黃 靜，張紅忠，崔 龍，阿布都沙拉木·托爾遜，王文衡，馬立平

(1.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利與土木工程學(xué)院，烏魯木齊 830052；2.新疆水利工程安全與水災(zāi)害防治重點(diǎn)實(shí)驗室，烏魯木齊 830052；3.新疆額爾齊斯河流域開發(fā)工程建設(shè)管理局，烏魯木齊 830000)

InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar)是近半個世紀(jì)發(fā)展起來的定量微波遙感技術(shù)[1]，隨著各國SAR衛(wèi)星的相繼升空，SAR影像數(shù)據(jù)獲取的途徑越來越便捷和多樣化，覆蓋全球不同時空分辨率的SAR影像數(shù)據(jù)為該技術(shù)的不斷發(fā)展和完善提供基本保障，近些年，時序InSAR技術(shù)以mm級的形變監(jiān)測精度優(yōu)勢廣泛應(yīng)用于城市地面沉降監(jiān)測、礦山沉陷監(jiān)測、人工建筑物形變監(jiān)測及滑坡監(jiān)測等方面。

2011年，王騰等利用QPS技術(shù)獲得了壩區(qū)形變結(jié)果，并分析三峽大壩運(yùn)行時的穩(wěn)定性問題及其周邊區(qū)域的形變規(guī)律[2]；2012年，Voege等利用SBAS方法對挪威斯瓦特湖壩形變監(jiān)測，探測到壩體的局部形變情況[3]； 2013年，裴媛媛等利用改進(jìn)的PS技術(shù)得到長江口南岸和杭州灣北側(cè)堤壩的平均沉降速率，并與水準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，形變監(jiān)測結(jié)果中誤差為4.5 mm[4]；2019年，肖儒雅等利用改進(jìn)的PS方法對廣南水庫進(jìn)行形變監(jiān)測，驗證時序InSAR分析方法對水庫庫區(qū)、大壩、防潮堤等水工建筑物進(jìn)行形變監(jiān)測的有效性[5]。

水庫大壩在施工、蓄水以及建成投入使用期間，不可避免的會發(fā)生形變，形變監(jiān)測是水庫大壩安全評價的基礎(chǔ)和重要組成，現(xiàn)階段水庫形變監(jiān)測多是在大壩的重點(diǎn)部位，或壩區(qū)的重點(diǎn)區(qū)域布設(shè)監(jiān)測點(diǎn)，并且監(jiān)測周期長、監(jiān)測成本高，只能以點(diǎn)代面的方式來整體評價水庫大壩安全運(yùn)行情況，難免遺漏重大的安全隱患，另外，大壩壩區(qū)及周邊的地表形變也會對大壩安全運(yùn)行存在潛在影響。采用時序InSAR技術(shù)對水庫大壩及周邊進(jìn)行形變監(jiān)測，可有效解決大壩傳統(tǒng)形變監(jiān)測點(diǎn)密度、頻次較低等問題。

文中以新疆WLL水庫大壩為研究對象，選用歐洲航天局Sentinel-1A免費(fèi)影像數(shù)據(jù)，借助開源軟件SNAP和StaMPS(Stanford Method for Permanent Scatterers )，采用StaMPS方法對其進(jìn)行形變監(jiān)測，并對其結(jié)果進(jìn)行內(nèi)、外符合精度的驗證，以此為依據(jù)來驗證StaMPS方法在該水庫大壩形變監(jiān)測的可行性。

1 研究方法與研究區(qū)域概況

1.1 研究方法

2000年， Ferretti等提出了PSInSAR技術(shù)(Permanent Scatterers，PS)[6]；2002年Berardino等提出了一種與PSInSAR不同策略的時序InSAR技術(shù)(Small Baseline Subsets，SBAS)[7]；2004年Hopper等人對PSInSAR技術(shù)進(jìn)一步改進(jìn)，提出了StaMPS方法[8]。StaMPS方法是在PSInSAR技術(shù)基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，主要表現(xiàn)在PS點(diǎn)精確選取和相位解纏的策略方面;Ferretti等人研究表明：高信噪比條件下，SAR影像噪聲近似服從高斯分布，像元相位標(biāo)準(zhǔn)差可由振幅標(biāo)準(zhǔn)差來衡量，同名像元振幅穩(wěn)定性由振幅離差指數(shù)來定義[6]，但在實(shí)際應(yīng)用中，SAR影像信噪比較低的區(qū)域，不完全服從高斯分布，而這些點(diǎn)也可能有著較為穩(wěn)定的相位值，即PS點(diǎn)。如何在相對較低信噪比區(qū)域選擇數(shù)量足夠、真正的PS點(diǎn)是StaMPS方法的關(guān)鍵。Hopper等[8]利用SAR影像干涉相位各分量呈現(xiàn)的空間相關(guān)性特點(diǎn)，定義表征像元噪聲的指標(biāo)[6]作為像元相位穩(wěn)定性的又一度量標(biāo)準(zhǔn)，首先利用振幅離差指數(shù)設(shè)置閾值初選PS候選點(diǎn)，然后在初選PS點(diǎn)的基礎(chǔ)上，設(shè)置該指標(biāo)的均方根收斂閾值最終選擇真正的PS點(diǎn)。StaMPS方法的相位解纏采用時間上一維解纏和空間上二維解纏的三維解纏方法，并通過計算空間相關(guān)視角誤差、空間不相關(guān)視角誤差，并加以去除，重復(fù)解纏步驟來提高其精度。

1.2 研究區(qū)概況

新疆WLL水庫位于新疆中部地區(qū)，位于博格達(dá)山北麓和準(zhǔn)噶爾盆地南緣的沖積平原上，是典型的平原水庫，平均海拔495 m，平均坡度為±2%左右，大壩2 km范圍左右地物分布主要以戈壁、農(nóng)田為主， 5 km范圍地物分布主要以戈壁、農(nóng)田、工業(yè)區(qū)、居民區(qū)為主。其中，大壩、工業(yè)區(qū)、居民區(qū)屬于高相干區(qū)；戈壁、農(nóng)田屬于中、低相干區(qū)。根據(jù)研究區(qū)實(shí)際干涉條件，選擇適用于信噪比較低區(qū)域提取PS點(diǎn)的StaMPS方法對大壩進(jìn)行形變監(jiān)測，以此保證PS提取的密度和準(zhǔn)確度，進(jìn)一步確保大壩及周邊區(qū)域的形變監(jiān)測精度。

2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與數(shù)據(jù)處理

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

根據(jù)研究區(qū)域?qū)嶋H情況，收集了2014年10月20日至2018年9月5日時段的Sentinel-1A影像數(shù)據(jù)，為避免受到積雪覆蓋影響，每年12月至第二年3月期間影像不參與計算，其他時段保持每月1期，實(shí)際參與計算的影像共計31期。計算輔助數(shù)據(jù)主要有：

1)DEM數(shù)據(jù)采用分辨率為30 m的日本ALOS World3D全球數(shù)字表面模型數(shù)據(jù)。研究區(qū)DEM如圖1所示，紅色框為本研究區(qū)域范圍。

圖1 研究區(qū)DEM圖

2)精軌數(shù)據(jù)采用ESA (European Space Agency)發(fā)布的POD( Precise Orbit Ephemerides)精密定軌星歷數(shù)據(jù)，定位精度優(yōu)于5 cm。

3)外部大氣數(shù)據(jù)采用李振洪等人開發(fā)的GACOS(Generic Atmospheric Correction Online Service)軟件獲取研究區(qū)影像同時段大氣對流層延遲相位進(jìn)行大氣校正[9]。

2.2 數(shù)據(jù)處理

選用SNAP8.0和StaMPS-4.1-beta兩款開源軟件對本研究區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。首先利用SNAP8.0對研究區(qū)SAR影像進(jìn)行干涉處理，然后利用StaMPS-4.1-beta對干涉結(jié)果進(jìn)行時間序列分析。圖2為利用這兩款軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的流程。

圖2 SNAP-StaMPS數(shù)據(jù)處理流程

2.2.1 SNAP干涉處理

經(jīng)過軌道校正、配準(zhǔn)等預(yù)處理，選用2016年9月27日為主影像進(jìn)行差分處理，得到30對差分干涉圖，并進(jìn)行去平和去地形操作，輸出最終的干涉結(jié)果，直接作為StaMPS軟件中進(jìn)行時序分析的數(shù)據(jù)源。

2.2.2 StaMPS時序InSAR處理

1)PS點(diǎn)的選擇。首先，設(shè)置振幅離差指數(shù)閾值選擇PS候選點(diǎn)，根據(jù)研究區(qū)相干條件，設(shè)置閾值為0.4，保證PS候選點(diǎn)的數(shù)量；其次，設(shè)置表征像元噪聲指標(biāo)的均方根閾值為0.005，進(jìn)行迭代運(yùn)算，估計每個候選點(diǎn)的相位噪聲特性，以此進(jìn)行PS點(diǎn)的選擇，為了在低相干區(qū)域保持最少的PS點(diǎn)[10]，設(shè)置每km2最大允許的隨機(jī)(偽PS)點(diǎn)數(shù)量為10個，并通過設(shè)置每個PS點(diǎn)相位噪聲相對于所有鄰近像素的最大允許標(biāo)準(zhǔn)偏差閾值為1.0來剔除偽PS點(diǎn)，達(dá)到PS點(diǎn)的精選，最后探測出59 351個PS點(diǎn)。

2)空間不相關(guān)視角誤差和對流層延遲誤差去除。計算最終選取的PS點(diǎn)噪聲標(biāo)準(zhǔn)差，并以此為權(quán)重對PS點(diǎn)纏繞相位中的空間不相關(guān)視角誤差(Spatially-Uncorrelated Look Angle error，SULA)進(jìn)行去除，同時利用GACOS外部大氣數(shù)據(jù)，去除對流層延遲誤差，提高相位解纏精度。

3)相位解纏。首先針對PS點(diǎn)的纏繞相位進(jìn)行第一次解纏，其次，去除空間相關(guān)的視角誤差相位(Spatially-Correlated Look Angle error，SCLA)，估算并去除主影像的大氣延遲相位和軌道誤差相位(即AOE相位)，然后做第二次相位解纏(可以手動查看每個干涉圖的相位解纏結(jié)果，并剔除解纏錯誤的干涉圖，解纏錯誤表現(xiàn)在時間上不相關(guān)的空間相位跳躍)。最后對解纏后的相位濾除其他空間相關(guān)的誤差。經(jīng)過以上處理最終得到研究區(qū)的時序InSAR形變監(jiān)測結(jié)果，形變速率如圖3所示。

圖3 研究區(qū)2014—2018形變速率圖

3 時序InSAR結(jié)果精度分析

時序InSAR計算精度可從內(nèi)符合精度及外符合精度兩方面進(jìn)行驗證[11]。為了驗證StaMPS方法在新疆WLL水庫形變監(jiān)測的可行性，內(nèi)部符合精度分別從模型誤差和不同時序InSAR算法結(jié)果對比兩種方式驗證[12-13]；外符合精度采用大壩二等水準(zhǔn)監(jiān)測結(jié)果來驗證。

3.1 內(nèi)符合精度驗證

3.1.1 模型誤差

利用年平均線性速率標(biāo)準(zhǔn)差來評價PS點(diǎn)形變結(jié)果精度，標(biāo)準(zhǔn)差越大區(qū)域表示具有較大的計算誤差或發(fā)生了非線性形變。本研究區(qū)PS點(diǎn)平均線性形變速率標(biāo)準(zhǔn)差分布如圖4所示，研究區(qū)PS點(diǎn)平均形變速率標(biāo)準(zhǔn)差分布在0.3～3.1 mm/a，標(biāo)準(zhǔn)差較大區(qū)域主要分布在相干性較低的農(nóng)田區(qū)域。

圖4 研究區(qū)PS點(diǎn)平均形變速率標(biāo)準(zhǔn)差分布圖

3.1.2 不同時序InSAR方法監(jiān)測結(jié)果的比較

利用23期SAR影像數(shù)據(jù)，采用SBAS技術(shù)對研究區(qū)進(jìn)行形變監(jiān)測。對兩種方法獲得的同時段、同范圍的年變速率結(jié)果進(jìn)行比較：首先將StaMPS計算的PS點(diǎn)年變速率結(jié)果進(jìn)行反距離插值處理，并與SBAS年變速率圖進(jìn)行求差處理，共計37 916個像元，其次，按照同精度觀測計算年變速率中誤差，其結(jié)果為±5.7 mm。如圖5所示，StaMPS與SBAS年變速率差值絕大部分集中在0～10 mm，據(jù)統(tǒng)計，年變速率差值在0～5 mm的像素數(shù)為22 330個，占總像素數(shù)的59%，年變速率差值在5～10 mm的像素數(shù)為13 666個，占總像素數(shù)的36%。

圖5 StaMPS與SBAS年變速率差值圖

3.2 外符合精度驗證

新疆WLL水庫形狀為封閉四邊形，分東、西、南、中4個壩段，大壩全長為17.7 km，二等水準(zhǔn)監(jiān)測點(diǎn)布設(shè)在東、西、中3個壩段，監(jiān)測頻次為2次/a，與StaMPS形變監(jiān)測時段基本對應(yīng)的水準(zhǔn)監(jiān)測成果共8期。

將獲得的大壩PS點(diǎn)形變結(jié)果從雷達(dá)視線方向轉(zhuǎn)換到垂直方向與大壩二等水準(zhǔn)監(jiān)測成果進(jìn)行對比分析，以此檢驗StaMPS形變監(jiān)測的精度。選擇與水準(zhǔn)監(jiān)測點(diǎn)距離最近的PS點(diǎn)(最大不超過40 m)，共24個檢驗點(diǎn)對，如圖6所示。

圖6 24個檢驗點(diǎn)對位置分布圖

3.2.1 垂直形變速率對比

利用大壩二等水準(zhǔn)8期(2014年10月—2018年4月)累計沉降結(jié)果計算年變速率，按照高精度觀測計算年變速率中誤差，其結(jié)果為±5.0 mm，其年變速率對比表如表1所示。

表1 ps與水準(zhǔn)垂直形變速率對比表 mm·a-1

3.2.2 時間序列累積垂直形變量對比

由于StaMPS形變監(jiān)測結(jié)果第一期(2014年10月)形變量為0，根據(jù)同期原則，利用水準(zhǔn)時序時間(精確到月)提取PS累積垂直形變量，共獲得7期同期對比數(shù)據(jù)，計算24對檢驗點(diǎn)的7期累計垂直形變量差值，并最終計算PS時序累計垂直形變量的中誤差，其結(jié)果為±10.2 mm。圖7和圖8分別為累計形變量平均差值最小和最大檢驗點(diǎn)對累積垂直形變量對比圖。

圖7 Z331-28791點(diǎn)對累計垂直形變量對比

圖8 Z235-28595點(diǎn)對累計垂直形變量對比

4 結(jié)束語

文中根據(jù)研究區(qū)實(shí)際干涉條件，選擇適用于信噪比較低區(qū)域提取PS點(diǎn)的StaMPS方法進(jìn)行形變監(jiān)測，詳述了基于開源軟件SNAP和StaMPS進(jìn)行時序InSAR數(shù)據(jù)處理的步驟，在PS點(diǎn)的選取方面，根據(jù)研究區(qū)實(shí)際情況，調(diào)整關(guān)鍵參數(shù)閾值，在確保PS點(diǎn)數(shù)量的基礎(chǔ)上，最大限度剔除偽PS點(diǎn)；在去除大氣延遲誤差方面，選用外部大氣數(shù)據(jù)去除研究區(qū)對流層延遲誤差，提高模型計算精度。

利用內(nèi)、外符合精度驗證PS點(diǎn)形變結(jié)果精度，證明StaMPS方法在新疆WLL水庫大壩形變監(jiān)測的可行性。從SBAS和大壩二等水準(zhǔn)兩個方面進(jìn)行驗證，形變速率中誤差量值基本相當(dāng)，分別為±5.7 mm、±5.0 mm，證明研究區(qū)形變速率監(jiān)測精度較高。與二等水準(zhǔn)累積垂直形變量相比較，其中誤差為±10.2 mm，約為形變速率中誤差的兩倍，時序累積形變量監(jiān)測精度低于形變速率，主要因為受SAR影像分辨率、檢驗點(diǎn)對位置、時間、垂直形變量轉(zhuǎn)換等因素的影響。如何有效評定形變監(jiān)測結(jié)果精度，將成為未來時序InSAR研究的一個方向。