基于Sentinel_1A數據的地面沉降監測研究

朱雙

【摘要】隨著遙感技術的逐步發展，D-InSAR技術在現實社會中得到廣泛的認可。本文以烏魯木齊沙依巴克區為例，敘述了D-InSAR技術中Sentinel_1A影像處理流程，包括配準復影像，干涉圖濾波與相干性計算，相位解纏以及重去平等進行了闡述，然后運用二軌法差分干涉技術成功得到了研究區的地表沉降信息，并生成了形變圖。

【關鍵詞】D-InSAR;Sentinel-1A;沉降監測;相位解纏

Land subsidence monitoring based on Sentinel_1A data

（1. School of Civil Engineering， Xinjiang Institute of Engineering， Urumqi， Xinjiang）

Abstract：With the gradual development of remote sensing technology，D-InSAR technology has been widely recognized in real society.Taking the Shayibak area of Urumqi as an example， this paper describes the Sentinel 1A image processing process in D-InSAR technology， including registration of complex images， interferogram filtering and coherence calculation， phase unwrapping and re-equality. Then， the two-track differential interferometry technology is used to successfully obtain the surface subsidence information of the study area and generate the deformation map.

Key words ： D-InSAR;Sentinel-1A; subsidence monitoring;phase unwrapping

隨著城鎮現代化建設進程的不斷加快，人們對礦產、地下水、石油等資源的需求急劇增大。但由此引發的地面沉降現象愈發頻繁且沉降范圍越來越大，而傳統的監測技術，如精密水準測量、全站儀測最，僅能獲取“點”無法直接獲取“面”的沉降結果，這顯然無法滿足當前地面沉降監測的需求。近年來發展起來的合成孔徑雷達差分干涉測董技術憑借其大范圍監測、全天時、全天候等優勢己經在北京、天津、南京、西安等地區沉降監測中得到應用，并取得了較好的結果。本文基于此，進行地面沉降監測研究。

1 D-InSAR技術的基本原理

差分干涉測量（Differential ?Interferometric ?Synthetic ?Aperture ?Radar）重復觀測同一地區的形變，利用前后不同的SAR影像得到干涉圖，并利用差分技術消去參考橢球面相位，大氣相位，地形起伏影響來得到地表的變化特征的一種測量手段。D-InSAR差分干涉測量普遍用于確定采空區和明顯沉降區的漏斗范圍，也符合對滑坡，地震，采空區等沉降范圍較大的地質災害的變形監測，其監測精度可達到cm級。根據差分干涉所需影像的多少，D-InSAR可以分為二軌法、三軌法和四軌法。

2 數據源

準備2017年7月24日和2020年7月20日兩景研究區的Sentinel-1雷達衛星數據以及DEM數據，像對Sentinel_1A scl，極化方式VV極化，地面分辨率15m，DEM精度為30m。

本次主要使用軟件ENVI5.6里面的插件SARscape5.6。SARscape5.6優化了導入數據的功能，新增下載90m精度的DEM數據的工具。除了ENVI之外，還使用了ArcGIS10.3，ArcMAP是ArcGIS中的一個主應用程序，可以完成數據的輸入，數據編輯，數據查詢以及數據結果分析等操作。

3 D-InSAR地面沉降監測數據處理

（1）數據導入

首先導入原始影像數據，在導入的過程中用精密軌道數據消除軌道誤差，導入過程中注意將Parameters中將Rename the File Using Parameters改為True。

（2）SAR復數影像配準

整個干涉復圖像對的配準分為三步：①粗配準，配準精度大約為30個像元;②像元級配準;③亞像元級配準，配準精度一般 小于1/8個像元。

（3）基線估算

使用Baseline Estimation輸入裁剪后的主景影像和副景影像。得出基線估算結果符合要求，各參數值都在要求范圍內，具有合適的相干性，如圖1所示。

（4）生成干涉圖

經過精確配準后的兩幅影像上對應點共軛相乘得到干涉圖，如圖2。

（5）濾波及相干性計算

相位解纏之前需要對干涉圖進行濾波，如圖3為濾波后的干涉圖，主要是可以提高信噪比，消弱噪聲，更好的進行下一步的相位解纏，更好的保留地形信息。

（6）相位解纏

如圖4，相位解纏就是將相位由主值或相位差值恢復為真實值。干涉相位只能以2π為模，所以只要相位變化超過了2π，就會重新開始和循環，相位解纏是對去平和濾波后的位相進行相位解纏，解決2π模糊的問題。

（7） 相位轉形變及地理編碼

將經過絕對校準和解纏的相位，結合合成相位，轉換為形變數據。然后把雷達坐標系下的形變量轉化為地理坐標系，輸入參數選擇經過相位轉為形變的數據，終得到的形變圖5。

4 數據提取分析與結果

4.1 數據提取分析

本次選用2017年與2020年的兩景Sentinel-1A數據，處理數據，更改屬性選擇已分類，調整色帶，使數據能夠直觀的顯示沉降。對數據圖像進行提取分析以及重分類。然后計算重分類后的面積，如圖所示，最后輸出成圖，如圖6和圖7所示

4.2 沉降結果分析

選取一個沉降明顯的區域，拉一個截面，然后選擇剖面圖圖標即可查看，生成剖面圖，如圖8，該區域出現了明顯的沉降，根據沉降圖可知，深藍色代表沉降，沉降量最大可達到-10cm，說明該區域為主要沉降區，而圖中紅色代表上升，變化量最高可達到+7cm，說明該區域為堆積區，由于土地資源、土壤堆積而成。

通過計算沉降面積，如下表，得出沉降區域的面積跟所在位置以及該地區資源活動關，從表中得出研究區最大的沉陷區域的面積達到1497多平方公里，體現了土地資源的豐富，且影像力度較大，可能會造成周邊影響，其他沉降區域相對較小。

本次利用二軌法處理數據，基線估算值為-19.798m，遠小于臨界基線[-5483.553] - [5483.553]m，且2PI值為0.028m也是滿足要求的，后續對圖像的差分干涉以及濾波和相干性處理都使得圖像更接近實際，便于后面進行相位解纏，最終的成果圖體現了研究區所有區域的沉降顯示，以及沉降程度，為后續的研究工作提供參考。

5 結束語

（1）以烏魯木齊市沙依巴克區為研究區，選取了2017年至2020年的2景Sentinel-1A影像數據，對其進行二軌法差分干涉處理，得到D-InSAR形變圖。

（2）將D-InSAR技術獲取的形變圖結合ArcMAP進行分析。結果表明：在市中心上方形成了明顯的沉降區域，且沉降中心隨著工作面推進而相應的變化，根據沉降圖顯示D-InSAR沉降結果在時間和空間上都表現了良好的一致性。

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