梁 芳,楊維芳*,李蓉蓉
(1.蘭州交通大學(xué) 測繪與地理信息學(xué)院,甘肅 蘭州 730070;2.地理國情監(jiān)測技術(shù)應(yīng)用國家地方聯(lián)合工程研究中心,甘肅 蘭州 730070;3.甘肅省地理國情監(jiān)測工程實驗室,甘肅 蘭州 730070)
煤炭是人類使用的主要能源,對國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要推動作用;然而進(jìn)行大面積地下煤炭開采活動易引起地面形變,破壞地表結(jié)構(gòu),誘發(fā)滑坡、塌陷、地裂縫等地質(zhì)災(zāi)害,嚴(yán)重威脅區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展,給人們的生命財產(chǎn)安全帶來隱患[1-2],因此及時有效地對礦區(qū)地面進(jìn)行形變監(jiān)測具有重要的研究意義。傳統(tǒng)水準(zhǔn)測量、GPS等測量技術(shù)存在測站稀疏、工作量大、周期長、監(jiān)測范圍小、點(diǎn)位保存困難等缺點(diǎn)[3],不能適應(yīng)礦區(qū)形變監(jiān)測的要求。
近年來,衛(wèi)星遙感領(lǐng)域不斷發(fā)展,隨著大量星載SAR數(shù)據(jù)的出現(xiàn),合成孔徑雷達(dá)應(yīng)用技術(shù)也在不斷完善,差分雷達(dá)干涉測量技術(shù)(D-InSAR)具有連續(xù)覆蓋、高精度和高度自動化的能力,成為獲取地表形變信息的有效手段[4]。然而,D-InSAR技術(shù)存在時空基線和大氣效應(yīng)等誤差,影響了其測量精度,很難獲得連續(xù)的形變結(jié)果[5-7]。SBAS-InSAR技術(shù)通過影像的自由組合得到較多干涉圖,選擇空間和時間基線較小,具有高相干性的干涉圖可減小地形對差分的影響,提高變形監(jiān)測的準(zhǔn)確性,能更好地消除技術(shù)中的時空失相關(guān)、大氣延遲相位以及地形相位誤差等影響,獲取研究區(qū)域毫米級的形變信息[8-9]。因此,本文采用SBAS-InSAR技術(shù)對29景Sentinel-1A影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,獲得了研究區(qū)的形變信息,并從形變特征和形變機(jī)理等方面對形變信息進(jìn)行了監(jiān)測研究。
本文選取的研究區(qū)位于陜西省榆林市榆陽區(qū)東北部27 km的毛烏素沙漠南沿、屬北部草灘區(qū)東部,與神木縣大保當(dāng)鎮(zhèn)接壤,西南與榆陽區(qū)牛家梁鎮(zhèn)接壤,北部與榆陽區(qū)孟家灣鄉(xiāng)相連,神延鐵路、榆府公路、110和330 kV線路均穿鎮(zhèn)而過;以沙漠灘地為主,地形較平緩,屬低緩的半沙漠緩坡丘陵地貌,總體地形西部稍低、東部稍高;地下水、煤炭資源儲存量大,地質(zhì)資源量為1 872.32 Mt,可采儲量為995.78 Mt,井田地質(zhì)構(gòu)造簡單,煤層賦存穩(wěn)定,煤質(zhì)優(yōu)良,可作為多種用途資源;礦井外部建設(shè)條件良好,交通四通八達(dá)。
本文下載覆蓋陜西省榆林市榆陽區(qū)2019-01-01—2019-12-15的29景歐洲航天局Sentinel-1A升軌影像數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗,數(shù)據(jù)類型為干涉寬幅模式(IW)的單視復(fù)數(shù)(SLC)數(shù)據(jù),地面分辨率為5 m×20 m,極化方式為VV同向極化。實驗還利用30 m分辨率的SRTM1高程數(shù)據(jù)消除地形相位,利用各影像對應(yīng)的精密定軌星歷數(shù)據(jù)減少軌道誤差。
SBAS又稱短基線集,是由Berardino P等在2002年提出的一種基于分布式目標(biāo)算法的時序InSAR技術(shù)[10-11]。其基本思想是將所有覆蓋同一地區(qū)的SAR影像進(jìn)行組合,形成若干個集合,再通過有效合并得到所有可用的小基線干涉圖。利用奇異值分解(SVD)獲取影像序列間地表形變速率的最小范數(shù)最小二乘解,能有效克服時間和空間失相干的影響,提高時間采樣頻率和空間覆蓋率,且能在一定程度上消除大氣相位和限制地形誤差的影響[12-14]。SBAS-InSAR方法監(jiān)測地表形變的技術(shù)流程如圖1所示。
圖1 SBAS-InSAR技術(shù)流程圖
實驗基于ENVI軟件的SARscape,利用SBAS-In-SAR技術(shù)對礦區(qū)進(jìn)行形變監(jiān)測:①設(shè)置最大時間基線閾值為180 d,空間基線閾值為臨界基線的45%,生成影像連接圖;②利用Delaunay三角網(wǎng)中的最小費(fèi)用流法和Goldstein濾波對連接好的像對進(jìn)行干涉處理,并需移除相干性低和解纏效果不好的像對;③在相位解纏效果好的圖中選擇50個高相干的控制點(diǎn)來估算和去除殘余的恒定相位和解纏后仍存在的相位坡道,并基于所選的控制點(diǎn)進(jìn)行軌道精煉和重去平;④第一次估算形變速率和殘余地形;⑤計算時間序列上的位移,即對第一次得到的形變速率進(jìn)行定制的大氣濾波,用以估算和去除大氣相位,得到時間序列上的最終形變結(jié)果,并將生成的所有LOS方向的形變量都投影到垂直方向,通過ArcGIS軟件輸出。
經(jīng)實驗處理得到的研究區(qū)年均形變速率、累積形變量如圖2、3所示,圖中紅色區(qū)域表示下沉,綠色區(qū)域表示抬升。該區(qū)域年均形變速率范圍為-180.03~42.03 mm/a,累積形變量范圍為-167.20~63.31 mm,形變量較大。
圖2 SBAS年均形變速率
圖3 SBAS時序累積形變量
由時序累積形變量可知,隨著時間的推移,礦區(qū)地表形變量逐漸增大,形變范圍也逐漸擴(kuò)大;研究區(qū)包括A、B、C、D、E五個明顯的大型形變區(qū)域,且呈由邊緣向中心形變逐漸增大的漏斗狀,這與礦區(qū)開采工作面的分布位置有關(guān)。
為更加直觀地對礦區(qū)的形變特征進(jìn)行分析,以研究區(qū)的B工作面為例,沿該工作面走向和傾向分別作剖線L1、L2,然后在兩條剖線上分別選取一系列點(diǎn),提取每個點(diǎn)的形變值,最后繪制每個剖線的動態(tài)累積曲線進(jìn)行時序分析(圖4)。
由圖4a可知,隨著時間的推移,形變區(qū)整體呈下沉趨勢,每個點(diǎn)的沉降值隨時間的推移不斷增加,大的沉降值從開始的1.7 mm增加到94.4 mm,形成了比較明顯的下沉盆地,且有一個快速下沉區(qū)域,而其他區(qū)域點(diǎn)均以緩慢速度下沉;小的沉降值從開始的1.4 mm增加到2.8 mm。圖4b同樣表現(xiàn)出下沉盆地特征,每期累積沉降值大致表現(xiàn)為先增大后減小的過程;下沉盆地中心沉降值從開始的1.1 mm增加到75.5 mm;整體符合礦區(qū)開采沉陷規(guī)律。
本文在走向線和傾向線上隨機(jī)選取4個點(diǎn),利用擬合模型擬合得到下沉值與時間的關(guān)系,結(jié)果如圖5所示,可以看出,下沉值與時間大致呈線性關(guān)系,即隨著時間的推移,沉降量不斷增大。
圖5 時序沉降特征
礦區(qū)發(fā)生形變的主要原因是礦區(qū)的開采,但其他原因也會在一定程度上影響其形變結(jié)果。研究區(qū)以風(fēng)沙草灘、黃土丘陵為主,土壤含沙量多,土質(zhì)疏松,抗腐蝕能力差,易遭受流水侵蝕[15],因此探究降水對礦區(qū)形變的影響很有必要。本文引入降水量參數(shù),利用§3.1中用于擬合的4個點(diǎn)提取各點(diǎn)每月的累積形變量,并通過與在中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)下載的研究區(qū)同時段降水量信息進(jìn)行對比,分析礦區(qū)形變量與降水量的關(guān)系,結(jié)果如圖6所示,可以看出,降水量與形變量并無明顯的幾何特征關(guān)系,2019年1月—2019年3月該地區(qū)幾乎沒有降水,但4個點(diǎn)不斷發(fā)生形變,且形變量不斷增大;月累積降水量在6—8月逐漸增加,且在8月達(dá)到最大值,而1、3、4號點(diǎn)的形變量均呈先增后減的趨勢,2號點(diǎn)的形變量呈先減后增的趨勢;10—12月的月累積降水量逐漸減小,4個點(diǎn)的形變量均呈先增后減的趨勢,因此降水量與形變量沒有顯著關(guān)系。這是由于研究區(qū)內(nèi)地層土體滲透系數(shù)小,降水對礦區(qū)形變量影響很小,即相對于礦區(qū)大量級形變而言,其降水的影響可忽略不計。
圖6 降水量與形變量的對比性分析
本文選取研究區(qū)B工作面沿走向線和傾向線上的12個水準(zhǔn)點(diǎn)來驗證SBAS-InSAR獲取的累積形變量。由于SAR影像獲取時間與水準(zhǔn)數(shù)據(jù)觀測時間不一致,因此首先采用三次樣條插值法獲取與SAR影像獲取時間一致的水準(zhǔn)數(shù)據(jù),然后采用最鄰近距離法提取水準(zhǔn)點(diǎn)附近的SBAS點(diǎn),最后對二者的差值進(jìn)行對比驗證,如圖7所示。經(jīng)過對比發(fā)現(xiàn),SBAS-InSAR與水準(zhǔn)數(shù)據(jù)在趨勢上基本是一致的;計算得出二者的中誤差為4.75 mm,相關(guān)系數(shù)為0.981,相關(guān)系數(shù)較高,最大差值為9.42 mm,最小差值為1.39 mm,滿足監(jiān)測精度要求。由此可以得出,SBAS-InSAR技術(shù)在礦區(qū)形變監(jiān)測中具有可靠性。
圖7 水準(zhǔn)數(shù)據(jù)和SBAS-InSAR結(jié)果的對比驗證
本文采用SBAS方法,利用29景Sentinel-1A影像對陜西省某礦區(qū)進(jìn)行了形變監(jiān)測,并從形變特征和降水對形變的影響等方面進(jìn)行分析,得到的結(jié)論為:
1)研究區(qū)存在5個較大的形變區(qū)域,通過研究提取的工作面走向和傾向線上的一系列點(diǎn)發(fā)現(xiàn),其形變特征呈下沉盆地的漏斗狀。在走向線和傾向線上隨機(jī)選取4個點(diǎn),利用線性擬合模型擬合發(fā)現(xiàn)下沉值和時間呈線性關(guān)系。
2)引入降水量參數(shù),提取上述4個點(diǎn)每月的累積形變量,并通過獲取研究區(qū)同時段降水量信息,分析了礦區(qū)形變量與降水量的關(guān)系,得出降水量與形變量并無顯著關(guān)系的結(jié)論。
3)將SBAS-InSAR獲取的累積形變量值與水準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn),二者的中誤差為4.75 mm,相關(guān)系數(shù)為0.981,表明SBAS-InSAR技術(shù)在礦區(qū)形變監(jiān)測中具有可靠性。
利用SBAS-InSAR技術(shù)對礦區(qū)地表形變進(jìn)行監(jiān)測,一方面可為礦區(qū)的安全開采和煤礦塌陷區(qū)的綜合性治理提供科學(xué)依據(jù);另一方面對礦區(qū)人民的生命安全具有重大意義。