DInSAR集成GPS的礦山地表形變監測研究

龍四春，唐 濤，張趙龍，3，李 黎，蔣宗立

(1.湖南科技大學煤炭資源清潔利用與礦山環境保護湖南省重點實驗室，湖南 湘潭 411201；2.湖南科技大學測量工程與形變監測研究所，湖南 湘潭 411201；3.湖南科技大學能源學院，湖南 湘潭 411201)

DInSAR集成GPS的礦山地表形變監測研究

龍四春1，2，唐 濤1，張趙龍1，3，李 黎1，2，蔣宗立1，2

(1.湖南科技大學煤炭資源清潔利用與礦山環境保護湖南省重點實驗室，湖南 湘潭 411201；2.湖南科技大學測量工程與形變監測研究所，湖南 湘潭 411201；3.湖南科技大學能源學院，湖南 湘潭 411201)

礦區滑坡、沉陷等地質災害頻繁，礦區地表監測及預報愈顯重要，利用雷達差分干涉測量與GPS集成可實現對礦區的三維形變監測。本文以資興唐煤礦區為例，對礦區五景ASAR數據進行了處理，獲取了垂直形變圖；在礦區選取了代表性的10個GPS形變監測點，獲取了ASAR數據對應時間的平面點位形變監測結果。對DInSAR與GPS測量數據集成與內插，獲得地面監測點的三維形變量，采用部分監測點的水準測量數據對形變結果進行了驗證，結果表明兩種監測結果一致。

DInSAR；GPS；集成；三維；形變監測

一、引 言

在國外，Carnec等用ERS雷達影像對法國Gardanne地區煤礦開采引起的沉陷進行了DInSAR監測，并將地下開采巷道位置圖與雷達差分干涉圖進行疊加分析，粗略地得出開采巷道位置中心與DInSAR差分干涉圖沉陷盆地中心位置基本一致[1]。1999年，Wright等利用ERS、SAR數據對植被覆蓋的Selby煤田導致的地表沉陷進行了監測，從大量影像中找到時間基線為35 d的干涉像對，提取到110 mm的地面沉陷[2]。澳大利亞Ge Linlin等用InSAR與GPS、水準集成進行煤礦開采沉陷監測，提取了三維形變監測結果，得出在植被覆蓋地區L波段比C波段數據更有優勢的結論[3]。2007年，Jung等用PSInSAR技術，使用25幅JERS-1影像研究了時間跨度長達6年的煤礦開采后沉陷，得到了一個粗略的沉陷監測結果[4]。此后，2011年，Nesrin Salepci[5]、Saygin Abdikan[6]，以及2012年，Wolfgang[7]等采用InSAR、GPS、水準等數據集成進行了礦山地表沉陷監測，但由于植被覆蓋等因素的影響，尤其像我國南方的丘陵地區，認為采用中低分辨率SAR很難得到可靠的形變監測結果。

在國內，2005年吳立新等用5幅ERS-1/2影像提取了開灤礦區煤層開采引起的地表沉陷，得到半年內LOS方向的地表形變量，并將其分解為水平分量和垂直分量[8]。2007年獨知行[9]、董玉森[10]、王行風[11]等在傳統礦山形變監測的基礎上，試驗了GPS與InSAR數據融合監測礦山開采沉陷，得到了較連續的地表連續形變結果，并結合開采進行了分析。2011年，JIANG Liming[12]用SBAS方法監測了烏達煤礦由煤炭火災引起的地表沉陷，成功監測到整個雷達影像范圍內擁有18個沉陷區域。2011年，盛耀彬等采用ALOS PALSAR影像，基于時序差分干涉對澳大利亞某礦區開采導致的地表形變進行了監測，其監測結果與開采巷道位置、推進進度信息相疊加，驗證了監測結果的一致性[13]。此后，2011年YIN Hongjie[14]，以及2012年FAN Hongdong[15]等用DInSAR與常規測量數據的集成開展礦山沉陷監測研究，企圖使InSAR監測技術普及應用到礦山地表開采沉陷地質災害監測中。但是由于中低分辨率SAR本身帶寬、回波強度等的局限性，很難同時實現從微量緩慢形變到大尺度快速沉滑的三維形變監測，在水平方向的移動還需依靠GPS等外部數據進行校準。

二、DInSAR及GPS測量集成

1.DInSAR沉陷監測的原理

二軌法DInSAR形變監測技術的幾何原理如圖1所示。在圖1中，S1、S2為天線在兩個成像時刻的位置，H為天線在S1處的橢球高度，P為地面觀測點，h為監測點相對于橢球體的高度，θ為天線在S1處的視角，B為基線長度，α為基線與水平方向的夾角，r1、r2分別為S1、S2到監測點的斜距。

圖1 DInSAR成像幾何原理圖

圖1中，S1、S2兩雷達天線從同一目標表面單元接收到的相位差φ可表示為

從圖中的幾何關系，根據余弦定理有

皮亞杰把人的認知發展分為了四個階段：感知運動階段、前運算階段、具體運算階段和形式運算階段，對應的年齡段分別為：0—2、2—7、7—11、11—成年。很明顯，初中生的認知發展水平屬于形式運算階段，在這一階段的學生，能夠根據邏輯推理、歸納或演繹的方式解決問題，抽象概括化水平高，思維發展接近成人水平，此外一個特征便是青春期自我中心：青少年并不否認他人有不同的感知和信念，并開始關注他們自己的觀點、信念、態度。

根據式(1)和式(2)，圖1中監測點的地形高度h可以表示為

如果在觀測期間地表發生了形變，假設地表沿視線方向發生的形變量為Δρ，則兩天線S1和S2對監測點的測量相位差可表示為

通過作差處理，便可以得出地表形變量。

2.DInSAR及GPS集成原理

DInSAR與GPS測量在很多方面存在異同，DInSAR在空間分辨率上極具優勢，但時間分辨率稍顯不足；GPS在時間分辨率上具有很大優勢，但空間分辨率存有缺陷。因此，DInSAR與GPS集成可以實現兩者之間的優劣互補，得到三維形變監測結果。集成原理如圖2所示。

圖2 DInSAR及GPS集成原理示意圖

如圖2所示，DInSAR與GPS集成是將監測點的三維信息分別進行處理，利用DInSAR獲取監測點的垂直形變量，用GPS測量獲取監測點的x和y的形變量，進而集成得到監測點內的三維形變量。

三、DInSAR及GPS在唐煤礦區中的集成應用

1.資興唐煤礦區的概況

資興唐煤公司位于湖南省資興市，大致位于112°40′E～113°30′E、24°40′N～26°10′N區域范圍內。礦區內地形比較復雜，最高峰為羅仙嶺，海拔946 m。井田構造以斷裂為主，主導斷層是貫穿礦區的三都平野斷層，伴隨它的有抬轎垅斷層、白石江斷層，均具壓扭斷裂性質。

為了對礦區進行整體監測，礦區內共布設了25個GPS控制點、145個水準控制點。

2.唐煤礦區試驗數據來源

礦區形變監測采用五景入射角23°、C波段、VV極化的ENVISAT ASAR影像數據。軌道號分別為13799、14300、14801、15803和18809。去除地形采用SRTM DEM。GPS采用靜態測量數據，精度能達到毫米級。

3.DInSAR監測數據處理分析

在試驗中，以2004年11月24日的影像為主影像，以2004年12月29日的影像為從影像進行干涉處理。本試驗將采用二軌法對ASAR數據進行處理。具體流程如圖3所示。

圖3 二軌DInSAR監測數據處理流程

借助GAMMA軟件對五景ASAR影像進行軌道修正、配準等處理獲得SLC單視復數影像。為了減少數據處理所占用的內存空間，根據礦區的大致位置，對SLC單視復數影像對進行切割，如圖4所示。

圖4 切割前、后的影像

對切割后的五景SLC單視復影像以軌道號14300影像為主影像分別進行配準、干涉處理獲得相干圖(如圖5所示)。

圖5 相干圖生成

從圖5中4幅相干系數圖可以看出，14300_ 14801干涉像對的相干性最高，故選取14300.SLC、14801.SLC兩景單視復影像進行二軌差分處理。

由于兩幅影像成像軌道、視角或時間的偏差，在距離和方位向都會存在一定的錯位和扭曲。因此，影像配準是影像進行干涉、差分等步驟的關鍵，配準精度的高低直接影響監測結果。但通常情況下，借用GAMMA軟件，影像配準誤差小于0.2個像元，滿足監測精度要求。

完成配準后，主影像和重采樣后的輔影像共軛相乘，生成干涉圖，如圖6所示。

再對同地區SRTM DEM進行投影轉換、地理編碼等步驟，得到模擬地形相位，如圖7所示。

圖7 模擬地形相位圖

將原始影像干涉處理得到的復數干涉圖與由外部SRTM DEM模擬得到的地形相位圖進行差分處理，得到差分干涉相位圖，如圖8所示。

圖8 差分干涉相位圖

地形、時空基線失相關、熱噪聲、數據處理等噪聲的存在使得干涉圖信噪比降低，尤其對于有植被覆蓋的礦山地區，會導致相位解纏困難。干涉圖中各點的相位值只是落入真實相位主值[－π，π]區間內，要得到反映形變信息的真實相位值必須進行相位解纏；再進行從相位到形變量的轉換與地理編碼，就可以得到礦區地表沉降圖，如圖9所示。

圖9 濾波后的差分干涉圖

4.DInSAR與GPS監測結果集成

基于采集的靜態GPS數據，進行基線解算及網平差處理，得到與InSAR部分監測點在2004年11—12月間平面位置在x和y方向的形變曲線，如圖10和圖11所示。

圖10 x方向位移

圖11 y方向位移

借助ArcGIS軟件，得到以上水平位移變形監測點的垂直形變量(見表1)。

表1 DInSAR與水平變形對應的監測點垂直沉降量

為了檢驗DInSAR垂直方向監測成果的準確性，利用唐煤礦區2004年11—12月的水準測量數據與其進行比較，結果見表2。

表2 DInSAR垂直沉降量與其水準數據比較m

從表2可見，除監測點H6對應的DInSAR測量值與水準測量值相差較大外，其余點具有很高的相關性。再將沉降監測結果與GPS水平監測結果進行集成，得到監測點的三維形變監測結果(如圖12所示)。

四、結束語

DInSAR技術觀測結果是整個區域面的變形信息，監測精度與水準測量相當，GPS能毫米級地監測水平位移，DInSAR集成GPS實現了DInSAR與GPS測量技術在垂直和水平方向監測精度的優劣互補，提高了礦山沉陷監測工作的效率，使得監測結果更加可靠。但存在個別點位的DInSAR監測與水準監測結果相差2.6 cm，初步分析是由于礦區植被等的影響，雷達影像的相干性較差，導致相位解纏困難或失敗所造成。隨著DInSAR技術及GPS測量技術的日趨成熟，以及高分辨率多頻多模星載SAR的發射，DInSAR與GPS、水準數據集成的高精度大范圍三維形變監測將逐步得到應用。

圖12 監測點的三維形變結果

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On Mining Ground Deformation Monitoring Based on Integration of DInSAR and GPS

LONG Sichun，TANG Tao，ZHANG Zhaolong，LI Li，JIANG Zongli

P258；P228.4

B

0494-0911(2014)11-0006-05

2013-10-08；

2014-07-29

國家自然科學基金(41404106；41004002)；大地測量與地球動力學國家重點實驗室基金(SKLGED2014-5-3-E)；桂科能基金(1207115-21)；煤炭資源與環保湖南省重點實驗室基金(E21221)

龍四春(1975—)，男，湖南漣源人，博士后，副教授，主要研究方向為合成孔徑雷達干涉測量與大地測量。

龍四春，唐濤，張趙龍，等.DInSAR集成GPS的礦山地表形變監測研究[J].測繪通報，2014(11)：6-10.

10.13474/j.cnki.11-2246. 2014.0351