丁 偉,陳展鵬,許 兵,馮志雄

(1. 廣州市城市規(guī)劃勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院,廣東 廣州 510000; 2. 中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410000)

地表沉降作為最常見(jiàn)的引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的因素,持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、影響范圍廣,對(duì)城市基礎(chǔ)設(shè)施安全構(gòu)成重大威脅[1]。目前地表形變監(jiān)測(cè)手段主要有水準(zhǔn)測(cè)量、GNSS監(jiān)測(cè)和InSAR技術(shù)等[2]。傳統(tǒng)水準(zhǔn)測(cè)量、GNSS測(cè)量等是基于單點(diǎn)的形變監(jiān)測(cè)技術(shù),雖然監(jiān)測(cè)精度高,但實(shí)施成本高昂,且難以進(jìn)行大范圍、高密度的點(diǎn)位布設(shè)。InSAR技術(shù)以其全天時(shí)、大范圍、高精度等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于城市地表形變監(jiān)測(cè)中[2]。

傳統(tǒng)的DInSAR技術(shù)容易受到時(shí)空失相干、大氣、軌道等因素的影響[3]。為突破這些限制,時(shí)序InSAR技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,如永久散射體技術(shù)[4](persistent scatter InSAR,PS-InSAR)和小基線集技術(shù)[5](small baseline subsets InSAR,SBAS-InSAR)等,并且得到了廣泛的應(yīng)用[6-11]。時(shí)序InSAR技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于多種場(chǎng)景下的地面形變監(jiān)測(cè),在城市地面穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)和地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警方面具有巨大的應(yīng)用潛力。

白云區(qū)作為廣州市中心城區(qū)中面積最大、常住人口最多的一個(gè)區(qū),在廣州建設(shè)國(guó)際航空樞紐方面起著至關(guān)重要的作用。然而頻繁的人類(lèi)活動(dòng)與脆弱的地質(zhì)條件,導(dǎo)致白云區(qū)存在沉降風(fēng)險(xiǎn)甚至可能引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害[12]。為保障白云區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施安全,在白云區(qū)開(kāi)展地表時(shí)序形變監(jiān)測(cè)工作,具有重要意義。但是目前,針對(duì)白云區(qū)長(zhǎng)時(shí)間序列的地表形變監(jiān)測(cè)研究較少,為此,本文利用SBAS-InSAR技術(shù)對(duì)2016—2022年間覆蓋廣州市白云區(qū)的176景Sentine-1數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并結(jié)合歷史光學(xué)影像和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù),對(duì)研究區(qū)域內(nèi)形變產(chǎn)生的原因進(jìn)行分析和總結(jié)。

1 研究區(qū)概況與試驗(yàn)數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

白云區(qū)位于廣州市北部,交通發(fā)達(dá),是廣州東、東北、北、西的出入口咽喉,在交通上起著舉足輕重的作用[13];同時(shí)也是地表沉降和地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)的地區(qū)之一[14]。白云區(qū)位于北回歸線以南,屬亞熱帶季風(fēng)氣候,季風(fēng)環(huán)流盛行,夏季潮濕高溫,冬季涼爽干燥,年平均氣溫為22℃～23℃,年降水量達(dá)到1700 mm[15]。

白云區(qū)地勢(shì)較為平坦,主要以廣從斷裂帶和廣三斷裂帶為分界,將白云區(qū)分為3個(gè)地質(zhì)單元:增城丘陵區(qū)、廣花盆地及南部平原區(qū)[15]。白云區(qū)的地面沉降與當(dāng)?shù)氐牡刭|(zhì)條件密切相關(guān),相關(guān)的研究表明,白云區(qū)主要存在3種地質(zhì)構(gòu)造(松散土、隱伏巖溶和層理巖),其中沉降更容易發(fā)生在松散土和隱伏巖溶兩種地質(zhì)構(gòu)造環(huán)境中[12,15]。

1.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

Sentinel-1星座是一個(gè)搭載C波段的合成孔徑雷達(dá),能夠全天時(shí)、全天候?qū)Φ赜^測(cè)[16],由Sentine-1A和Sentine-1B兩顆衛(wèi)星組成。Sentinel-1在近極地太陽(yáng)同步軌道上運(yùn)行,軌道高度約700 km,重訪周期為12 d,兩顆衛(wèi)星編隊(duì)飛行時(shí)的重訪周期可縮短至6 d。Sentinel-1有4種成像模式,分辨率最高5 m、幅寬達(dá)到400 km。本文收集了2016年2月10日—2022年3月22日期間覆蓋廣州市白云區(qū)的176景升軌Sentinel-1單視復(fù)數(shù)(single look complex,SLC)SAR影像,其中方位角為-10.5°,入射角為33.99°。

2 數(shù)據(jù)處理

SBAS-InSAR方法主要通過(guò)選擇時(shí)間基線和空間基線滿(mǎn)足一定閾值的干涉對(duì),對(duì)其相位進(jìn)行空間多視處理,最大限度地保證了干涉相位的相干性,適用于大范圍的時(shí)序形變分析。本文的SBAS-InSAR時(shí)序形變數(shù)據(jù)處理流程如圖1所示。具體步驟如下:

圖1 SBAS-InSAR時(shí)序形變數(shù)據(jù)處理流程

(1)參考影像選取與影像配準(zhǔn):為了減少配準(zhǔn)誤差的影響,需要選取SAR影像序列中的一景作為配準(zhǔn)參考影像,以保證配準(zhǔn)精度最優(yōu)。本文選取2016-02-10的影像作為主影像,其他時(shí)間影像均以主影像為基準(zhǔn)進(jìn)行配準(zhǔn)。

(2)干涉對(duì)選取:時(shí)間基線和空間基線影響著干涉圖的相干性,為了得到更加可靠的形變結(jié)果,本文選用的時(shí)間基線閾值為72 d,空間基線閾值為227 m,最終獲得的時(shí)空基線如圖2所示。

圖2 本文所用Sentinel-1數(shù)據(jù)的時(shí)空基線

(3)差分干涉處理:按照距離向和方位向4∶1的多視對(duì)干涉對(duì)進(jìn)行處理,利用軌道信息去除平地相位,使用外部DEM去除地形相位,從而得到每個(gè)干涉對(duì)的差分干涉相位,此時(shí)差分干涉相位包含形變、DEM誤差、大氣誤差、軌道誤差和隨機(jī)噪聲等成分。

(4)SVD形變參數(shù)求解:由于在SBAS干涉對(duì)的組網(wǎng)中,解纏的差分干涉相位是各個(gè)干涉對(duì)的從影像相對(duì)主影像的變化量,需要采用SVD分解的方法,將這些相對(duì)變化量轉(zhuǎn)換為單一參考時(shí)間的相對(duì)變化量,從而得到原始形變序列,此時(shí)的形變序列還包含大氣誤差、DEM殘差和軌道誤差等。

(5)形變序列恢復(fù):原始形變序列受到DEM誤差、大氣誤差和軌道誤差的影響,只有去除此類(lèi)誤差才能恢復(fù)出準(zhǔn)確的形變序列。本文通過(guò)迭代計(jì)算的方式去除DEM誤差,再根據(jù)大氣延遲誤差和軌道誤差在時(shí)間域和空間域上的不同信號(hào)特征,通過(guò)時(shí)間域高通濾波和空間域低通濾波將它們分離,最終獲得準(zhǔn)確的形變序列。

3 結(jié)果分析

本文獲得了白云區(qū)2016—2022年的平均形變速率,結(jié)果如圖3所示?？梢钥闯?形變主要集中在鐘落潭鎮(zhèn)、人和鎮(zhèn)、江高鎮(zhèn)、石門(mén)街道和龍歸街道等5個(gè)鎮(zhèn)(街),形變速率達(dá)20 mm/a,一些區(qū)域的形變速率甚至達(dá)到了60 mm/a,其余區(qū)域的地表相對(duì)穩(wěn)定,沒(méi)有發(fā)生明顯的沉降,形變速率小于20 mm/a。另外可以發(fā)現(xiàn),A—F6個(gè)區(qū)域的沉降面積和量級(jí)較大。

圖3 白云區(qū)2016—2022年平均形變速率

為了進(jìn)一步分析這6個(gè)區(qū)域速度上的空間分布特征,本文提取了這6個(gè)區(qū)域的速度剖面,結(jié)果如圖4所示。

圖4 速度剖面圖

由圖4中明顯發(fā)現(xiàn),6個(gè)區(qū)域都存在沉降漏斗,其中,A—E區(qū)域的最大沉降速度均超過(guò)了30 mm/a,而F區(qū)域的最大沉降速率甚至超過(guò)了60 mm/a。

為了分析該區(qū)域的形變特征與沉降原因,本文提取了F區(qū)域的時(shí)序形變,F區(qū)域位于龍歸街道,其時(shí)序形變點(diǎn)的位置如圖5(a)中的橢圓形區(qū)域內(nèi)。從該區(qū)域內(nèi)InSAR時(shí)序形變結(jié)果來(lái)看(如圖5(d)所示),F區(qū)域從2016年開(kāi)始始終保持著線性形變趨勢(shì),且平均形變速率達(dá)到了56.9 mm/a,累計(jì)形變量達(dá)350 mm,結(jié)合該區(qū)域內(nèi)光學(xué)影像和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查發(fā)現(xiàn),F區(qū)域?yàn)槔羁永盥駡?chǎng)。相關(guān)研究表明,垃圾填埋場(chǎng)的沉降過(guò)程主要分為3個(gè)階段,分別為初始階段、第1階段和第2階段。初始階段主要發(fā)生在垃圾填埋過(guò)程;第1階段主要為垃圾填埋后水蒸氣的蒸發(fā)過(guò)程;第2階段主要為垃圾的生物、化學(xué)降解過(guò)程,在降解過(guò)程中,沉降量與填埋時(shí)間的對(duì)數(shù)呈線性關(guān)系[17]。根據(jù)報(bào)道,李坑垃圾填埋場(chǎng)在2004年4月填滿(mǎn)封閉[18]。一般垃圾填埋場(chǎng)的沉降要持續(xù)25年以上[17],因此李坑垃圾填埋場(chǎng)目前正處于第2階段,該階段的地表沉降量與時(shí)間呈線性關(guān)系,與本文SBAS-InSAR獲得的形變結(jié)果具有一致性,從而說(shuō)明了F區(qū)域的地表沉降是由于李坑垃圾填埋場(chǎng)正在進(jìn)行垃圾生化降解引起的。

圖5 F區(qū)域形變結(jié)果

4 結(jié) 語(yǔ)

本文利用2016年2月—2022年3月覆蓋廣州市白云區(qū)的共計(jì)176景Sentinel-1 SAR影像和SBAS-InSAR技術(shù),獲得了白云區(qū)近年來(lái)的時(shí)序形變結(jié)果。結(jié)果表明,研究區(qū)域內(nèi)的地表大部分處于穩(wěn)定狀態(tài),平均形變速率<20 mm/a;局部區(qū)域沉降較為嚴(yán)重,平均形變速率>40 mm/a。同時(shí),根據(jù)平均形變速率結(jié)果,本文提取了白云區(qū)沉降速率最大的區(qū)域,并結(jié)合歷年光學(xué)影像和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)該區(qū)域沉降的觸發(fā)原因進(jìn)行了分析,本文的研究成果為InSAR城市地表沉降成因分析提供了參考。未來(lái),可在InSAR形變監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上,結(jié)合更多的外部資料,探討危房分布與地表形變的相關(guān)性,對(duì)城市地區(qū)建構(gòu)筑物作進(jìn)一步的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。