利用DINSAR技術監測季凍區公路路基凍脹融沉變形*

王書娟 陳志國 秦衛軍 劉 巖 劉 芳 甘 進

(吉林省交通科學研究所季節性凍土區公路建設與養護技術交通行業重點實驗室1) 長春 130012) (武漢理工大學交通學院2) 武漢 430063)

0 引 言

季凍區公路路基在凍結與融化交替作用下，土體密度逐漸疏松、強度下降，引起路面鼓裂，路面變形[1].對路基凍脹融沉變形進行長期監測，對高速公路安全預警具有重要意義.

目前季凍區路基變形監測主要依靠野外單點測量，如水準、GPS、預埋傳感器等[2]，測量結果空間分辨率低，人力成本投入大，難以獲取完整公路沿線的形變數據.隨著雷達對地觀測技術的發展，雷達干涉測量技術(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技術在形變解算方面表現出極大優勢[3]，在地震、城市沉降、凍土等形變監測領域得到較好的應用[4].Kourkouli等利用差分雷達干涉測量技術(differential Interferometric synthetic aperture radar,DInSAR)對威尼斯瀉湖的地表形變進行研究，探測到地表微小持續形變；謝酬等[8]利用PALSAR數據，采用InSAR技術對青藏高原凍土形變開展研究，獲得不錯的效果；胡波等[9]對青藏高原的凍土形變開展試驗研究，獲得與水準較為一致的監測結果；李珊珊等[10]利用SBAS方法，采用21景ASAR數據對高原凍土季節性形變開展研究，與水準數據結果一致；以上研究表明DInSAR技術在形變探測領域的有效性.

本文利用2017年2月19日—5月29日間的5景高分辨率TerraSAR/TanDEM影像，采用DInSAR技術對季凍區長雙高速公路沿線穩定性開展研究，探測時間序列形變信息，監測路基凍脹融沉變形規律，服務于路基穩定性風險預測.

1 DInSAR技術原理

DInSAR采用時間測距原理，結合外部DEM，利用不同視角下兩景或多景SAR影像對干涉計算，實現地形起伏重構.通過基線估計、干涉計算、去平地效應、相位解纏及差分處理，解算形變信息.根據干涉計算時外部DEM獲取方式差異，主要分為二軌DInSAR、三軌DInSAR等[11].

圖1為雷達差分幾何關系示意圖，S1，S2為兩次成像時傳感器位置.若地表在兩次成像間隔發生了位移，目標點P沿矢量r方向平移到了點P1，位移量r在雷達視線向S1P上的投影分量為Δr.在雷達位置S1處SAR影像獲取是P點信息，S2獲取是形變后的P1信息.

圖1 雷達差分幾何關系示意圖

若不考慮噪聲和大氣效應的影響，則地表發生形變前后對應的干涉相位表達式為

(1)

由于形變Δr?R2，則：R2′≈R2+Δr，代入式(1)則有

(2)

式中：第一項是地面目標點P形變前的地形相位;第二項為為雷達視線LOS向的形變相位，計算式為

(3)

根據式(3)，對波長為3.1 cm的TerraSAR影像而言，每個周期2π的形變相位，對應于LOS方向上約1.55 cm的形變.

圖2為三軌差分計算流程圖，通過發生形變前的SAR-1和SAR-2計算DEM.

圖2 三軌差分流程圖

2 研究區概況及數據源

2.1 研究區概況

研究區位于長春至雙遼高速公路段的K37公里處.探井側壁發現，從路堤表面向下分別為20 cm白灰土、80 cm山皮石、原地基土含水量較高.為了解該段季凍區公路路基的凍脹與沉降情況，2014年11月，分別在山皮石層上表面、下表面及一定深度處(距離頂面0.2，0.9，1.8，1.1 m處)布設凍脹計，且初始設置為上下各10 cm的變形余量，保證凍脹和融沉的有效觀測.

2.2 數據源

采集5景高分辨率TSX/TanDEM影像，對該段季凍區公路路基穩定性進行監測，影像上道路長度約5.5 km，影像信息見表1，雷達影像見圖3，其中長方形邊框所示范圍為公路沿線.

表1 TSX/TanDEM影像列表

圖3 SAR影像長雙公路沿線示意圖

DInSAR干涉測量受成像間隔地表變化、傳感器位置變化的影響，存在明顯時空去相干，差分干涉相位除形變相位也包含各種誤差組份.此外，研究區地表狀況也會對干涉效果產生較大影響，如建筑物、石頭等在時間序較為穩定的目標干涉相對較好，而農田、樹木、草地等受時間及季節因素影響較大，干涉性相對較差.

由圖3可知，研究區中長雙公路沿線主要以農田為主，部分段有村莊分布.農田時間失相干明顯，干涉性較差，在公路沿線的農田區域難以篩選得到穩定的相干點，為后續形變解算增大難度.

3 DINSAR技術季凍區路基凍脹融沉形變監測

3.1 DINSAR處理流程

利用DInSAR技術解算路基差分干涉相位及形變信息，需經過影像配準、干涉計算、相位解纏等一系列流程.在反演真實相位時，采用最小費用流MCF算法進行解纏處理，以解纏相位梯度與纏繞相位梯度差最小為原則解算費用函數，有效反演真實形變相位[12-13].

外部DEM不具現勢性，誤差會傳播到形變相位中，降低形變監測效果.選取前兩景影像，即：2017年2月19日與3月2日干涉計算提取DEM，構建具有現勢DEM.然后利用三軌DInSAR技術解算2017年3月2—24日、3月24日—4月26日、4月26日—5月29日三個階段的形變信息.形變量為正，表示位置抬升，對應凍脹；形變量數值為負，表示位置下沉，對應融沉.

3.2 形變提取及結果分析

針對兩個干涉組合2017年2月19日—3月2日及2月19日—3月24日，按圖2流程，進行三軌DInSAR形變解算.圖4為形變解算結果，圖中長方形邊框所示區域表示研究區公路沿線.由圖4發現，在2017年3月2日—3月24日路基沿線存在一定的形變，但與路基沿線兩側差異不大，形變量并不非常明顯，形變量約為2 mm，總體表現為上抬，表明該階段凍脹大于融沉，如路基沿線典型目標點A，形變量為1.89 mm.而道路左側段正方形邊框范圍所示，形變量為-1.29 mm，表現為下沉，但從沿線趨勢猜測這部分可能為InSAR軌道誤差引起，這種誤差受DInSAR模型限制，難以有效去除，所以該階段的形變主要以凍脹為主.

圖4 2017年3月2—24日形變示意圖

由于研究區地表影響導致的時空失相干及DInSAR技術本身的限制，形變結果中存在一定噪聲及失相干影響.經模型解算，2017年3月24日—4月26日的形變結果見圖5.

圖5 2017年3月24日—4月26日形變結果

由圖5可知，在2017年3月24日—4月26日沿長雙公路路基較兩側形變明顯，見圖中長方形邊框，表明路基沿線形變相對較大，且路基沿線形變呈明顯不均勻性.該階段公路沿線形變量約為-5 mm，如典型目標點A，位移下沉量為-4.62 mm，表明該階段路基主要以融沉為主.

但圖中正方形邊框所示區域段，明顯存在較大的形變誤差，這是由于同樣受到數據干涉性以及DINSAR技術本身的限制，結果中殘留大量失相干及大氣效應導致的形變誤差，但總體而言，DINSAR方法可有效獲取整個路基沿線的形變信息.

2017年4月26日—5月29日形變結果見圖6.

圖6 2017年4月26日—5月29日形變結果

由圖6可知，2017年4月26日—5月29日，長雙公路路基沿線也存在明顯形變，呈持續融沉的狀態，該階段路基沿線形變量約為5 mm，典型目標點A的形變量為-8.13 mm.該階段的形變分布，與2017年3月24日—4月26日形變分布相似.

3.3 路基沿線典型目標點凍脹融沉精度驗證

以離地表最近的0.2 m層位布設的凍脹計監測結果作為真實形變數據，對比凍脹儀埋設位置的DInSAR監測結果與凍脹計記錄的形變效果.凍脹儀埋設位置見圖4中點A.

由該凍脹計于2016年4月26號之后發生損壞，之后未采集新形變數據.對于因凍脹融沉引起的公路變形，具有明顯季節性和周期性，所以2017年3月2日—4月26日間的真實形變，可以2016年同期凍脹計數據為參考.將兩種監測方法3月2號作為形變起始點，該時刻監測的形變量置為0 mm，其他節點的形變量均表示與該年3月2號之間的變形量，繪制2016年3月2日—4月26日的凍脹儀及DInSAR監測結果，見圖7.

將其和2016年的凍脹計監測數據進行對比圖7b)可知：

1) 凍脹計監測結果顯示，在2016年3月10日路基凍脹變形達到最大，路基頂面下0.2 m與3月2日處比凍脹抬升0.72 mm，3月24日回落至-2.37 mm，4月26日回落至-16.72 mm，該階段凍融變化量為17.44 mm；形變過程呈現先凍脹再融沉.

2) DInSAR監測結果：顯示為2017年3月24日路基頂面凍脹達到最大，與3月2日相比，抬升量為1.89 mm，之后顯示融沉，持續回落，至4月26日回落至-4.62 mm.呈現明顯的先凍脹再融沉的形變過程.3月24日，在四個形變監測節點中路基頂面凍脹達到最大，這和該季凍區歷年2017年3月1—14日一般仍為負溫，路基持續凍脹有關.

DInSAR監測結果在2017年3月2日—4月26日段與凍脹計2016年同期采集的形變數據，在形變過程變化趨勢上具有較好的一致性；同時也進一步表明季凍區路基變形具有明顯的周期性特點.

圖7 典型目標點位C的DInSAR監測結果與凍脹計監測結果對比

綜上可知，兩種監測方法形變趨勢較為一致，表明DInSAR進行季凍區路基凍脹融沉探測的可行性，而且具有范圍廣的優點.另外兩組監測結果，具體形變數據不完全一致，可能由以下原因導致：

1) 用于驗證凍脹計數據是2016年的，雖形變存在周期性，但受兩年溫度的差異影響，2016年和2017年的真實形變量不可能完全一致；則DInSAR監測的2017年的形變與2016年凍脹計結果也不會完全一致.

2) 研究區地表狀況以農田為主，時空失相干一定程度上會影響形變解算.

3) 由于SAR影像數據量的限制，論文主要采用DInSAR技術開展形變探測，但是DInSAR存在誤差組份難以有效去除，一定程度上也會影響監測結果.若后續通過采集更多的SAR影像，則可采用基于時序分析的SBAS-InSAR技術進行形變探測，獲得更為精細的形變效果.

4 結 論

本文采用5景高分辨率TSX/TanDEM-X影像，利用差分DINSAR技術對季凍區長雙公路段路基凍脹融沉的形變過程進行建模求解.

通過DINSAR結果發現，路基沿線存在較為明顯形變現象，在2017年3月2日—5月29日，存在先凍脹再融沉的過程，2017年3月2—24日以凍脹為主，2017年3月24日之后路基一直處于融沉狀態.本文通過DINSAR監測形變量及形變過程與凍脹計監測得到的形變信息總體一致.但存在以下問題和建議：①受DINSAR模型本身的限制，部分區域存在形變解算精度不高.后續可考慮引入更多的SAR影像開展MTInSAR形變探測研究，獲取更高空間分辨率和高時間分辨率的形變信息.②建議在路基沿線布設部分角反射器(CR-InSAR)，并精確測量其坐標及高程值作為控制點，為形變提取階段提高INSAR數據處理的精度、去除大氣影響、確定絕對形變及提高形變精度起到重要支撐.③在后續研究中，可結合差分雷達干涉測量獲取公路沿線形變信息、路基凍溫度場分布數據、地質數據等，基于多學科交叉研究，探索路基凍脹融沉形變機理.

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