D-InSAR技術在礦山沉降形變監測中的應用

滕軍林

（貴州省有色金屬和核工業地質勘查局二總隊，貴州 六盤水 553000）

礦產資源的開發與利用一般可形成較大規模的地下采空區，導致采空區周圍的應力結構發生改變，進而引起上覆巖體發生不同程度的形變、破裂、坍塌等，造成礦區地表不均勻沉降，進而威脅礦山安全生產，也間接的造成了資源的浪費[1]。

D-InSAR技術，即合成孔徑雷達差分干涉測量技術，該技術是立足于影像數據，通過不同時間段的影像數據對比，進而分析地表沉降形變的一種方法，在微細形變監測中具有良好的應用效果[2]。

鑒于上述原因，本文以D-InSAR技術為基礎，分析該技術在某金屬礦山沉降形變監測中的應用，為該礦山的安全生產提供依據。

1 D-InSAR技術流程

礦山沉降形變是人類利用深部礦產資源而誘發的一種地淺表高程變化及位移的一種表現形式[3]。D-InSAR技術的原理就是通過不同時間段的高分辨率影像數據中微小的形變特征獲取地表沉降形變的，如ENVISAT ASAR影像數據等。該技術的應用流程主要包括InSAR影像對的輸入，即不同時段的影像數據，包括主影像和從影像；完成影像數據輸入后需要配準影像數據，再經過預濾波處理、干涉成像、基線估算、差分處理、相位濾波、相位解纏以及形變量估算等步驟（圖1），就可獲得該礦山在某一時間段內的形變特征，如沉降量、位移量、位移方向等特征[4]。同時，可根據形變量估算結果編制礦山地表沉降形變程度圖等成果性文件，為進一步分析礦山沉降形變提供依據，進而指導深部采空區治理。

2 礦山基本概況

研究區為一長期開采的鉛鋅銅多金屬礦床，礦床成因類型為矽卡巖型礦床。礦區面積為1.8km2，礦區邊界為一不規則的多邊形。

礦區地形地貌屬于高山峽谷地貌，地形高差變化較大，導致該區域容易出現地質災害和采礦塌陷等。礦山主要的開采方式為硐采，根據礦山開采資料顯示，礦山內已存在采空區4處，且在采空區上方的地表均已出現不同程度的沉降形變，在沉降形變較發育的區域出現數條地裂縫。因此，為進一步研究礦山地表沉降形變發展規律，本文以開采前和現階段的ENVISAT ASAR影像數據為基礎，應用D-InSAR技術分析礦山地表沉降形變規律，為礦山的安全生產提供指導性的參考。

3 D-InSAR技術在礦山沉降形變監測中的應用

3.1 影像數據配準及基線估算

主影像與從影像的配準是沉降形變分析的基礎，不同數據解算方式的配準方式存在差異。本文影像數據解算方法采用常用的二軌法，該方法能夠有效降低大氣噪聲等，所獲取的形變數據精度較高。一般來說，二軌法的影像數據配準方式包括兩種類型：一是以精密星歷數據以及相干系數配準影像數據；二是以地面控制點為基準點進行影像數據的配準[5]。

研究區主要為COSMO-SkyMed高分辨率雷達衛星獲得的ENVISAT ASAR影像數據，相對而言，該類影像數據的精度較低，為提高影像配準精度，本文選擇以第一種配準方式進行[6]。在影像數據配準的基礎上，對影像數據進行預濾波處理和干涉成像處理，再進行基線估算處理。基線管處理主要以研究區內地形地貌相對平緩的區域進行，就可獲得精度更高的影像數據[7]。

在完成上述操作的技術，結合礦區高精度的DEM數據對配準后的影像數據開展相位模擬處理，將配準后影像數據中的地形信息、形變信息等轉換為相應的相位信息，為后續進行數據解纏的做準備。

3.2 差分處理及相位濾波

在完成上述操作的基礎上，影像數據已經轉化為包含了形變信息和地形信息的相位信息，即影像數據的相位干涉圖。由于相位干涉圖中不僅包含了形變信息，而且存在大量的地形信息，故應將相位干涉圖中的地形信息去除，即去地形干涉相位。相位干涉圖形成去地形干涉相位的過程就是差分處理[8]。去地形干涉相位中不僅包含了微小的形變信息，還包含了非線性相位和噪聲相位等信息。故將去地形干涉相位中的噪聲相位、非線性相位等信息剔除的過程就是噪聲濾波處理。完成后就可以進入下一步的相位解纏處理流程。

3.3 相位解纏及地理編碼

在完成去地形干涉相位濾波處理后就可進行相位解纏處理，也是獲取影像數據中微小沉降形變信息的基礎[9]。相位解纏方法較多，根據前人大量研究資料，本文選擇最小費用流法進行相位解纏，原因在于該放過能夠降低影像數據中微小形變模糊的問題，所獲得的形變量信息精度也較高[10]。在完成相位解纏的基礎上可以進行地理編碼，并將其統一至相同的坐標系統下，經過圖件整飾處理后就可獲得礦山沉降形變圖、礦山沉降位移圖等成果圖件，直觀的將礦山沉降信息表達出來（圖2）。

圖2 礦山沉降形變分布圖

4 礦山沉降形變分析

4.1 沉降形變監測結果分析

由礦山沉降形變分布圖（圖2）可知：在礦山范圍內初步識別出沉降形變區域4處。地淺表沉降形變區域與深部采空區域具有高度的空間吻合關系，其沉降形變空間展布形態基本與采空區展布方向一致，且具有采空區面積越大，地淺表沉降形變規模越大的變化規律。

同時，根據沉降形變量等線圖可知，礦區內的沉降形變大致分為三個等級，即-25mm～0mm、-50mm～-25mm和-100mm～-50mm。其中，礦山內最大規模的沉降形變區域位于礦山最早形成的采空區范圍內，即CJ1，最大沉降形變量可達-86.7mm，在地表已經形成數條寬窄不等的地裂縫（圖3）。礦區內總的沉降形變區域可達0.12km2，其中形變量介于-25mm～-0mm的面積為0.07km2，形變量介于-50mm～-25mm的面積為0.04km2，形變量大于-50mm的面積約為0.01km2。

圖3 CJ1沉降區地表地裂縫

4.2 監測精度對比分析

由上文可知，使用D-InSAR技術能夠獲取礦區內微小沉降形變信息，在實際應用中取得了較好的效果。但是，該方法所獲沉降形變量的精度是否能夠滿足相應精度要求尚未可知。

故為驗證該方法的精度，本文利用礦山范圍內已有的控制點坐標信息，使用傳統的全站儀測量方法進行驗證。根據礦山早期大比例尺地形圖所保留的控制點坐標，在礦山范圍內按照沉降形變分布隨機的選擇了10個控制點進行對比。傳統方法所獲沉降形變量主要通過開采前控制點坐標和現階段控制點坐標對比，D-InSAR技術所獲三維坐標根據沉降形變圖所獲得，其統計結果見表1。由表1可知：本次使用D-InSAR技術所獲的控制點的三維坐標與傳統方法所獲坐標基本一致，二者的誤差百分比介于-1.67%～1.96%之間，均在±5%范圍內，說明該方法所獲礦山沉降形變量精度是較高的，能夠滿足礦山沉降形變監測需求。綜上所述，將D-InSAR技術應用于礦山沉降形變監測中，其監測效果是良好的。

表1 D-InSAR與全站儀監測結果對比表

5 結語

綜上所述，D-InSAR技術在礦山沉降形變監測中取得了良好的應用效果，該方法不僅能夠識別出微小沉降形變信息，而且可以較為直觀的判斷形變位移方向，對全面了解礦山沉降形變特征以及研究礦山沉降形變發展趨勢等具有較好的指示作用。

同時，根據沉降形變監測結果可知，礦山最大沉降形變量可達-86.7mm，總沉降形變區域達0.12km2，其中形變量介于-25mm～-0mm的面積為0.07km2，形變量介于-50mm～-25mm的面積為0.04km2，形變量大于-50mm的面積約為0.01km2。