InSAR技術在黑方臺滑坡隱患早期識別中的應用

鐘儲漢 王 強 樊茜佑 司錦釗

(1.中石化石油工程設計有限公司,山東 東營 257026; 2.長安大學地質與測繪工程學院,陜西 西安 710054)

我國是世界上地質災害最為嚴重的國家之一，地質災害種類多、分布廣、危害大，嚴重制約著災害多發地區的國民經濟發展，威脅著人民生命財產安全。如何從源頭上識別、判斷和評估這些潛在的、隱蔽性強的地質災害，避免山區滑坡的危害是當前地質災害防治工作的重點任務和難點問題。合成孔徑雷達干涉測量(InSAR)能全天工作,具有高穿透性、高覆蓋率、高分辨率等特點，能高分辨率地測量大范圍地形高度的細微變化[1,2],通過對地質災害危險性大的山區地表形變監測來進行早期地質災害隱患識別，可為地質災害的提前預防和治理提供技術支持。本研究選取2015年12月20日～2017年1月7日共17景Sentinel-1數據，采用小基線集(SBAS-InSAR)方法提取黑方臺地區的形變速率，獲取黑方臺的地表形變情況，并綜合分析地表形變的原因。

1 研究區與實驗數據

1)研究區。黑方臺(東經103°16′40″～103°20′50″，北緯36°04′10″～36°07′20″)(如圖1所示)隸屬于甘肅省永靖縣，區域地貌屬于黃土高原西部丘陵溝壑區，為黃河Ⅳ級基座階地，其南部前緣與黃河Ⅱ級階地相接，Ⅲ級階地缺失，坡體上陡下緩，平均坡度約35°。黃土臺塬邊緣多滑坡、坍塌堆積物，斜坡地形破碎。

2)實驗數據。此次試驗采用C波段的Sentinel-1數據，使用2015年12月20日～2017年1月7日共17景Sentinel-1數據進行處理，影像數據的極化方式為VV，250 km的幅寬使得影像的覆蓋范圍遠遠大于被研究區域(如圖2所示)。

2 滑坡隱患早期識別SBAS-InSAR技術

黑方臺滑坡隱患早期識別主要用到SBAS-InSAR技術，以期獲得潛在滑坡的年速率和時間序列。

2002年，Berardino等提出了短基線子集(SBAS)方法[3]?，F該方法已廣泛應用于長時間序列的地表形變監測中[4,5]。SBAS-InSAR技術與PS-InSAR技術相比極大地降低了對SAR影像數量要求，并且有效地解決了空間基線失相干的問題。通過提高采樣率對時空基線在設定范圍中的干涉影像對，使用最小二乘法對單個基線進行求解，再由奇異值分解法對基線集合進行解算得到時序形變和相干點平均形變。小基線集技術是通過設置時空基線閾值將已有的SAR影像分成若干小的集合。在每一個小的集合內，采用最小二乘的方法求解，再通過SVD將不同的子集相連接，最終形成時序監測結果。相比其他方法，小基線集技術在相位解纏有保證的情況下可以得到更多、更可靠的信息。另外，它對影像數量的要求也比其他方法低。

3 SBAS-InSAR解譯結果及分析

1)對研究區域17幅影像，空間基線設置為±80 m，時間基線設置為72 d，共獲得36個干涉對。獲取時空基線分布見圖3，橫坐標描述干涉對的時間分布，縱坐標描述干涉對間的空間分布情況。

2)按照時空基線預設情況，對SLC影像進行差分干涉，進行帶通濾波、相干系數計算，由干涉圖得到的干涉相位只以2π為模。為了將干涉相位與干涉影像的幾何結構聯系起來，并最終獲得地面高程(即形變信息)與真實地距，將干涉相位附加2π的倍數(整周模糊度)，進行相位解纏獲取較好的解纏結果，本次解纏使用的是最小費用流法得到整體解纏圖(見圖4)，由于SBAS-InSAR數據處理中不同干涉對的時空基線不同，解纏結果中還存在趨勢誤差以及大氣誤差，通過后續處理過程剔除上述誤差。

3)根據生成的干涉對，基于最小二乘或奇異值分解計算研究區域累計形變量?；诤Y選的12個干涉對，計算研究區域年形變速率，本次實驗中，采用stacking方法結算形變區的形變速率(見圖5)。形變區域點位時序結果如圖6所示。

4)對黑方臺區域的累積形變量監測值，提取5個點位的時序形變結果進行分析，由圖6點位時序沉降量圖可以看出，黑方臺臺塬的5個形變區域，均出現較大的累計形變，P3，P5滑坡形變區域分別位于黑臺南側臺塬與方臺東側臺塬，在9月后形變速率逐漸減小，趨于穩定。P1位于黑臺北側臺塬一級階梯，形變速率逐漸增大，雖然2016年—2017年累積形變量較小，達到了-62 mm，但其形變趨勢很容易積累發生滑坡災害，仍需重點關注。P2，P4點分別位于黑臺東西兩側臺塬，其累積沉降量分別達到-97 mm，-109 mm，這與其他監測結果互相吻合驗證。

4 結語

本文采用InSAR技術對黑方臺地區潛在的黃土滑坡隱患開展了早期識別，利用2015年12月20日～2017年1月7日共17景Sentinel-1數據進行處理，探測出有5處潛在滑坡隱患區，其中P4點區域最大累積沉降量達到-109 mm。采用InSAR技術有助于提高管道工程所處復雜地區的地質災害隱患早期識別能力，由于InSAR數據處理成果受地形地表、波段、氣候條件、處理方法等多方面的影響，需要根據現場實際情況具體問題具體分析，才能提高地質災害隱患識別的有效性。