基于D-InSAR的廣域滑坡變形識別應用技術研究

葉圣生, 謝謨文, 陳又華

((1.長江勘測規劃設計研究有限責任公司,湖北 武漢 430010; 2.北京科技大學,北京 100000)

基于D-InSAR的廣域滑坡變形識別應用技術研究

葉圣生1, 謝謨文2, 陳又華1

((1.長江勘測規劃設計研究有限責任公司,湖北 武漢 430010; 2.北京科技大學,北京 100000)

闡述D-InSAR三軌法地表變形測量技術原理及數據處理流程,提出基于滑坡變形時—空連續性特征的廣域滑坡變形識別技術,并以烏東德近壩庫段為例,對比分析D-InSAR技術獲得的滑坡變形分布區域與現場地質調查結果、滑坡變形量與實際變形監測結果,分析表明:在植被稀少的區域,D-InSAR獲得的滑坡變形范圍與實際調查基本一致,但其變形量與實際變形監測結果相差較大,因此認為采用D-InSAR技術在一定范圍內可以對廣域滑坡變形進行識別,為快速、有針對性地現場地質調查及滑坡穩定性評價提供重要參考。

D-InSAR;三軌法;滑坡變形;時—空連續性;廣域滑坡;變形識別;現場復核

在所有地質災害中,滑坡災害以其數量多、體積大、造成的災害影響大,成為影響人類工程活動最主要的環境制約因素。目前通過遙感影像及地形信息合成三維真實場景,在三維真實場景下可以較快速地解譯滑坡范圍及形態等特征,但產生災害的滑坡經常是正在變形的滑坡,依靠傳統地質調查及常規監測方法難以查明廣域的滑坡變形范圍,而采用D-InSAR技術可以較好地識別滑坡變形特征,并為滑坡調查及穩定性初步評價提供有效的技術手段。

1 D-InSAR地表變形測量技術原理

1.1 基本原理

差分干涉合成孔徑雷達技術(Differential Intereferometric synthetic aperture radar,D-InSAR)是在干涉合成孔徑雷達(InSAR)基礎上發展起來的,其原理是利用同一地區至少三次拍攝影像形成2幅或以上的像對,對像對進行干涉處理形成干涉圖像,對2幅干涉圖像進行二次差分處理,消除地形起伏和雷達成像幾何的影響,從而獲取地表微量變形的空間對地觀測新技術[1]。

?r1-r2?B1sin(θ-δ1)?B//

(1)

圖1 三軌法差分干涉測量成像幾何示意圖Fig.1 Geometrical sketch of three-pass differential interferometric imaging

式(1)表明用干涉測量法所得到的相位差與視線方向的基線分量成正比。假設在設定的A1處獲得的第一幅影像為主影像,在地表未發生變形前在A2處獲取第二幅影像,所以第二幅影像與A1處的主影像進行干涉處理形成的干涉條紋圖像,其干涉相位僅包含地形信息,即相位差可表示為:

(2)

式中:星載重復軌道ρ=2;λ為微波波長。

假設地表發生變形后在該處獲取了第三幅影像,所以第三幅影像與主影像形成的干涉條紋圖像的相位,既包含地形信息又包含地表變形信息。且由于獲得的影像間要求基線足夠小,所以可近似看作θ不變,即相位差可表示為:

(3)

由式(2)和式(3)得:

(4)

假設ΔRd為視線向變形量,則由式(2)、(3)、(4)推得由視線向變形量引起的干涉條紋圖相位差Δφd可表示為:

(5)

上式左邊的各量可由干涉條紋圖的相位和軌道參數計算得到,進而可確定影像每點的視線向變形量ΔRd,分解后得到水平變形量和垂直變形量等。由上式可得出差分相位對地表變形的靈敏度(Δφd/ΔRd)為4π/λ,與地面高度相比,相位對地表變形更敏感,1/2個波長的地表變形量就會引起一個2π的相位變化。

由于D-InSAR技術能以厘米量級甚至更小尺度獲得某一地區連續的地表變形信息,它們在地形制圖、速度場探測、土地利用分類、洪水監測以及地表變形監測等方面有較廣泛的應用。

采用D-InSAR技術測量的地表變形值,主要是依據不同時間拍攝時的相位信息,若該研究區域發生的變化過大,相位之間失相關,則不能選用D-InSAR技術來監測,因此D-InSAR技術一般適用于監測緩慢變形的巖土體。因此對緩慢的滑坡變形災害早期辨識及趨勢判斷來說有一定的優勢。

1.2 數據處理流程

以InSAR單視復數數據(SLC)提取的相位信息為信息源,影像配準后生成干涉條紋圖,并進行去地平效應、濾波、相位解纏及軌道精化等處理,在此基礎上,再對干涉條紋圖進行二次差分處理,并形成最終的地表變形圖,其中相位解纏是數據處理過程中的關鍵步驟。數據處理基本流程如圖2。

圖2 三軌法影像數據處理基本流程圖Fig.2 Basic flow chart of three-pass image data processing

2 基于D-InSAR的廣域滑坡變形識別技術

2.1 D-InSAR地表變形產生因素分析

通過D-InSAR技術獲得的地表變形量是反映前后兩次拍攝時地表的形狀改變,而引起某一地區地表產生變形的因素有許多種,如工程開挖、植被生長變化、河流水位變動、滑坡、崩塌變形及拍攝角度等等。

通常滑坡體發生變形表現出在一定的區域范圍內,其變形隨時間推移具有累加性,并且變形有一定的方向性。而地表植被變化、河流水位變動則表現出地表變形具有季節周期性,變形值無累加性。對工程開挖引起的地表變形,其變形量一般較大,通過現場復核也比較容易識別。

2.2 滑坡變形識別技術

2.2.1 假彩色合成法

研究某一區域內地表形狀變化通常采用圖像變化檢測技術——假彩色合成法。假彩色合成是根據加色法或減色法,將多波段單色影像合成為假彩色影像的一種彩色增強技術,是圖像信息增強的關鍵技術之一。通過彩色合成增強,可以從圖像背景中突出目標地物,增強目標與背景或是不同地物之間的對比,便于遙感圖像判讀。

以相同軌道、相同入射角的Radarsat-2數據為數據源,將前、后兩時相的SAR影像數據進行精確配準,利用假彩色合成技術突出顯示變形量較大區域,便于對研究區域內較大變形區域進行識別。通過D-InSAR數據處理與假彩色合成技術,可以發現地表變形區域,并監視變形趨勢。

2.2.2 變形特征分析

由于D-InSAR獲取地表變形具有不同時間點上的空間面狀分布特征,因此與傳統的基于變形監測點物理量變化的判斷方法不同,廣域滑坡變形識別方法是建立在面狀變形區域時空連續性的分析上。在差分干涉處理過程中,把變形區域呈現出片狀結構,而不是散點形式的,稱作為變形的空間連續性;把不同時段差分結果中都能體現出變化的,稱作該區域變形的時間連續性[2]。

在滿足以上時空連續性的變形區域內,結合各種因素產生變形的特征,在時空連續的區域內逐步剔除如植被生長、水位變動、工程建設等地表變形區域,最終可初步認為地表巖土體變形區域。要從地表巖土體變形區域中識別出滑坡變形,還應結合以下滑坡變形基本特征進行綜合分析。

(1) 變形量:滑坡緩慢變形其量值一般較小,而崩塌的變形值比較大。

(2) 變形范圍的大小:滑坡發生變形的范圍一般是連續的面狀體,崩塌是零星的點狀變化范圍。

(3) 發生的頻率:滑坡變形在時間上具有連續的變形過程。而崩塌和塌岸屬于突發性巖土體移動,在時間上不連續。

(4) 變形區域的地貌特征:崩塌發生在地形高陡位置,滑坡地形則相對平緩,具有較典型滑坡地形地貌特征。

2.2.3 現場復核

從變形區域的時間和空間連續性進行分析,把分析后的結果作為滑坡變形識別的初步成果,但產生地表變形的因素多種多樣,應結合現場驗證結果,最終完成廣域滑坡變形的識別。

3 應用成果分析——以烏東德近壩庫段為例

3.1 地質背景及數據準備

烏東德水電站是金沙江下游河段規劃建設的四個水電梯級中的最上游梯級。壩址河段右岸屬云南省昆明市祿勸縣,左岸屬四川省會東縣。本次研究范圍大致以壩址為中心,包括壩址上、下游各約10 km的河段兩岸,研究中心的坐標為北緯102°36′,東經26°22′[3]。

研究區為亞熱帶季風氣候區,干、濕季明顯,金沙江河谷兩岸從高程830～1 600 m的植被以雜草、灌木為主;高程1 600 m以上植被主要為喬木和灌木。研究范圍內山高坡陡,金沙江及其支流分布較多的滑坡體,其中以壩址下游金坪子滑坡Ⅱ區變形較為明顯,干流上其它滑坡體變形不明顯,區域范圍內人類工程改造現象明顯。

在研究范圍內,分別購買2008年的Envisat數據,2009年的ALOS-palsar數據,2010年的Radarsat-2數據來進行合成孔徑雷達干涉和差分干涉處理,通過對比分析購買的三種數據的監測結果,發現采用2010年訂購的8景降軌Radarsat-2編程數據的監測效果最優,能達到廣域滑坡早期識別的目的,因此2011年續訂了8景Radarsat-2編程數據,并采用升、降軌拍攝的模式。Radarsat-2各景訂購數據為HH極化方式,入射角為39.57°,其它信息見表1。

表1 Radarsat-2訂購數據信息表

3.2 滑坡變形識別

3.2.1 變形點1——金坪子滑坡變形識別

金坪子滑坡位于研究區東部,金沙江右岸,滑坡區面積約4.5 km2,體積約1.96億m3,共分五個區。根據地質測繪及監測結果表明,分布于滑坡中后緣的Ⅰ區及Ⅱ區為滑坡變形區。

以降軌數據為例,通過使用永久反射點及現場埋設角反射點,對2010年及2011年的Radarsat-2數據進行差分干涉處理,并進一步進行可信區域分析和過濾處理,獲取變形點1——金坪子滑坡的坡向及垂直變形區域分布(圖3、圖4),圖中(a)-(f)為2010年的假彩色合成圖,(g)-(h)為2011年的假彩色合成圖。

從上圖可以看出,滑坡中后緣(虛線及實線部分)在2010年8月—11月出現成片的連續變形。采用D-InSAR技術獲得的變形區域與滑坡實際變形部位基本一致。

3.2.2 區域變形點識別及分布

在烏東德近壩區域,采用D-InSAR技術共提取出14處地表巖土體變形區域,各區域分布如圖3,通過現場驗證,對14處地表變形點調查分析結果見表2。

圖3 變形點1坡向變形識別圖Fig.3 Maps to identify slope deformation in the No.1 ground deformation area

表2 烏東德近壩區域D-InSAR變形識別成果表

Table 2 Results of D-InSAR deformation recognition points in the Wudongde dam-reservoir

編號及位置變化特征現場驗證結果識別結果變形點1金坪子多次處理結果均呈區域變化，垂直位移約100cm，坡向位移約400cm滑坡地貌，地表開裂明顯，滑坡體Ⅱ區整體變形滑坡變形變形點2大石城5次處理結果呈區域變化，其它分散，垂直位移約100cm，坡向位移約200cm滑坡地貌，地表局部裂縫，可零星崩塌滾石滑坡局部變形及崩塌變形點3托支作雨季兩景影像處理結果出現區域變化，垂直位移約30cm，坡向約200cm滑坡地貌，陡坡邊緣變形拉裂滑坡局部變形變形點4魯基2011年影像處理結果有兩次呈區域變化，垂直位移約30cm，坡向約100cm陡坡表層土體，變形不明顯淺層堆積體變形點5碉房梁子多次處理結果均有變化，局部呈面狀，垂直位移約30cm，坡向約100cm陡坡邊緣，雨季崩塌，局部變形基巖崩塌變形點6小箐兩景影像處理結果出現區域變化，垂直位移約30cm，坡向約100cm陡坡邊緣，局部變形局部崩滑變形點7梅子坪2011年兩景影像出現變化，垂直位移約30cm，水平約100cm斜坡堆積體，變形不明顯堆積體局部變形變形點8花山村2011年兩景影像出現變化，區域變化較連續，垂直位移約30cm，水平約100cm堆積層斜坡，變形不明顯堆積層滑坡變形點9白泥塘2011年影像有三次變化，區域變化較連續，垂直位移約30cm，水平約400cm較陡斜坡，局部滑塌斜坡局部崩滑變形點10大坪子2011年影像有三次變化，區域變化較分散，垂直位移約100cm，水平約200cm陡坡邊緣，局部崩塌崩塌變形點11湯得2011年影像有三次變化，區域變化較分散，垂直位移約30cm，水平約100cm陡坡邊緣，局部崩塌小范圍崩塌變形點12山草坪影像多次出現變化，空間上呈斑點變化，垂直位移約100cm，水平約800cm陡坡邊緣，局部崩塌崩塌變形點13大凹子2011年影像有兩次變化，區域變化較連續，垂直位移約100cm，水平約100cm陡坡邊緣，局部崩塌小范圍崩塌變形點14向家村2011年影像有三次變化，區域變化較分散，垂直位移約100cm，水平約200cm較陡斜坡，局部崩塌崩塌

3.3 現場復核結果比對

3.3.1 變形點與滑坡變形

自2004年以來,烏東德近壩范圍內大部分區域開展過工程地質測繪,根據測繪成果,近壩范圍內分布有滑坡17處(圖5)。從D-InSAR識別結果來看,有4處識別為滑坡變形點,其它識別為高陡斜坡邊緣的局部崩塌變形點,4處滑坡變形點均位于早期地質調查的滑坡范圍內,且前期測繪及現場復核均表明這4處滑坡存在變形破壞現象,另外崩塌變形點分布與實際崩塌變形破壞現象分布也基本一致。但是測繪成果表明,在支流鲹魚河兩岸滑坡分布較多,且滑坡局部在雨季均有少量變形,而采用D-InSAR技術均未識別出,其原因可能為鲹魚河兩岸的滑坡均為耕田,植被好,相對于植被生長及耕地地面人工改造等地面改變,滑坡變形量相對較小而無法進行識別。

圖5 烏東德近壩區域D-InSAR變形識別點分布圖Fig.5 Distribution map of D-InSAR deformation recognition points in the Wudongde dam-reservoir

對比以上分析,認為目前D-InSAR技術可以對部分滑坡變形進行識別,但不能全部識別,尤其是不能對植被覆蓋較多的滑坡變形進行識別。

3.3.2 變形量與滑坡變形監測結果

自2005年開始,變形點1——金坪子滑坡Ⅱ區(圖3、4中實線區域)進行了長期的變形監測工作,監測結果表明:從后緣至前緣,各點平面位移速率逐漸增,前緣位移速率一般在1.0～1.1 mm/d,后緣一般在0.26～0.80 mm/d,年累計變形量為95～400 mm。

選擇圖3-(f)進行對比,圖3-(f)中實線范圍為金坪子滑坡Ⅱ區,該影像監測時段為2010年5月30日—2010年11月14日,共164天,采用D-InSAR技術獲得該段時間內金坪子Ⅱ區大部分區域的變形量為600～800 mm及小部分區域>800 mm。對比兩者變形數值明顯相差較大,因此采用D-InSAR技術目前還不能進行變形監測,但其變形區域是與監測部位基本一致的。

4 結語

從烏東德近壩區域D-InSAR變形識別結果來看,由于引起地表變形因素多樣,采用D-InSAR技術對廣域滑坡變形進行全面識別仍然存在較大困難,但是在植被較少的區域,目前D-InSAR技術識別的滑坡變形位置與地面調查結果有較好的一致性;通過與監測結果比對,D-InSAR技術識別的滑坡變形量不能作為監測結果。因此在植被較少的區域采用D-InSAR技術對廣域滑坡變形的識別具有重要的指導作用,可為快速、有針對性的現場滑坡變形地質調查及滑坡穩定性評價提供重要參考。

[1] 石菊松,吳樹仁,石玲.遙感在滑坡災害研究中的應用進展 [J].地質論評,2008(4):505-514.

[2] 王桂杰,謝謨文,邱騁,等.D-INSAR 技術在大范圍滑坡監測中的應用[J].巖土力學,2010,31(4):1337-1344.

[3] 陳又華,謝謨文,葉圣生,等.滑坡勘測與防治技術研究報告[R].武漢:長江三峽勘測研究院有限公司(武漢),2012.

(責任編輯：陳文寶)

Research on Deformation Recognition Application Technology ofWide-area Landslide with D-InSAR

YE Shengsheng1, XIE Mowen2, CHEN Youhua1

(1.ChangjiangInstituteofSurveyPlanningDesignandResearchCo.，Ltd，Wuhan，Hubei430074； 2.BeijingUniversityofScienceandTechnology，Beijing100083)

The authors introduce principle of surface deformation measurement technique and the data processing flow of three-pass D-InSAR technology，and put forward a wide-area landslide deformation recognition technology based on the feature of spatial and temporal continuity of landslide deformation.Taking the Wudongde dam-reservoir as an example，it had compared and analyzed the landslide deformation distribution area and the site geological survey results acquired from the D-InSAR technique，the deformation of landslide and the actual monitoring results of deformation. The analysis results indicate that in the area of sparse vegetation，the landslide deformation range acquired from D-InSAR is agreed to the actual survey，but the deformation varies considerably. So that the D-InSAR technology can be used to identify the wide-area landslide deformation within a certain range，which can provide an important reference on rapid and targeted field geology survey and the stability evaluation of landslide.

D-InSAR； three-pass method； landslide deformation； spatial and temporal continuity； wide-area landslide； recognition of deformation； site review

2016-04-01;改回日期:2016-06-21

葉圣生(1970-),男,高級工程師,工程地質專業,從事水利水電、地質災害等工程勘察設計研究工作。E-mail:shenthy@163.com

P642.22

A

1671-1211(2016)05-0776-05

10.16536/j.cnki.issn.1671-1211.2016.05.024

數字出版網址:http://www.cnki.net/kcms/detail/42.1736.X.20160810.1532.024.html 數字出版日期:2016-08-10 15:32