程中的應(yīng)用前景。

1 研究區(qū)概況

近年來，隨著黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施，國家重點(diǎn)對流域內(nèi)環(huán)境影響突出的煤礦區(qū)實(shí)施生態(tài)保護(hù)修復(fù)，研究區(qū)地處黃河流域甘肅省白銀市王家山—大水頭煤礦，屬黃土高原中海拔黃土梁峁地貌，地處干旱、半干旱氣候帶，煤礦開采歷史悠久，規(guī)模大，以地下開采為主。區(qū)域內(nèi)含煤地層為侏羅系窯街組(J2y)，共含煤層4層； 其次為中侏羅統(tǒng)新河組(Jx)地層。主要由灰白色中、粗粒砂巖，灰、深灰、灰黑色粉砂巖、砂質(zhì)泥巖及煤層組成。研究區(qū)內(nèi)斷裂30余條，含煤地層以NWW—SEE向展布為主，與構(gòu)造方向基本一致。區(qū)內(nèi)煤礦已開采40余年，大型煤礦地下開拓與采掘及小煤窯的亂挖，加之黃土地貌的松散性、多孔性、濕陷性特點(diǎn)和活動(dòng)斷裂發(fā)育的構(gòu)造背景，區(qū)內(nèi)采煤引發(fā)的地裂縫、塌陷坑等損毀土地問題極其突出，前人對煤礦采空塌陷形成機(jī)理、災(zāi)害鏈等實(shí)施了大量研究，但對災(zāi)害隱患狀態(tài)、演變趨勢、修復(fù)保護(hù)措施等研究探討較少[15]。

2 Sentinel-1A SAR雷達(dá)影像監(jiān)測

2.1 Sentinel-1數(shù)據(jù)

哨兵1號(Sentinel-1A)衛(wèi)星于2014年4月成功發(fā)射，是歐洲航天局(European Space Agency, ESA)和歐洲委員會(huì)(European Commission, EC)針對全球環(huán)境與安全監(jiān)測系統(tǒng)項(xiàng)目,即歐洲航天局哥白尼計(jì)劃(Global Monitoring forEnvironment and Security,GMES)而共同研發(fā)的地球觀測衛(wèi)星[16]； 是ESA哨兵系列發(fā)射的首顆雷達(dá)成像，可提供連續(xù)圖像(白天、夜晚和各種天氣)。Sentinel-1A衛(wèi)星的工作模式有條帶模式(Strip Map,SM)、干涉寬幅模式(Interferometric Wide Swath,IW)、波模式(Wave, WV)和額外寬幅(Extra Wide Swath，EW)模式4種，幅寬分別為80 km，250 km，100 km和400 km,分辨率分別為5 m×5 m，5 m×20 m，5 m×20 m和20 m×40 m。Sentinel-1A雷達(dá)衛(wèi)星的主要任務(wù)是監(jiān)測冰川海洋、地表形變、生態(tài)環(huán)境、水體管理和土壤保護(hù)。

獲取了研究區(qū)2019年1月4日至2019年12月30日的31景Sentinel-1A雷達(dá)影像。

2.2 Stacking InSAR技術(shù)原理

Stacking InSAR技術(shù)由是將多幅解纏后的差分干涉相位圖進(jìn)行線性疊加，以最大程度地減少大氣誤差、提高形變測量精度的一種方法。該技術(shù)基于多景影像解決常規(guī)InSAR面臨的干涉失相干和大氣延遲的問題，對影像數(shù)量和相干性要求不太嚴(yán)苛，適用于礦區(qū)沉降速率較快、難以獲得穩(wěn)定高相干點(diǎn)的情況。主要數(shù)據(jù)處理流程如圖1。

圖1 Stacking技術(shù)流程圖

首先對獲取的研究區(qū)2019年全年度31期哨兵1號衛(wèi)星單視復(fù)數(shù)(SLC)影像進(jìn)行配準(zhǔn)。設(shè)置合適的時(shí)間基線和空間基線，進(jìn)行構(gòu)網(wǎng)連接。引入SRTM DEM(30 m)數(shù)據(jù)進(jìn)行地形去除，并采用自適應(yīng)濾波提高干涉圖像的信噪比和相干性。采用最小費(fèi)用流(MCF)算法對濾波后的差分圖進(jìn)行解纏。針對大氣水汽誤差采用趨勢性濾波進(jìn)行抑制。因研究區(qū)地處北方干燥區(qū)域，全年降雨很少，受大氣水汽影響較小，故本文采用人工篩選的方法剔除大氣誤差明顯的相對剩余的解纏圖進(jìn)行加權(quán)疊加處理，獲得研究區(qū)平均相位變化速率和形變速率。

2.3 地表形變信息提取結(jié)果

利用Stacking InSAR技術(shù)獲取了研究區(qū)2019年1—12月期間地表形變情況，區(qū)域相位變化和形變量如圖2所示。Stacking InSAR技術(shù)對于區(qū)域地面沉降、地表形變現(xiàn)象具有精確的識別能力，而礦山地下開采對地球表面和巖石圈的自然平衡造成了強(qiáng)烈擾動(dòng)，通常形成小范圍陡崖式的地面沉降/形變區(qū)塊，采空塌陷多位于沉降速率突出的沉降區(qū)/形變域中心。將研究區(qū)正、負(fù)形變(沉降)速率按絕對值統(tǒng)一歸并，并根據(jù)采礦權(quán)范圍、礦山開發(fā)利用等礦山開發(fā)利用影像區(qū)域指示數(shù)據(jù)，刪除非采煤引發(fā)的干擾信息(因保密規(guī)定，未將采礦權(quán)信息等數(shù)據(jù)在本文中展示)，準(zhǔn)確、清晰獲取了采空塌陷形變狀況信息。研究區(qū)監(jiān)測形變面積3 036 hm2，年均最大形變量達(dá)183.24 mm，年均形變量在20 mm以上區(qū)域均分布于采礦權(quán)范圍之內(nèi)，均有煤礦井工開采作業(yè)。年均形變量低于20 mm區(qū)域主要分布于采礦權(quán)周邊。

(a) 相位變化圖(b) 形變量圖

3 高分辨率光學(xué)影像遙感識別

利用2019年分辨率優(yōu)于1 m的遙感數(shù)據(jù)(GF2)和無人機(jī)航拍影像(分辨率優(yōu)于0.2 m)，對采煤塌陷區(qū)損毀土地情況進(jìn)行人機(jī)交互解譯。按照礦產(chǎn)資源開發(fā)環(huán)境遙感監(jiān)測技術(shù)規(guī)范[17-18]，疊加采礦權(quán)、含煤地層等背景資料，主要對地裂縫、塌陷坑及誘發(fā)的侵蝕溝谷(黃土地貌區(qū)較普遍)等損毀土地圖斑進(jìn)行識別，總結(jié)采空塌陷區(qū)典型標(biāo)志物的遙感識別標(biāo)準(zhǔn)如圖3所示。

(a) 塌陷損毀土地(d) 地裂縫損毀土地(c) 塌陷沖溝損毀土地

圖3 高分辨率遙感影像塌陷地識別標(biāo)志

如圖4所示，研究區(qū)內(nèi)共解譯采空塌陷損毀土地圖斑3 000余個(gè)，損毀土地面積2 314.94 hm2，塌陷集中區(qū)面積10 556.02 hm2。采空塌陷損毀土地圖斑主要分布于侏羅紀(jì)地層及其周邊，大致沿地層、構(gòu)造方向展布。

圖4 塌陷地識別結(jié)果

4 采空塌陷識別結(jié)果核查與分析

4.1 實(shí)地核查

基于研究區(qū)Sentinel-1A雷達(dá)影像形變區(qū)監(jiān)測結(jié)果和高分辨率影像塌陷地集中區(qū)解譯情況，選擇王家山煤礦等形變圖斑和塌陷損毀土地圖斑進(jìn)行了野外核查，形變區(qū)及塌陷損毀土地圖斑遙感識別結(jié)果與野外實(shí)際情況基本一致(圖5)，主要地表形態(tài)表現(xiàn)為地裂縫、塌陷坑及誘發(fā)的沿含煤地層展布的侵蝕溝谷。

(a) 地裂縫、塌陷帶(b) 塌陷坑、侵蝕溝谷

4.2 采空塌陷識別結(jié)果分析

將Stacking InSAR地表形變監(jiān)測結(jié)果與基于高分辨率光學(xué)影像的采空塌陷損毀土地解譯成果進(jìn)行對比分析(圖6)，取得了以下認(rèn)識：

圖6 采空塌陷識別結(jié)果

地表形變區(qū)與采空塌陷損毀集中區(qū)重疊度高達(dá)65.85%，其中，Stacking InSAR所監(jiān)測地表年均形變速率較大區(qū)域，基本能在高分辨率遙感影像中有損毀土地的信息反映； 在年均形變速率相對較小區(qū)域，則能部分反映。據(jù)數(shù)據(jù)綜合分析，年均沉降速率在[-183.24,-120) mm和[-120,-80) mm的形變監(jiān)測區(qū)域與解譯的采空塌陷集中區(qū)重疊度分別高達(dá)94.26%和93.50%； 年均沉降速率在[-80,-50) mm和[-50,-20) mm的形變監(jiān)測區(qū)域與解譯的采空塌陷集中區(qū)重疊度分別為89.10%和76.97%； 年均沉降速率在[-20,-10) mm和[-10,0] mm的形變監(jiān)測區(qū)域與解譯的采空塌陷集中區(qū)重疊度分別為64.88%和56.93%。

淺埋煤層(200 m以內(nèi))和中埋煤層(200～500 m)采空塌陷在地表反映為強(qiáng)烈的地裂縫、塌陷坑等，損毀土地跡象顯著，如紅灣村、尖山村一帶煤礦開采深度均小于500 m(因保密規(guī)定，未將采礦權(quán)信息在本文中展示)，采用Stacking InSAR地表形變監(jiān)測技術(shù)和基于高分辨率影像遙感識別方法均能很好地識別沉陷區(qū)域，其中基于高分辨率影像遙感識別方法能更精確地識別出塌陷損毀的土地狀況。對于深埋煤層(大于500 m)采空塌陷，因?qū)Φ乇砥茐某潭容^輕，地表主要反映為微/緩形變。如平川區(qū)北側(cè)煤礦開采深度大于500 m，地下采煤未對地表附屬物造成明顯的變化、損毀跡象，高分辨率遙感影像對其識別能力相對較弱，而Stacking InSAR地表形變監(jiān)測技術(shù)則能較好地識別礦區(qū)及周邊地塊內(nèi)所發(fā)生微/緩形變信息，從而輔助采空塌陷區(qū)的判識。

Stacking InSAR地表形變監(jiān)測結(jié)果主要反映在采煤礦或近期開采煤礦引發(fā)的采空塌陷，反映監(jiān)測期內(nèi)發(fā)生的形變?；诟叻直媛视跋襁b感識別方法則不僅能識別出現(xiàn)有、近期形變損毀土地圖斑，還能很好地反映歷史上煤礦采空塌陷損毀土地情況，如研究區(qū)內(nèi)上埫村、尚書埫村南側(cè)一帶，均屬于歷史上煤礦采空區(qū)，采煤引發(fā)的地裂縫、塌陷及演化后的侵蝕沖溝損毀土地情況都能清晰反映。

5 結(jié)論

本研究分別利用Stacking InSAR雷達(dá)影像和高分辨率光學(xué)影像開展了甘肅白銀某煤礦區(qū)采空塌陷遙感識別，分別獲取了采空形變區(qū)和損毀土地集中區(qū)信息，經(jīng)綜合分析研究認(rèn)為：

1)Stacking InSAR技術(shù)能準(zhǔn)確識別區(qū)域地表沉降/形變跡象，其形變/沉降中心或小范圍陡崖式形變/沉降區(qū)塊多預(yù)示采空塌陷的存在，結(jié)合礦產(chǎn)資源開發(fā)利用相關(guān)數(shù)據(jù)，能準(zhǔn)確識別采空塌陷區(qū)信息。Stacking InSAR技術(shù)對于淺部、中部、深部采煤引發(fā)的采空塌陷均能有效識別，特別適用于深部煤層開采引發(fā)的地表微變化形變信息識別和采空塌陷區(qū)形變趨勢監(jiān)測分析研究。

2)基于高分辨率光學(xué)影像遙感人機(jī)交互解譯識別方法，對于淺部、中部煤層的采空塌陷區(qū)能較好識別，能更為精準(zhǔn)識別出塌陷損毀土地情況，對于目前采空塌陷形變已停止或歷史上形成的采空塌陷區(qū)及損毀土地情況有很好的識別能力。

3)目前利用多源遙感技術(shù)開展采空塌陷區(qū)的研究和應(yīng)用工作尚較少，利用Stacking InSAR等雷達(dá)技術(shù)對采空塌陷研究程度較低，建議進(jìn)一步加強(qiáng)雷達(dá)等多源遙感在采空塌陷識別的機(jī)理研究，以更好服務(wù)于采空塌陷災(zāi)害識別、預(yù)警、防治等應(yīng)用管理。

4)近年來，國家實(shí)施了黃河流域、長江經(jīng)濟(jì)帶等重大生態(tài)修復(fù)保護(hù)戰(zhàn)略部署，綜合InSAR雷達(dá)監(jiān)測技術(shù)和高分辨率光學(xué)影像遙感識別方法的特點(diǎn)和優(yōu)勢，有助于全面獲取采礦活動(dòng)引發(fā)的地表塌陷損毀土地、區(qū)域沉降/形變等信息，可為國家實(shí)施采空塌陷區(qū)生態(tài)修復(fù)工程的規(guī)劃、部署、監(jiān)管提供更為詳實(shí)可靠的技術(shù)支撐。

致謝：感謝中國自然資源航空物探遙感中心楊金中博士、姚維嶺高級工程師對本文的指導(dǎo)和幫助。