廊坊地區地表沉降SBAS-InSAR監測分析

蔣 喆，任 超，賴永明

（1.廣西水利電力職業技術學院，南寧 530023；2.桂林理工大學測繪地理信息學院，廣西 桂林 541004；3.廣西空間信息與測繪重點實驗室，廣西 桂林 541004）

地表沉降是人類活動和松散地層固結收縮等多種自然因素導致區域地表緩慢下降而引起的局部地質現象。近年來，它已成為一種嚴重的地質災害，影響著人類可持續發展[1]。地下水的過度開采和地表荷載的增加在我國北方地區造成了普遍存在的環境地質災害[2]。廊坊市位于華北平原的中東部。地表水資源比較少，生產生活所必需的水資源基本上來自于地下水的開采。因此，該地區地下水一直處于過度開采的狀態，且形成了明顯地表沉降漏斗[3]。

廊坊地區地表沉降歷史資料顯示，1966—1992年累積地表沉降量達到-336 mm，1993—2004 年累計地表沉降量達到-462 mm。由廊坊地區綜合資料統計得出，自1996 年以來，廊坊地區累積沉降量接近-900 mm[4]。地表沉降對人民的生產、生活和國家的基礎設施建設有很大影響。獲取準確的地表沉降形變信息，分析其變化趨勢，是探討地下水過度開采和建筑負荷與地表沉降之間關系的重要依據[5]。

傳統的地表沉降監測方法，如二等水準測量、GNSS（global navigation satellite system）測量和分層標、基巖標測量等，不僅費用高，而且效率低下。經過長期的技術積累，InSAR 干涉測量技術已成功應用于地表沉降的長期監測。合成孔徑雷達差分干涉測量D-InSAR 技術是一種新型空間對地觀測技術，不僅可以獲得大面積、高精度的地表形變信息，而且理論精度可以達到毫米級別。與傳統的監測方法相比，基于雷達衛星的地表沉降實時動態監測具有明顯的優勢。該方法在地表沉降、火山運動、山體滑坡和地震等地質災害等方面具有廣闊的應用前景和潛力[6]。然而，傳統的D-InSAR 技術不僅容易受到大氣效應的影響，而且難以獲得高精度的形變信息。為此，基于傳統D-InSAR技術的研究分析，經過科研人員的不斷努力，提出了永久散射體合成孔徑雷達干涉測量（PS-InSAR）[7]和小基線集合成孔徑雷達干涉測量（SBAS-InSAR）[8]的地表沉降監測技術和方法，這兩種方法可以有效地抑制或減弱空間失相干擾和大氣效應引起的誤差，提高地表沉降監測的準確性和可靠性。

近年來，許多科學家和專家在InSAR 技術的基礎上對地表沉降進行了研究，并取得了一定的成果。其中，周旭[9]等采用時序InSAR 技術分析北京和廊坊地區2007—2010年間的地表沉降信息，并驗證利用時間序列InSAR 技術方法在城市地表沉降研究方面具有較高的穩定性；何平[10]等利用多時相InSAR 技術方法研究廊坊地區2007—2010 年間地下水體積變化，并驗證了廊坊地區地表沉降與地下水的過度開采有關；李海君[11]等利用PS-InSAR技術對廊坊北部地區的地表沉降進行監測研究，并討論分析了廊坊地區地表沉降與季節性的關系；周呂[12]等采用MTInSAR技術研究廊坊市地表沉降信息，并驗證其時空分布特征。

本文以廊坊地區19 景哨兵1A（Sentinel-1A）影像數據為數據源，采用SBAS-InSAR 技術對數據進行處理。獲得了2015 年9 月至2017 年6 月時間段內的地表沉降形變速度和累計形變量，并且對廊坊地區地表沉降的演變特征進行分析研究。

1 研究區域及數據源

廊坊市位于華北平原中部，是我國重點開展地表沉降調查工作的區域之一。廊坊地區可利用地表水資源較少，城市生產生活用水完全依賴地下水開采。地下水持續過度開采，導致地下水位持續下降，地表沉降也比較嚴重，已經形成了多個地表沉降形變漏斗，嚴重影響城市化建設和經濟發展。

本文以廊坊地區為研究范圍，選擇覆蓋廊坊地區的19 景升軌模式下Sentinel-1A 影像數據（均為VH 極化方式），時間跨度為2015 年9 月～2017 年6月。數據空間分辨率為5 m×20 m（方位向×距離向），覆蓋范圍為20 km×25 km（見圖1）。為了提高配準和基線估算的精度[13]，使用由歐洲航空局提供的衛星精密軌道數據（POD）。此外，數據處理中使用的DEM數據是美國國家航空局（NASA）提供的分辨率為90 m的SRTM DEM。

圖1 研究區Sentinel-1A影像覆蓋范圍

2 SBAS-InSAR技術原理

SBAS-InSAR 技術是由Beradino P 和Lanari 等人提出的一種時間序列分析方法[14]。在傳統D-In-SAR 的基礎上，SBAS-InSAR 技術將所有可用小基線干涉圖進行簡單和有效地合成，使用奇異值分解（SVD）方法獲得相干目標的形變速度及其時間序列。該技術具備兩個獨特的優點：①利用差分小基線集中包含所有獲得的數據來提高時間采樣率；②提供高空間密度的形變測量。SBAS-InSAR技術具體處理流程如下[15]：

（1）將獲取的相同區域N+1 景SAR 影像按照t0,···,tN時間順序進行排列，并選擇一景作為主影像，將剩余的SAR影像與主影像進行配準。生成M幅多視差分干涉圖。

（3）為了獲取地表沉降時間序列的物理含義，將式（2）中相位表示為在兩個獲取時間內的平均速度和獲取時間的乘積：

即在主影像、輔影像之間的每個時間間隔上速度的積分。寫成矩陣形式為：

式（5）B是一個M×N矩陣。由于小基線集差分干涉圖采用多主影像策略，使得矩陣B容易出現秩虧。使用SVD方法就可以得到矩陣B的廣義矩陣，從而計算得到各個速度向量的最小范數解，最后通過對每個時間段積分得到各時間段的形變量。

3 數據處理與結果分析

3.1 數據處理

SBAS-InSAR 技術的數據處理流程如圖2 所示。主要利用SARscape 數據處理軟件和19 景Sentinel-1A 影像數據對廊坊地區2015—2017 年地表沉降情況進行監測，主要處理流程為[16]：

圖2 SBAS-InSAR技術數據處理流程

（1）數據預處理。由于原始數據量大，處理起來比較困難，因此對19 景原始Sentinel-1A 影像數據進行預處理，并裁剪得到研究區。

（2）生成連接像對。將2016 年5 月13 日影像設定為主影像，其余的影像與主影像進行配準，配準過程中選取時間基線閾值為400 d，臨界基線最大百分比為45%，結果生成137 對小基線差分干涉圖集，其時空基線連接圖如圖3所示。

圖3 時空基線分布

（3）干涉和相位解纏。137 對干涉圖的處理主要包括干涉圖的生成，干涉圖的去平、濾波和相位解纏以及相干性計算，所有剩余影像對都要配準到主影像上。

（4）軌道精煉和重去平。此過程主要是用于估算和去除不符合要求的殘余恒定相位以及解纏后還存在的坡道相位。

（5）時間序列結果的生成。為了得到研究時間段內的形變速度，本文采用奇異值分解法來求解纏后的相位信息。最后，通過地理編碼得到研究時段內在視線方向（LOS）形變量（負值表示沉降量，正值表示抬升量）。

3.2 結果分析

3.2.1 研究區沉降速度分析

廊坊市2015—2017 年平均沉降速度見圖4。由圖4可以看出，廊坊市2015—2017年地表沉降時空演變特征情況：研究范圍內的大部分研究區域地表沉降形變速度在-17.9 mm/a～8.5 mm/a 范圍之間（正值表示上升，負值表示下降），其中沉降比較明顯的區域位于廣陽區的南尖塔鎮。廊坊市研究區有明顯的不均勻沉降情況出現，沉降中心主要在廊坊市中心、經濟開發區和永清縣，而其他周邊區域沉降相對較小且穩定。

圖4 廊坊市2015—2017年地表沉降形變速度

廊坊地區中心城區的沉降較為嚴重，年均沉降速度為-60.4 mm/a，最大累積沉降量達到-107.6 mm，沉降中心有向四周擴散的趨勢，該地區居民生活較為集中，生產生活用水較大，地下水的過度開采和城鎮化建設等因素導致南尖塔鎮出現了明顯的不均勻沉降，且有明顯的沉降漏斗。經濟開發區年平均沉降速度最大達到-39.2 mm/a，最大累積沉降量達到-93.5 mm。1992 年6 月，廊坊市建成了集機械制造、新型建材、電子電器、玻璃制品、化工等大型工業和制造業為一體的經濟技術開發區。資源工業和建筑設施的建設、地下水的過度開采和施工負荷的增加是導致該地區地表沉降的主要原因。廣陽區北部和經濟開發區東部的地表沉降相對穩定，大部分地區年平均沉降度在-17.9 ～8.5 mm/a 范圍內，這些地區主要分布在郊區，受人類活動影響較小。永清縣是我國新興工業縣，北方最大的天然氣工業區就建立在該地區，這個地區有一個明顯的沉降漏斗。大部分地區年平均沉降速度為-44.5 ～-23.3 mm/a，最大累積沉降量為-66.7 mm。該地區地表沉降的主要原因與城市化建設和工業發展有關。

3.2.2 研究區地表沉降時空變化分析

利用時間序列特征點對廊坊地區地表沉降進行分析，可以直接反映各個特征點和關鍵區域地表沉降隨時間變化的趨勢。選取3處不同沉降區的9個特征點（見圖5）進行時間序列分析，并對9 個特征點的沉降時間序列進行對比分析。結果如下：廊坊地區不均勻地表沉降較為明顯，郊區的地表沉降相對穩定。廣陽區南尖塔鎮和經濟開發區有明顯的沉降漏斗，兩地的最大累積沉降量分別達到-107.6 mm 和-93.5 mm。永清縣和永清縣開發區沉降相對平緩，最大累積沉降量為-66.7 mm。基于SBAS-InSAR 技術獲取的9 個特征點的沉降時間序列均呈非線性下降。

圖5 特征點地理位置分布

研究區沉降漏斗分布見圖6。

圖6 研究區沉降漏斗分布

（1）1～3 號特征點位于南尖塔鎮和經濟開發區附近，沉降最為嚴重，累積沉降量見圖7。由圖7可以看出南尖塔鎮沉降較為明顯，出現明顯的沉降漏斗，特征點累積沉降量逐年增加。研究期間，該地區的最大累積沉降量達到-107.6 mm。沉降的主要原因是工業發展和地下水的過度開采。

圖7 1～3號特征點累積沉降量

（2）4～6 號特征點在京臺高速沿線附近，累積沉降量見圖8。由圖8 可以看出，沉降漏斗區域的累積沉降量隨時間推移逐漸增加。2016 年6 月以來，永清縣城鎮化建設明顯加快，增加了該地區地下水資源的開采。城鎮化建設發展迅速，累積沉降量也隨著時間推移逐漸增加。

圖8 4～6號特征點累積沉降量

（3）7～9 號特征點位于永清縣沉降區，累積沉降量見圖9。由圖9 可以看出，永清縣的沉降情況與南尖塔鎮和經濟開發區沉降相比較為平緩，最大累積沉降量為-66.7 mm。2016 年6 月以來，為響應京津冀協同發展戰略，永清縣重點推進基礎設施建設，城鎮化和生活用水均來自地下水，地下水的過度開采和城鎮化的快速發展是該地區地表沉降的主要原因。

圖9 7～9號特征點累積沉降量

4 結語

本文利用SBAS-InSAR 技術，對廊坊地區19 景Sentinel-1A影像數據進行了處理和分析，獲得了廊坊地區2015—2017 年的地表沉降時空特征。主要結論如下：2015—2017年廊坊市出現明顯的不均勻沉降，該地區有4 個明顯的沉降區，分別為南尖塔鎮、經濟開發區、永清開發區和永清縣。其中，南尖塔鎮沉降最為嚴重，沉降漏斗明顯，年平均沉降速度最高達到-60.4 mm/a，有向周圍擴散的趨勢；另外，研究區內還發現3個沉降明顯的地區，即經濟開發區周邊地區（-39.2～-12.7 mm/a）、京臺高速沿線附近的大面積地區（-39.2～-23.3 mm/a）和永清縣地區（-39.2～-28.6 mm/a）；地表沉降漏斗與該地區工業區的地理位置和城市化建設具有較高的空間相關性。

地下水的過度開采和城鎮化建設進程的加快是廊坊地區地表沉降的主要因素，也是導致廊坊地區地表沉降范圍和幅度增大的主要原因。廊坊地區有關部門不僅要制定限制地下水開采的相關規章制度，還要結合廊坊地區城市發展的特點，借鑒周邊其他城市（如天津，北京等）控制地表沉降的相關經驗，力爭盡快控制地表沉降的持續發生，實現廊坊市的可持續發展。