基于SBAS-InSAR的城市地表形變監測技術研究
——以蘭州新區城區為例

葉萍萍

(甘肅省基礎地理信息中心，甘肅 蘭州 730000)

地面沉降作為一種常見的地質災害，具有持續時間長、范圍大和影響因素復雜等特點。目前我國已有多個城市發生不同程度的地面沉降，對城市基礎設施造成重大安全隱患。

傳統的地表形變監測主要是水準測量、全站儀監測等，雖然測量精度高，但是人工作業強度大、成本高，并且難以實現大范圍監測[1-2]。合成孔徑雷達干涉測量技術作為新興的空間對地觀測技術，憑其全天時作業、監測范圍廣、成本低、精度高等優點，在城市沉降監測等方面得到了廣泛的應用。常規InSAR技術往往受限于時空失相關和大氣延遲的影響，形變探測精度較低，為克服以上問題，在此基礎上發展形成了多種時序InSAR技術，主要包括PS-InSAR、SBAS-InSAR。

蘭州新區作為西北第一個國家級新區，戰略地位十分重要，是西北地區重要的經濟增長極、國家重要的產業基地、承接產業轉移示范區[3]。新區近年為了促進城市發展，一直推行平山造地，為城市儲備土地。因此，對新區，尤其是平山造地區域進行地表形變監測具有十分重要的意義。本次監測選擇蘭州新區城區作為研究區域，選取2016年1月～2018年6月期間共28景Sentinel-1A雷達數據，采用SBAS-InSAR技術進行差分干涉處理，生成區域形變圖,并根據結果分析形變原因，為災害防治提供參考和依據。

1 研究區概述

蘭州新區坐落于甘肅省蘭州市北部的秦王川盆地，位于東經103°26′20″～103°58′18″，北緯36°12′30″～36°52′27″之間[4]。本次研究區域范圍為蘭州新區城區，包含新區建成區以及新區的平山造地區域。具體位置如圖1所示。

圖1 研究區位置圖

2 數據來源

2.1 雷達影像數據

雷達影像為C波段的Sentinel-1A影像，來源于歐空局網站。共有28景，時間跨度為2016年1月～2018年6月，采用升軌模式，VV單極化，干涉寬幅(IW)模式的斜距單視復數(SLC)[5]，空間分辨率為5 m×20 m。雷達影像數據采集時間如表1所示。

表1 雷達影像數據采集時間

2.2 DEM數據

DEM數據采用國際熱帶農業中心CIAT發布的90 m分辨率的SRTM DEM數據，用以消除由地形產生的相位。DEM的范圍必須大于雷達影像的范圍。

2.3 軌道數據

軌道信息是SBAS-InSAR數據處理中非常重要的信息,從最初的圖像配準到最后的形變圖像生成都有著重要的作用，含有誤差的軌道信息造成基線誤差以殘差條紋的形式存在于干涉圖中[6]，使用衛星精密軌道數據對軌道信息進行修正，可有效去除因軌道誤差引起的系統性誤差。

雷達影像數據的衛星軌道信息采用歐空局發布的POD精密定軌星歷數據。這是最精確的軌道數據，但該數據距離GNSS下行21天之后才可以使用，定位精度優于5 cm。

3 技術方法和數據處理

3.1 技術方法

本次監測采用短基線集差分干涉測量技術，即Small Baseline Subset InSAR(SBAS-InSAR)技術，它是在常規InSAR技術的基礎上發展的一種差分干涉測量技術，由Berardino等人在2002年提出[7]。為了克服常規InSAR技術由于時空基線過長引起的失相干，SBAS-InSAR技術通過將雷達影像進行適當的組合，選擇空間基線、時間基線都較小的InSAR干涉對，保證每幅干涉圖的高相干性。在保證相干性的同時，差分短基線集中包含的數據增加了時間采樣率，實現了連續觀測[8-9]。

SBAS-InSAR技術主要是利用奇異值分解(SVD)的方法將多個子集聯合進行最小二乘法求解，獲得微小形變的信息[8-9]，在保留了傳統 InSAR方法中大面積覆蓋和高時間分辨率的優點的同時，提高了形變監測的精度。

SBAS-InSAR具體技術流程如圖2所示。

圖2 SBAS-InSAR技術流程圖

3.2 數據處理

3.2.1 數據準備

Sentinel-1A數據解壓后，導入軟件，生成強度圖數據(_pwr)、slc索引文件(.slc_list)等數據。由于下載的雷達影像范圍遠大于蘭州新區的范圍，數據量較大，處理耗時，需將雷達影像進行裁切。

3.2.2 生成連接圖

對輸入的數據進行干涉像對的配對，輸入N景數據，能得到的最大配對數是(N×(N-1))/2，軟件會選擇最優的組合方式進行配對，也會自動選擇超級主影像作為參考影像，所有的像對都會配準到超級主影像上。

通過反復試驗，調整參數，最后確定空間基線臨界基線最大百分比為2%，時間基線閾值為120 d，最后得到連接圖如圖3所示。

圖3 生成連接圖

3.2.3 干涉工作流

對所有配對的干涉像對進行干涉處理，從相干性生成，去平、濾波和相位解纏，所有的數據對都配準到超級主影像上。

依次查看各個像對的相干性圖和相位解纏圖。相干性圖顏色越黑，相干性越低，顏色越白，相干性越高。相位解纏圖也是一樣，白色區域越多越好。相干性圖、濾波后的干涉圖、相位解纏圖，只要其中一個結果較好，都可以保留。若有相干性低的，就用連接圖編輯工具移除該像對。

查看所有像對的干涉結果，相干性圖、濾波后的干涉圖和相位解纏圖的效果都比較好。

3.2.4 軌道精煉和重去平

估算和去除殘余的恒定相位和解纏后還存在的相位坡道。

選擇20171005-20170911這一像對作為輸入數據。控制點要選擇沒有形變、穩定的點，不能選擇有殘余地形條紋、形變條紋、相位躍變等地方。在進行控制點選擇的時候，可以多選擇一些，軌道精煉和重去平做完后，查看控制點的誤差，刪除不好的控制點。

3.2.5 SBAS反演STEP1

這是SBAS反演的核心，第一次估算形變速率和殘余地形。二次解纏，用來對輸入的干涉圖進行優化。基于模型計算出所有像對的形變和高程，提供線性、二次方、無位移、三次方四個模型，線性模型最穩定，其他需要密集的連接圖和高相干性才能得到可靠的結果[10]。

3.2.6 SBAS反演STEP2

核心是計算時間序列上的位移，以反演第一步計算的形變速率為基礎，通過大氣濾波去除大氣相位，得到更加純凈的時間序列上的最終位移結果。大氣高通、大氣低通兩個選項，對大氣影響進行估計，最后每個時間都從測量的位移中減去這些大氣部分。控制點使用軌道精煉時使用的控制點文件，用來移除恒定相位或者斜坡相位。

3.2.7 地理編碼

對SBAS-InSAR的結果進行地理編碼，可以將地表形變結果投影到自定義方向上。

4 結果分析

圖4為2016～2018年蘭州新區城區地表形變速率圖。監測結果表明：2016～2018年，研究區域形變速率為-54.18～18.23 mm/a，大部分區域形變速率在-4.39～4.66 mm/a之間，處于穩定狀態，形變不明顯，主要形變區域集中在新區東部職教園區和東南部平山造地區域，且整體呈現下降趨勢。

圖4 蘭州新區城區地表形變速率圖

通過分析平山造地相關專題資料、查看遙感衛星影像以及實地調查，可以得出新區地表沉降的主要原因是在新區東部和東南部進行平山造地等工程開發，使得地面荷載加重，導致地面下沉。

5 結 論

本文通過對蘭州新區城區進行時間序列的形變監測研究，形成了SBAS-InSAR地表形變監測的技術流程和監測成果。

SBAS-InSAR技術監測范圍廣、成本低、精度高、全天候作業等特點對城鎮地區地表形變監測有很強的示范作用。使用SBAS-InSAR技術進行時間序列監測，能夠為地質災害監測和防治提供技術手段，實現城市地區地表形變動態監測，幫助有關部門動態掌握城市地表形變的發生與變化規律，避免城市地質災害發生，對城市建設有著十分重要的意義。

在非城市地區，尤其是山區，由于地面實測數據缺少，還需進一步加強SBAS-InSAR技術研究，爭取達到更好的監測精度。