基于SBAS-InSAR的成都平原地面沉降監測

孫曉鵬， 魯小丫， 文學虎， 甄艷， 王蕾

(1.國家測繪地理信息局第六地形測量隊四川省地理國情監測工程技術研究中心,成都　610500；2.西南民族大學計算機科學與技術學院,成都　610041)

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基于SBAS-InSAR的成都平原地面沉降監測

孫曉鵬1， 魯小丫2， 文學虎1， 甄艷1， 王蕾1

(1.國家測繪地理信息局第六地形測量隊四川省地理國情監測工程技術研究中心,成都610500；2.西南民族大學計算機科學與技術學院,成都610041)

摘要：汶川地震后，余震活動頻繁，加之成都平原內城市發展迅速，容易誘發地面沉降； 對成都平原地面沉降進行監測，及時掌握沉降信息，可為相關決策提供科學依據。基于ENVISATASAR數據，采用小基線集(smallbaselinesubset,SBAS)-InSAR技術，對成都平原2008―2010年地面沉降進行了監測。結果表明，各主要城市在監測時段內的地表累積形變量在-8～14mm之間，總體形變量不大； 成都平原西部區域受地震影響呈抬升趨勢，沉降主要集中于成都市北側和德陽市以南部分區域，最大沉降量為-22mm，沉降范圍隨時間推移呈擴大趨勢。通過實測數據驗證了監測結果，精度達到2.9mm。成都平原不存在區域性沉降的構造背景，且地下水資源豐富，沉降自然誘因不明顯，城市建設活動可能為沉降的人為誘因。該成果可為今后成都平原主要城市更加精細的地面沉降監測工作提供參考。

關鍵詞：SBAS-InSAR； 成都平原； 地面沉降監測

0引言

地面沉降是在自然和人為因素作用下，因地殼表層土體壓縮而導致區域性地面標高降低的一種環境地質現象[1]，是一種累進性的緩變地質災害，一旦形成便難以恢復[2]。引起地面沉降的因素除地表松散或半松散地層的自固壓密、地質構造作用、巖溶發育地區的巖溶塌陷等自然因素外，大量開采地下資源(地下水、石油及天然氣等)、固體礦產資源和地熱資源，大規模工程建設、軌道交通、城市地下空間開發及高層建筑物對地基施加的動態載荷是引起地面沉降的重要人為因素。《2011—2020年全國地面沉降防治規劃》(以下簡稱《規劃》)指出，目前全國遭受地面沉降災害的城市超過50個，分布于北京、天津、河北、山西及內蒙古等20個省(市、自治區)。全國累計地面沉降量超過200mm的地區達到7.9萬km2，并有進一步擴大趨勢。《規劃》提出了未來10a的地面沉降監測總體目標，即查明全國地面沉降災害的現狀、發展趨勢、形成原因和分布規律。

成都平原地下水資源豐富，多年未見大范圍自然因素導致的地面沉降事件，但龍門山斷裂帶沿線地震活動頻繁，對區域構造造成重要影響； 人為因素導致的沉降甚至塌陷時有發生，如2014年7月9日成都暴雨致棕樹南街一處停車場發生塌陷事故，4輛轎車連同地面上的幾棵大樹一同墜入數米深的基坑內。然而，目前針對成都平原形變監測的相關研究還較鮮見，因此有必要對成都平原主要城市進行地面沉降的監測工作。

目前，使用合成孔徑雷達差分干涉測量(differentialinterferometrysyntheticapertureRadar,D-InSAR) 技術，能夠進行大范圍、無接觸、面狀的mm級地表形變監測。近年來，國內研究者使用衛星雷達干涉技術進行了較多的沉降監測研究，例如楊成生等[3]使用ASAR數據，采用小基線集(smallbaselinesubset,SBAS)監測大同盆地的地面沉降，并進行了地下水位與沉降之間關系的定量分析； 劉志敏等[4]使用SBAS技術進行了長治礦區2003—2010年地面沉降監測。SBAS方法將SAR數據組成若干個子集，使用多景主圖像，能夠較好地克服時空失相干限制，獲得大范圍mm級精度的地表形變信息。因此，本文采用SBAS-InSAR技術監測成都平原沉降的分布特征及時間演化規律，以期為成都平原主要城市更加精細的地面沉降監測工作提供參考。

1數據處理與分析

1.1研究區及遙感數據

本研究的監測范圍為成都平原部分地區。ENVISATASAR圖像覆蓋范圍如圖1所示。

圖1　ASAR圖像覆蓋范圍示意圖

用于監測的ENVISARASAR圖像來源于歐空局(EuropeanSpaceAgency,ESA)，軌道號為Track18，時相分別為2008-05-28,2008-08-06,2008-09-10,2008-10-15,2009-01-28,2009-03-04,2009-04-08,2009-05-13, 2009-09-30,2010-01-13,2010-02-17,2010-03-24 ,2010-04-28 ,2010-06-02和2010-08-11。其時相與空間基線的關系見圖2。

圖2　ASAR時相與空間基線關系

1.2SBAS-InSAR技術原理

SBAS-InSAR是由Berardino和Lanari等研究人員提出的一種時間序列InSAR分析方法[5]。該方法將獲取的數據進行適當組合，得到一系列短空間基線差分干涉圖，能較好地克服空間去相關現象。在求解形變速率時，SBAS方法采用了奇異值分解(singularvaluedecomposition,SVD)法，可以將被較大空間基線分開的孤立SAR數據集連接起來，從而提高觀測數據的采樣率。其主要步驟[6]如下。

1)在(t0,t1,…,tn)時間內，對在同一地區獲取的(N+1)期SAR圖像，選取其中1景圖像作為主圖像，將其他SAR圖像與主圖像配準。假設每期SAR圖像都有至少有1景圖像與之干涉，則(N+1)期圖像生成M景差分干涉圖，M滿足條件

(N+1)/2≤M≤N(N+1)/2 。

(1)

2)對于從圖像時刻tA和主圖像時刻tB(tB>tA)獲取的SAR圖像，生成的第j景差分干涉圖的干涉相位(忽略大氣延遲相位、殘余地形相位和噪聲相位)可以表示為

(2)

式中： φ為干涉相位； j為差分干涉圖的景號，j∈(1,…,M)； λ為信號的中心波長； d(tA,x,r)和d(tB,x,r)分別為tA時刻和tB時刻相對于d(t0,x,r)=0的雷達視線方向累積形變量。

3)將式(2)中的相位表示為2個獲取時間之間的平均相位速度vj和時間的乘積，即

vj=(φj-φj-1)/(tj-tj-1) ,

(3)

則第j景干涉圖的相位值為

(4)

即各時段速度在主、從圖像時間間隔上的積分，寫成矩陣形式為

Bv=δφ。

(5)

在求解系數矩陣B的過程中，由于SBAS的差分干涉圖采用了多主圖像策略，因此矩陣B可能會秩虧。采用SVD方法可以得到矩陣B的廣義逆矩陣，進而得到速度矢量的最小范數解，最后通過各個時段速度的積分得到各個時間段的形變量。

1.3數據處理流程

SBAS-InSAR數據處理流程主要包括：

1)干涉對組合與干涉圖生成。根據設定的時間和空間基線閾值，將全部SAR圖像生成干涉數據對，并計算生成差分干涉圖，后續處理包括去平、濾波和解纏。

2)相干目標選擇。以空間相干計算結果為參考，通過設定最小相干閾值，進行目標的分析與選擇。

3)差分干涉圖解纏。在相干性高且不存在干涉條紋(或者干涉條紋稀疏)的區域內選擇GCP控制點，作為形變信息的對比參考點，使用Delaunay3D方法進行解纏。

4)時間序列形變結果生成。利用SVD方法對解纏相位進行解算，得到各個時段內的形變速率，最后通過積分獲得各個時段的形變量(負值表示沉降量，正值表示抬升量)。

具體處理流程如圖3所示。

圖3　SBAS數據處理流程圖

1.4地表形變監測結果

使用SABS-InSAR技術共獲得14期相對于2008-05-28獲取圖像的地表累積形變量圖，覆蓋范圍包括成都市主城區及新都區、郫縣、溫江區、青白江區、龍泉驛區、金堂縣、新津縣、雙流縣和彭州市，德陽市旌陽區、綿竹市、什邡市、廣漢市和羅江縣，綿陽市涪城區、仙游區和江油市以及簡陽市。地表形變監測結果如圖4所示。

(a) 2008-08-06(b) 2008-09-10(c) 2008-10-15(d) 2009-01-28 (e) 2009-03-04

(f) 2009-04-08(g) 2009-05-13(h) 2009-09-30(i) 2010-01-13(j) 2010-02-17

(k) 2010-03-24(l) 2010-04-28(m) 2010-06-02(n) 2010-08-11

圖4監測范圍內14期累積形變量

Fig.4Accumulateddeformationof14periodsinmonitoringarea

從圖4可以看出，監測范圍內地面沉降主要分布在成都市北側和德陽市以南的區域，最大沉降量為-22mm，并且沉降范圍隨時間的推移逐漸擴大。

以區縣、市為行政單元，統計了2008-05-28至2010-08-11每2a期間累積形變量的平均值(圖5)。

圖5　監測范圍內各個縣市平均累積形變量

在監測范圍內，地面抬升區主要集中于成都平原西部，包括成都市新津縣，德陽市所轄旌陽區、羅江縣、綿竹市，綿陽市所轄江油市、游仙區和涪城區，這是由于自汶川地震主震發生后至2010-09-08期間共發生4級以上的地震300余次，其中發震以逆沖型為主[7]，致使位于上盤一側的成都平原西部區域受到逆沖作用的影響而逐漸隆升。沉降區域分布于成都市所轄青白江區、溫江區、金牛區、成華區、新都區和雙流縣； 成都市青羊區、錦江區、武侯區、金堂縣、郫縣、什邡市、廣漢市和簡陽市的形變量都接近于零。盡管監測范圍內有不同程度的沉降和抬升，但2a期間累積形變量在-8～14mm之間，總體形變量不大。監測范圍內，平均形變速率在-10.3～11.1mm/a之間(圖6)。

圖6　平均形變速率

圖7示出成都、德陽、綿陽市各區縣的平均累積形變量。

(a) 成都市 (b) 德陽市 (c) 綿陽市

圖7不同成市各區縣平均累積形變量

Fig.7Averageaccumulateddeformationofvariouscountiesindifferentcities

從圖7可以看出，成都市青白江區、溫江區、金牛區、成華區、新都區和雙流縣的平均累積形變量在監測時段內為負，呈現沉降趨勢； 反之，新津縣呈現抬升趨勢； 其他行政區則在0值附近波動。德陽市所轄廣漢市為沉降區域，但是沉降值在-6～0mm之間，沉降量較小； 什邡市在2008年8月抬升后呈現沉降趨勢； 其他區縣為抬升區域。綿陽市各行政區在監測時段內均呈抬升趨勢，但累積抬升量在2010年3月開始有所下降。同時，以上3市在2008年下半年的平均累積形變量均存在較大波動，這是因

為在2008-05-12至2008-10-31共發生4級以上余震240余次，地震活動頻繁，地面受地震影響形變波動較大。

2精度驗證

選取覆蓋成都市的連續運行衛星定位服務綜合系統(continuousrunningsatelliteorientationserviceintegratedsystem,CROS)數據對地表形變監測結果進行驗證，驗證點的空間分布如圖8所示。

圖8　監測驗證點分布圖

本文收集到成都地區名稱為JITA,CDKC,LOQU和PUJI共4個CROS站點的數據。其中，PUJI站點位于監測范圍之外；JITA和LOQU這2個站點位于山區，相干性較差，沒有形成有效的形變監測驗證； 故只能使用CDKC站數據進行驗證。另外，還收集到“汶川地震災后重建——測繪專項1∶2 000測圖”項目提供名稱為QY10的水準點作為驗證點。驗證數據點位的SBAS-InSAR形變監測結果與實地測量形變結果的對比如表1所示。

驗證結果表明，監測結果與實測結果有較好的一致性，精度達到2.971mm。

表1　SBAS-InSAR形變監測結果與實地測量形變差異比較

3問題與討論

1)是否存在地面沉降的自然誘因。就沉降原因而言，根據對成都平原形成及演化的相關研究[8-11]可知： ①喜山運動以來，四川盆地(成都平原)處于擠壓構造背景下的非拉張環境； ②剛性塊體被周緣構造帶所圍限，而成都平原并非前陸坳陷區，因此不具備區域沉降的構造條件； ③成都平原基底正斷裂不發育或不活動，不存在區域性沉降的誘因； ④成都平原中、新生代經歷海盆—湖盆—陸盆的長期演化，陸源碎屑巨厚沉積，沉積環境穩定，更新世以來未經歷區域沉降歷史； ⑤汶川地震及余震以逆沖型為主，致使位于上盤一側的成都平原有逐漸抬升的趨勢。因此，監測時段內成都平原不存在地面沉降的自然誘因。

2)區域降水對地面沉降的貢獻。從中國氣象數據網收集到的監測范圍內編號為56196和56188的氣象臺站在2008年1月至2010年11月期間監測的月降水數據(圖9)來看，2個臺站在監測時段內監測到的平均年降水量分別為832mm和1 036mm，降水較為豐富； 且成都市水資源承載力與年降雨量呈顯著的正相關關系，從總量上來說，基本上能滿足成都市需水總量的要求[12]。另外，成都平原多年平均地下水資源模數量為72.02萬m3/(km2·a)，地下水系統很穩定[13]，因而不存在地下水超采導致地面沉降的問題。

圖9　2個氣象臺站監測的月降水量

3)是否存在地面沉降的人為誘因。考慮到成都市城市建設發展迅速，近年來地鐵和城市二環立交等施工活動頻繁； 因此，城市建設活動有可能成為地面沉降的人為誘因，今后需要對其密切關注。

4結論

利用SBAS-InSAR方法，得到了成都平原地區2008―2010年地面沉降信息。監測結果表明：

1)成都平原累積形變量平均值在-8～14mm之間，汶川地震后總體形變量不大。

2)受汶川地震及其余震影響，成都平原西部區域受到逆沖作用的影響而逐漸隆升； 沉降則主要集中于成都市北側和德陽市以南部分地區，監測期間區內尚沒有出現沉降漏斗，沉降量較小，但沉降范圍呈逐漸擴大的趨勢。

需要說明的是，因未能收集到研究區域內較為詳盡的與地質、地下水相關的數據，故未能針對沉降成因進行深入分析。然而，與地震活動相關的資料較好地吻合了研究范圍內的抬升區域，而沉降區則位于城市發展迅速的成都市周邊； 同時，監測結果與實地測量結果有較好的一致性，其結果可為今后成都平原主要城市更加精細的地表形變監測工作提供參考。

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(責任編輯： 劉心季)

Monitoring of ground subsidence in Chengdu Plain using SBAS-InSAR

SUN Xiaopeng1， LU Xiaoya2， WEN Xuehu1， ZHEN Yan1， WANG Lei1

(1. Geographic National Condition Monitoring Engineering Research Center of Sichuan Province， No.6 Topographic Survey Team，National Mapping Geographic Information Bureau， Chengdu 610500， China； 2. School of Computer Science and Technology， Southwest University for Nationalities， Chengdu 610041， China)

Abstract:AfterWenchuanearthquake,theaftershockshappenedfrequently.Coupledwiththerapiddevelopmentofcities,theyarelikelytocausegroundsubsidence.SomonitoringthesurfaceofChengduPlainandobtainingthedeformationinformationcouldprovidescientificbasisfortherelevantdecisions.Inthispaper,basedonENVISATASARdata,theauthorsmonitoredthegroundsubsidenceofChengduPlainfrom2008to2010usingSBAS-InSARtechnology.Theresultsshowthattheaveragesurfacedeformationswerebetween-8to14mminmajorcitiesintheChengduPlainduringthemonitoringperiod,thedeformationisnotprominent,andthewesternpartoftheplainshowedauplifttrendcausedbyearthquake.ThesubsidenceareainthenorthoftheChengduCityandsouthtotheDeyangCitywasupto-22mmwiththeexpansionofthesubsidencearea.Themonitoringresultswerevalidatedbymeasureddataandtheaccuracyis2.9mm.TheChengduPlainhasnoregionaltectonicsettingofsubsidenceandhasabundantgroundwaterresources,sothenaturalcauseofsubsidenceisnotobvious;thecitybuildingactivitymightbethemajorcauseofsubsidence.

Keywords:SBAS-InSAR；ChengduPlain；groundsubsidencemonitoring

doi:10.6046/gtzyyg.2016.03.20

收稿日期：2015-04-08；

修訂日期：2015-05-30

基金項目：四川省地理國情監測工程技術研究中心開放基金項目“基于時間序列InSAR技術的紫平鋪水庫壩體及消落帶形變監測方法研究”(編號：GC201508)、2014年中央高校基本科研業務費專項基金項目“基于D-InSAR技術的汶川地震重點區域地表形變監測關鍵技術的研究”(編號： 2014NZYQN28)和數字制圖與國土信息應用重點實驗室開放課題項目“基于開源環境的地理國情監測統計成果數據可視化展示方法研究與技術實現”(編號：DM2013SC09)共同資助。

中圖法分類號：TP79

文獻標志碼：A

文章編號：1001-070X(2016)03-0123-07

第一作者簡介：孫曉鵬(1986-),男,碩士研究生,助理工程師,主要從事地理國情監測和相關科研工作。Email：sunxiaopeng05@163.com。

引用格式： 孫曉鵬,魯小丫,文學虎,等.基于SBAS-InSAR的成都平原地面沉降監測[J].國土資源遙感,2016,28(3)：123-129.(SunXP,LuXY,WenXH,etal.MonitoringofgroundsubsidenceinChengduPlainusingSBAS-InSAR[J].RemoteSensingforLandandResources,2016,28(3)：123-129.)