基于InSAR技術的盤錦地區地面沉降研究

張靜，丁黃平，劉純，謝文然，時雨

1.中國地質調查局 沈陽地質調查中心，沈陽 110034;2.遼寧省地質環境監測總站, 沈陽 110032

0 引言

合成孔徑雷達干涉測量技術(Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)是利用對同一地區觀測的兩景或多景SAR影像復數據進行相干處理，獲取高精度的三維地形信息及微小形變信息的技術，具有精度高、覆蓋范圍大、全天候、全天時、成本低等優點，近年來廣泛應用于地面沉降監測[1,2]。目前，D-InSAR利用遙感衛星多時相的復雷達圖像相干信息，進行地表垂直形變量的提取，其精度已經達到了毫米級[3-5]，該技術為地表變形的自動化監測提供了全新方法，具有常規觀測手段無法比擬的優勢。已較廣泛地應用于礦區沉陷、地面沉降、滑坡等方面的監測中[6,7]。SBAS-InSAR是基于D-InSAR的一種方法，能夠極大限度地克服時間和空間失相干的影響，提高精度[8]。為準確掌握近幾年盤錦地區地面沉降的分布及動態演化特征，本文利用中、高分辨率雷達數據，分別采用SBAS-InSAR和D-InSAR技術獲取了2013—2016年間和2007—2009年間盤錦地區的地面沉降時空分布特征，為該區地面沉降防治提供基礎資料。

1 研究區概況

盤錦市位于遼寧省西南部，遼河三角洲中心地帶，瀕臨渤海。研究區位于盤錦市的西部，地形平坦開闊，海拔一般在2～4 m之間。地勢北高、南低，由北向南逐漸微微傾斜，比降為10-4±，坡降平緩，為廣闊的沖海積三角洲低平原。區內主要水系有遼河和繞陽河。

研究區在大地構造上屬于華北臺地的東北部，在區域構造上位于遼河斷陷地帶。新構造運動比較活躍，位于負向垂直運動的坳陷區，下降速率一般為3～5 mm/a，對地面沉降有影響作用，只是其引起沉降的量級較小。

地下水類型主要為第四系松散巖類孔隙水和新近系深層碎屑巖類孔隙-裂隙水。第四系松散巖類孔隙水廣布，為咸水，含水層厚度70～360 m，地下水埋深0.4～2.4 m，具潛水-微承壓性。新近系深層碎屑巖類孔隙-裂隙水，主要賦存于明化鎮組和館陶組地層中，屬深層孔隙-裂隙承壓水。明化鎮組孔隙-裂隙水埋深230～450 m，咸水底板差異較大。館陶組孔隙-裂隙水是重要的供水含水層，其頂板埋深420～1 060 m，含水層厚度100～300 m[9]。由于長期開采新近系地下水，現已形成明顯的地下水位降落漏斗，且呈逐年加深擴大趨勢。

研究區位于穩定性較差的沖海積低平原工程地質區，鹽堿土和沼澤化區及濕地大面積分布，淤泥質層廣泛分布。

2 數據與方法

2.1 雷達數據

為提高監測結果的準確性，分別選取不同時段的Radarsat-2和Envisat-1 ASAR數據進行盤錦地區的地表形變反演研究，并將兩者的結果進行對比分析，相互驗證。SAR影像及研究區范圍如圖1所示。

圖1 研究區地理位置Fig.1 Location of study area

覆蓋研究區域的19期C波段(波長5.6 cm)Radarsat-2雷達影像編程數據，獲取時間為2013年5月30日到2016年2月8日(表1)，數據分辨率為8 m，多視精細模式，極化方式HH，數據格式為單波段tiff格式，所有數據具有準確的地理參考信息和精確的軌道參數。

表1 Radarsat-2影像數據列表

覆蓋研究區域的3期ASAR雷達影像存檔數據，獲取時間分別為2007年4月至2009年6月(表2)，數據分辨率為30 m，Image圖像模式，極化方式HH，數據格式為單波段tiff格式，所有數據具有準確的地理參考信息和精確的軌道參數。

DEM數據集利用SRTM3 V4.1版本的數據進行加工得來，空間分辨率為90 m。

表2 ASAR影像數據列表

2.2 數據處理方法

由于兩種不同的雷達數據具有不同的特點，數據量也不同，因此Radarsat-2數據運用小基線集(SBAS-InSAR)技術采用GAMMA軟件SARScape平臺進行處理，ASAR數據運用D-InSAR技術中的二軌法采用SARmap公司研發雷達圖像處理軟件ENVI SARScape進行處理。

小基線集，又稱短基線集，是目前有代表性的高級(多基線)InSAR方法之一。該方法最初由Berardino提出，其初衷是用于提取低分辨率、大尺度地表形變。小基線集方法根據獲取SAR影像序列在時間、空間基線的分布，將數據組合成若干個集合，即集合之內，干涉對空間基線距小，而集合間干涉對空間基線距大。在地表形變反演階段，為連接多個小基線集合，提高數據處理的時間采樣率，引入奇異值分解方法，獲取最小范數解[10]。

二軌法采用形變前和形變后的SAR組成干涉對，干涉得到包含形變值的干涉相位，依據已有的高程信息(如DEM)和SAR成像參數模擬參考相位和地形相位，將干涉相位和模擬的相位進行差分得到地表形變相位，進而將形變相位轉換為形變值。二軌差分干涉測量處理流程圖如圖2所示。

圖2 二軌法差分干涉流程圖Fig.2 Two track differential interference flow chart

3 結果與分析

3.1 地面沉降現狀

根據19期Radarsat-2監測數據結果，得到2013年5月至2016年2月盤錦地區累積沉降量圖(圖3)和沉降速率圖(圖4)。圖中存在一些數據空白區域，主要是由于研究區位于盤錦濕地內，大部分區域被蘆葦覆蓋，而且水系較發達，冬季有近4個月被冰雪覆蓋，雷達影像的相干性受到較大的影響。整個影像范圍內存在兩個較大的沉降區，一個位于曙光采油廠曙四聯(區域A)，沉降區面積約為43.6 km2，其中沉降嚴重區面積約2.62 km2，最大沉降量為-551.71 mm，最大沉降速率為-151.49 mm/a；另一個位于凌海市安屯鎮龍王村(區域B)，沉降區面積約為33.28 km2，沉降較嚴重區面積約2.28 km2，最大沉降量為-385.76 mm，最大沉降速率為-119.55 mm/a(表3)。

表3 13-16時相內各級沉降區域面積

利用20070406-20090619數據進行D-InSAR分析，得到2007年至2009年的沉降情況(圖5，圖6)。圖中存在三個沉降區，總體分布于圖像的中上部分。如圖7所示，一個位于曙光采油廠(A區)，沉降區總面積47.4 km2，其中沉降嚴重區位于曙光七分廠，面積約3.16 km2，最大沉降量為-287.91 mm，最大沉降速率為-151.49 mm/a。一個位于安屯鎮孔家鋪—龍王村附近(B區)，面積約40.62 km2，最大沉降量為-179.24 mm，最大沉降速率為-66.33 mm/a。還有一個位于右衛鎮的苗屯昌盛村附近(C區)，面積約62.54 km2，最大沉降量為-115.85 mm，最大沉降速率為-28.59 mm/a(表4)。

圖3 20130530-20160208時相內沉降量Fig.3 Cumulative settlement from 20130530 to 20160208

圖4 20130530-20160208時相內沉降速率Fig.4 Settlement rate from 20130530 to 20160208

圖5 20070406-20090619時相內沉降量Fig.5 Cumulative settlement from 20070406 to 20090619

圖6 20070406-20090619時相內沉降速率Fig.6 Settlement rate from 20070406 to 20090619

圖7 07-09時相內的主要沉降區域Fig.7 Main subsidence areas in 07-09 time phases

通過對比13-16時相和07-09時相監測數據結果發現，兩種方法均得到兩個較大的沉降區，分別位于曙光采油廠附近和孔家鋪—龍王村附近。從07-09到13-16時相，曙光采油廠沉降區面積由47.4 km2變為43.6 km2，沉降中心由曙光七分廠向西偏移為曙四聯；孔家鋪—龍王村沉降區面積由40.62 km2減小到33.28 km2，沉降中心由孔家鋪向西偏移為龍王村。初步分析認為，這是由于ASAR數據量少，且分辨率較低(30 m)，誤差較大造成的。

表4 07-09時相內各級沉降區域面積

3.2 累積沉降量時序分析

在曙光采油廠選取2個典型點進行累積沉降量時序分析。依據Radarsat-2監測結果，SG01的累積沉降量為-416.27 mm，SG02的累積沉降量為-545.46 mm，兩者的折線圖如圖8。由圖可知，SG01在2013年5月—2014年1月之間沉降相對比較緩慢，后面沉降逐漸加深，進入2015年后沉降進一步加快，呈現出愈演愈烈的趨勢，累積沉降量達-416.27 mm。SG02也呈類似的沉降趨勢，在2013年5月—2013年11月之間沉降相對比較緩慢，之后逐漸加速，2015年7月—2016年2月之間達到最快，累積沉降量達-545.46 mm。

圖8 SG01、SG02點累積沉降量隨時間的變化Fig.8 Change of cumulative settlement of SG01 and SG02 with time

在龍王村選取2個典型點進行累積沉降量時序分析。依據Radarsat-2監測結果，LW01的累積沉降量為-280.67 mm，LW02的累積沉降量為-234.81 mm，兩者的折線圖分別如圖9。

圖9 LW01、LW02點累積沉降量隨時間的變化Fig.9 Change of cumulative settlement of LW01 and LW02 with time

由圖9可知，LW01在2013年5月—2014年12月之間沉降相對比較緩慢，后面沉降逐漸加深，到2015年11月后沉降有一個突然加速的過程，累積沉降量達-280.67 mm。LW02的沉降在2013年5月—2014年3月之間沉降相對比較緩慢，2014年3月—2014年5月之間突然加速，之后呈現出穩定的沉降趨勢，累積沉降量達-234.81 mm。

圖10和圖11分別為曙四聯沉降區2007—2008、2007—2009及2013—2014、2013—2015和2013—2016的沉降量。從圖10看出，2007—2008沒有嚴重沉降區(紅色區域)和較嚴重沉降區(橙色區域)，只有中等沉降區。到2009年，沉降上升了1～2個等級，中等沉降區轉化成了嚴重沉降區和較嚴重沉降區。沉降區面積由37.28 km2增大到47.4 km2，增加了10.12 km2。從圖11可以看出自2013年5月至2016年2月的整個觀測期間，曙四聯發生地面沉降的區域不斷擴大，累積沉降量明顯逐年增大。至2014年1月，該區不存在嚴重、較嚴重沉降區域；到了2015年1月，嚴重、較嚴重沉降區域面積分別達到了0.15 km2、4.76 km2；2016年2月嚴重、較嚴重沉降區域面積分別增大到2.62 km2、6.16 km2。沉降區總面積由28.56 km2增大到43.6 km2，增加了15.04 km2。

圖10 2007—2009曙四聯累積沉降量時間序列變化Fig.10 Time series of cumulative settlement of Shusilian in 2007—2009

圖11 2013—2016曙四聯累積沉降量時間序列變化Fig.11 Time series of cumulative settlement of Shusilian in 2013—2016

3.3 水準觀測結果驗證

在曙四聯沉降區內布設有39個地面沉降水準觀測點。為驗證InSAR監測結果的準確性，獲取了2014年9月至2015年9月之間與Radarsat-2同時期的水準觀測數據進行對比分析。由于受到天氣和下墊面的影響，有些水準點處沒有衛星反演數據，剔除無效數據后共有16組同名觀測數據。衛星反演值與水準觀測值之間的誤差絕對值<10 mm的有7個點，10～20 mm之間的有6個點，20～30 mm之間的有2個點，>30 mm的有1個點。以水準觀測值為橫坐標，衛星反演值為縱坐標，得到散點圖12。由圖12可知，水準觀測與衛星InSAR反演結果比較接近，兩者的均方根誤差約為15.81 mm，InSAR監測結果具有較高的可靠性。

4 結論

(1)研究區有兩個地面沉降區：曙四聯沉降區，面積約為43.6 km2，最大沉降速率為-151.49 mm/a；龍王村沉降區，面積約為33.28 km2，最大沉降速率為-119.55 mm/a。

(2)2007—2009年Envisat-1 ASAR數據得到的兩個沉降區與2013—2016年Radarsat-2數據得到的沉降區基本一致，證明了數據結果的可靠性。

(3)研究區兩個地面沉降區域的累積沉降量和沉降區范圍均隨著時間不斷增大。

圖12 水準觀測與衛星InSAR反演結果散點圖Fig.12 Scatter plot of level observation and InSAR inversion results

(4)衛星反演值與水準觀測值比較接近，InSAR監測結果具有較高的可靠性。