基于時序InSAR技術監測地表形變研究
——以西安市為例

劉 哲

(漢中職業技術學院，陜西 漢中 723002)

0 引言

地面沉降可能會造成建筑物地基下沉、房屋開裂、地下管道受損等危害。近年來，地面沉降問題已成為制約城市發展的重大地質災害問題之一。目前，我國華北平原、長江三角洲以及汾渭地埑區域等均發生了不同程度的地面沉降[1]。西安位于渭河盆地，區內構造發育強烈，自20世紀60年代發現至今，西安已經成為我國地面沉降最為嚴重的地區之一[2]。因此，為了控制西安市地面沉降及地裂縫的發展，急需開展大范圍、高精度的地表形變監測，從而為此項工作提供技術支撐。

目前，常用的地表形變監測手段有水準測量、全站儀測量、GNSS測量等，這些常規的監測手段均為點狀測量，監測時間分辨率高，但空間分辨率低，無法進行大面積的監測。InSAR技術作為近年來新興的地表形變監測手段，具有全天時、全天候、大面積、高精度的優點，目前已經廣泛應用到了地面沉降、滑坡、地震等地質災害監測中[3]。但是，DInSAR技術容易受時間失相干、空間失相干以及大氣延遲的影響，近年來發展的時間序列InSAR技術(PSInSAR[4]和SBAS[5]等)克服了DInSAR技術的缺點，目前已經廣泛應用到城市地表形變監測中[6]。例如，彭米米等[7]于2018年利用InSAR技術監測西安市2015—2017年地面沉降分布特征，并分析地面沉降和地裂縫的相互關系。

本文利用2020年1月—2021年12月共52景覆蓋西安地區的Sentinel-1A雷達衛星影像和SBAS-InSAR技術對西安市地表形變進行了監測，分析近2年來西安市地表形變規律，為后續政府部門研究治理西安市地面沉降及地裂縫提供一定參考依據。

1 研究區概況

西安市位于關中平原的中部(33.42°～34.45°N，107.40°～109.49°E)，北至渭河，南接秦嶺。西安市區域內除河流區域外均被濕陷性黃土覆蓋，濕陷性黃土在受到水浸潤后，土壤結構容易發生破壞，從而導致地表發生沉降，甚至形成地裂縫，目前西安市已經發現的地裂縫共有14條，嚴重制約了西安市的城市發展[8]。《西安市地質災害防治“十四五”規劃》顯示，全市地質災害隱患點共分為地質災害高易發區、中易發區、低易發區和不易發區，其中地質災害高易發區占全市總面積的16.18%，發育有崩塌、滑坡、地裂縫、泥石流等。

2 研究數據與方法

2.1 研究數據

為了研究西安市的地表形變信息，本次研究采用了Sentinel-1A雷達衛星影像。本次研究區域地理范圍位于34°04′23″～34°24′26″N，108°37′39″～109°10′49″E，采用了2020年1月—2021年12月共52景覆蓋西安地區的Sentinel-1A雷達衛星影像。圖像中心入射角34.243°，分辨率為5 m×20 m，SAR影像覆蓋區域約為50 km×30 km，總面積1 500 km2。此外，還獲取了對應時間的精密軌道信息以及30 m分辨率的STRM數據。

2.2 研究方法

(1)

式中，d(tj,x,r)和d(ti,x,r)分別為相對于t0時刻LOS向的累積形變量。為方便理解，式中并未考慮大氣誤差、噪聲誤差以及殘余地形誤差。

因此，M幅干涉圖可根據式(2)得到：

δφ(x,r)=Aφ(x,r)

(2)

式中，A為(M×N)矩陣，由0,1,-1組成。

當所有數據位于一個小基線集時，此時M≥N，利用最小二乘方法可以得到:

φ(x,r)=(ATA)-1ATδφ(x,r)

(3)

當所有數據不在同一個子集時，此時方程秩虧，方程得到無限組解。因此，為了得到唯一解，Berardino等[5]提出了SVD分解的方法得到最小范數上的最小二乘解，從而得到了LOS向的累積形變量。

2.3 數據處理

首先，選取第一景SAR影像為主影像，將其余的SAR影像與主影像進行配準；其次，設置時空基線閾值進行構網，為了避免大氣對干涉對的影響，人工篩選刪除了一些受大氣影響較為嚴重的干涉圖，最終得到188個干涉對進行后續計算。利用DEM數據模擬地形相位進行差分干涉，將得到的差分干涉相位進行濾波，再選定穩定參考點后進行相位解纏；由于本次實驗只有一個基線集，因此可直接通過最小二乘解算形變序列和平均形變速率，最后將結果投影到地理坐標系下，得到WGS84坐標系下的形變結果。

3 研究結果分析

3.1 LOS向平均速率結果

通過前文所述SBAS方法得到了西安市2020年1月—2021年12月的部分形變序列結果。通過形變序列結果，可以看出西安市近2年整體上形變保持穩定，部分區域出現了沉降或抬升現象，最大累積形變量達-100～100 mm。根據形變序列結果，計算得到了西安市近2年LOS向平均形變速率結果：在2020年1月—2021年12月，西安市整體上保持穩定狀態，形變速率在-60～55 mm/a，但局部地區出現了部分地面沉降及地面回彈現象。

3.2 西安市形變特征點分析

為了更好地分析西安市的形變信息，結合歷史光學遙感影像，選擇了具有明顯形變的2個形變特征點進行形變序列分析。

(1)Ⅰ號形變區域位于灞河的東北方向，形變區域面積約1.16 km2，A點位于西安市灞橋區洪慶街道西侯村與東侯村交界處。特征點A 2020年1月—2021年12月LOS向最大累積形變量達-48 mm，其中在2020年3月、2021年3月形變速率加快，2021年5月出現地面回彈，最后趨于穩定。結合光學影像數據發現，2019年7月后，該處區域城市建設進程加快，修建了大量住宅，導致城市人口增多，地下水需求增大，從而大量抽取地下水，形成了地面沉降。

(2)Ⅱ號形變區域位于雁塔區西南部，形變區域面積約6.58 km2，B點位于西安市雁塔區電子城街道唐家村西側。特征點B 2020年1—12月出現下沉后，2020年12月—2021年12月出現大面積地面回彈，累積形變量達100 mm。結合前人研究結果，發現該區域發生地面回彈的原因主要有政府進行城中村改造，同時關閉了抽水井，并將處理過后的地表水注入地下，從而造成地面回彈現象。

4 結語

本文采用2020年1月—2021年12月共52景覆蓋西安地區的Sentinel-1A雷達衛星影像對西安市地表形變進行監測，得到了西安市年平均LOS向地表形變速率，通過結合歷史谷歌地球影像數據，得到以下結論：

(1)結合SBAS技術，本文對西安市SAR影像覆蓋的約50 km×30 km、總面積1 500 km2區域進行計算，發現在2020年1月—2021年12月，西安市整體上保持穩定狀態，但局部地區出現了地面沉降及回彈現象，其LOS向平均形變速率在-60～55 mm/a。

(2)本次實驗共發現4個地表形變區域，其中Ⅰ區域為地面沉降區域，Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ區域為地表抬升區域。通過提取Ⅰ,Ⅱ區域特征點發現，Ⅰ，Ⅱ區域LOS向最大累積形變量分別達-48 mm，100 mm。

(3)結合歷史谷歌地球影像和前人文獻分析可得，西安市地表形變主要與地下水開采以及人口搬遷有關，過量開采地下水以及建筑物的附加荷載是造成地面沉降的主要原因。

(4)針對近2年西安市的InSAR形變結果，西安市的地面沉降逐漸減弱，但多種因素(承壓水開采、工程降水、潛水開采等)誘發地面沉降的風險仍舊存在。因此，大力發展多源數據融合技術(天-空-地)一體化監測技術，才能有效防范化解地質災害的威脅，保障人民群眾的生命財產安全。