基于Sentinel-1A衛星數據的鄭州地面沉降監測

張介山 劉 凱

(1.華北水利水電大學，河南 鄭州 450046； 2.上海隧道工程有限公司河南分公司，河南 鄭州 450000)

0 引言

地面沉降是指由于自然因素或人類工程活動引發的地下松散巖層固結壓縮并導致一定區域范圍內地面高程降低的地質現象，已成為影響我國區域經濟社會可持續發展的重要因素之一[1,2]。

鄭州市地處華北平原地面沉降區的西南邊緣，地面沉降調查和研究工作起步相對較晚。自20世紀90年代以來，隨著城市的發展，城市居民用水、郊區工業用水的急劇增加，鄭州市地下水位不斷下降，形成了多個地下水降落漏斗[3,4]，致使地面沉降災害加劇。地面沉降的發生將會對區域內的地表建筑物、線性工程造成一定影響。因此，對該區域開展持續的地面形變監測具有十分重要的意義。

目前，最常用的監測手段主要有精密水準測量、全球定位系統(global positioning system,GPS)測量技術、合成孔徑雷達干涉測量(synthetic aperture radar interferometry,InSAR)技術以及基巖標分層標測量技術[5]。其中InSAR技術具有覆蓋面廣、監測周期短、全天時、全天候等優點，能夠精確提取研究區的地表形變特征[6]。尤其是永久散射體雷達干涉測量(permanent scatterer interferometry,PSI)技術[7,8]和短基線集技術[9,10](small baseline subsets,SBAS)等時序InSAR技術的提出，削弱了InSAR數據處理中大氣延遲效應、各種失相干誤差及DEM誤差對監測精度的影響，在地面沉降監測中得到了廣泛應用[11-14]。

因此，本文利用覆蓋鄭州市城區的34景Sentinel-1A的單視復數據(single looking complex,SLC)數據，分別采用PS-InSAR，SBAS-InSAR技術對鄭州市城區2017年3月—2019年12月間的地表形變進行監測，對監測結果進行交叉驗證，監測結果可為鄭州市的地面沉降災害防治工作提供參考依據。

1 研究區概況及實驗數據

1.1 研究區概況

鄭州市地處河南省中部，市區面積約993 km2，地形自西南向東北由高逐漸降低，地貌類型主要為西部黃土丘陵崗地和東部黃河沖積平原，沖積平原區廣泛發育第四紀松散沉積層，地層巖性主要為粉土、粉質黏土、粉砂、細砂和中粗砂。

研究區降水量時空分布不均，2008年以來年平均降水量為635.6 mm，最大年降水量為763.4 mm(2011年)，最小年降水量為375.9 mm(2013年)；年內降水分配不均，主要集中在7月～9月。研究區水文地質條件復雜，淺層地下水補給主要來自大氣降水，由于工農業及生活用水開采地下水，已經形成淺層、中深層、深層等多個地下水降落漏斗[15]。

1.2 實驗數據

實驗采用了歐空局(ESA)免費分發的Sentinel-1A的C波段SAR數據影像，選取軌道號為40的覆蓋鄭州市2017年3月～2019年12月的34景數據(見表1)，數據為IW模式VV極化的SLC數據，覆蓋范圍見圖1。為了消除軌道誤差和地形起伏帶來的影響，使用歐空局提供的成像21 d后生成的高精度軌道數據，精度為5 cm，數字高程模型(digital elevation model,DEM)數據采用日本宇宙航空研究開發機構JAXA(Japan Aerospace Exploration Agency)提供的ALSO World 3D 30 m數據。

表1 SAR數據參數

2 數據處理

2.1 PS-InSAR技術干涉處理

PS-InSAR技術的數據處理流程如圖2所示。選擇2018-07-07獲取的SAR影像作為公共主影像，其余33幅作為副影像，干涉對的空間基線長度和時間基線間隔見表2。將全部從影像配準重采樣到主影像空間，進行干涉處理，共產生33個干涉對。

表2 影像獲取時間及參數信息

對33個干涉相對分別計算干涉相位，生成干涉圖，設置振幅離差指數和相干性系數，提取PS點，建立PS點網絡，得到各個PS點目標的線性形變結果，去除大氣相位后，得到每個點目標的非線性形變量；最后將線性形變結果和非線性形變結果疊加在一起，設置相干性閾值為0.85，振幅離差指數DA為3.2[16]，獲得完整的PS點目標沉降速率結果。圖3為采用PS-InSAR技術獲取的研究區域雷達視線向(LOS)的年平均沉降速率。

2.2 SBAS-InSAR技術干涉處理

SBAS-InSAR技術的數據處理流程如圖4所示。設置時間基線閾值和空間基線閾值分別為365 d和300 m，選取2018-03-09的影像作為主影像，其余影像作為副影像生成干涉相對進行差分干涉處理；采用Goldstein方法進行自適應濾波，基于Delaunay三角網和最小費用流法(minimum cost flow,MCF)開展相位解纏；采用最小二乘法(least square,LS)和SVD相結合的非線性處理模型，將殘余相位中的大氣相位成分和失相關噪聲相位進行扣除，應用DEM和控制點(Ground Control Point,GCP)進行去平地效應，得到非線性形變速率；結合線性形變速率和非線性形變速率得到研究區準確的形變速率結果。圖5為采用SBAS-InSAR技術獲取的研究區域雷達視線向(LOS)的年平均沉降速率。

3 PS與SBAS形變結果對比分析

根據上述兩種方法得到的鄭州市城區地面沉降速率圖，可以看出兩種方法的沉降區域位置和沉降速率基本相一致。PS-InSAR和SBAS-InSAR結果顯示，鄭州市城區大部分區域形變速率為-10 mm/年～10 mm/年，最大沉降速率分別為-36 mm/年和-41 mm/年，出現差異的主要原因是兩種方法選取參考點不同導致的[17]。

為了直觀對比兩種技術的結果，分別在沉降較嚴重的A區和B區選取相同位置的同名點，繪制其沉降歷史曲線，見圖6，圖7。可以看出，兩種技術的處理結果具有很好的一致性，且PS-InSAR技術得到的沉降值較大，A區域相差6 mm，B區域相差8 mm。

以PS-InSAR監測結果為例，研究區中部為較穩定區域，有逐漸抬升的趨勢，存在2個較明顯沉降區域，分別位于研究區北部和東部，其中A區域、B區域為沉降較嚴重區域，A區域位于鄭州市惠濟區西三環—北四環—花園北路—鄭州繞城高速所包圍的區域，最大沉降速率為22 mm/年，B區域位于鄭州市東部G107國道—金水東路—前程大道—航海東路包含的區域，最大沉降速率為36 mm/年。

4 結語

本文采用PS-InSAR和SBAS-InSAR技術對鄭州市城區2017年3月～2019年12月的Sentinel-1A衛星數據進行處理，獲取了研究區2017年—2019年的地面沉降的分布特征。研究結果表明，兩種技術得到的沉降趨勢相吻合；鄭州市城區大部分區域形變速率為-10 mm/年～10 mm/年，研究區中部為較穩定區域，有逐漸抬升的趨勢，存在2個較明顯沉降區域，分別位于研究區北部和東部。