利用PS-InSAR技術監測武漢市主城區地面沉降

孫偉，李江衛，白潔，童欣

(武漢市測繪研究院，湖北 武漢 430022)

1 引 言

近年來，隨著城市建設開發力度加大，多種因素的綜合影響導致武漢市主城區部分區域陸續出現地面沉降。2013年以來，漢口香港路建設大道兩側、泛后湖區域、王家墩中央商務區及漢口火車站等區域相繼發生不同程度的地面沉降，影響了市民工作和生活。傳統的地面沉降監測方法有衛星定位測量、水準測量、測量機器人等，其作業周期長、空間采樣率低、接觸式測量、受天氣影響較大等劣勢導致沉降監測工作效率低下，無法滿足當前城市公共安全管理和應急保障的需要。

針對城市地面沉降問題，國內外專家和大量工程技術人員開展了很多有效的監測工作，近20年逐步發展起的合成孔徑雷達干涉測量(Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)技術相對于傳統的大地監測方法，具有非接觸式、高分辨率、高準確率等優勢，已成為地面、建筑物形變監測應用領域的研究熱點和發展方向。Ferretti等[1]基于差分合成孔徑雷達干涉測量(Differential InSAR，D-InSAR)理論，在二十世紀初提出了永久散射體干涉測量(Persistent Scatterer InSAR，PS-InSAR)，是利用長時間序列SAR影像集進行時間和空間域形變量估算，以提取永久散射體形變信息的干涉測量方法，該方法在監測城市地面緩慢沉降中具有顯著優勢。文獻[2]～[6]采用不同類型的SAR影響數據，利用PS-InSAR技術分別在北京、上海、天津、唐山等地面沉降監測工作中進行了有效試驗，證實該技術的有效性、可靠性。為準確掌握近幾年武漢市主城區地面沉降分布及動態演化特征，本文利用武漢地區的36景COSMO-SkyMde影像數據，考慮到城市樓宇密集的特點，采用時序PS-InSAR技術進行地面沉降監測試驗，為全面開展自然資源監測調查和城市公共安全管理探索新的技術手段。

2 監測區范圍和數據處理

2.1 監測區范圍

武漢地處江漢平原東部、長江中游，長江及其最大支流漢江橫穿武漢市主城區，形成了漢口、漢陽、武昌的三鎮格局。屬殘丘性河湖沖積平原，黏土和亞黏土層較厚，受新構造運動和河水流態的影響，特別是長江三峽水利樞紐建成后沿江地區地下水位下降，改變了長江流域季節性水位變化規律。近年來城市建設、開發力度加大，高層建筑、地下工程建設等多種因素的綜合影響導致武漢市中心城區部分區域出現地面沉降。據調查，2013年以來，武漢市江岸區、江漢區、硚口區和武昌區共有40余個小區、單位相繼發生了地面沉降，造成建筑物附屬設施及市政道路不同程度開裂、下沉，管道接頭脫節等，特別是江岸區后湖區域尤為突出[7]，調查與收集的地面沉降點共有157處、沉降路段3處。此外還有建設大道附近及其延長線、竹葉山、江漢路、青年路、新華路、漢口火車站和武昌復興路附近的小區和單位均發生了不同程度的地面沉降現象。

圖1武漢市主城區監測區域和數據源覆蓋范圍

2.2 PS-InSAR數據處理

本文采用覆蓋武漢市主城區范圍的意大利COSMO-SkyMed影像數據，監測區域和數據源覆蓋范圍如圖1所示，基于PS-InSAR技術手段計算分析主城區范圍的地面沉降情況。SAR影像分辨率為 3 m，共計36景數據，時間區間為2012年6月～2017年6月，SAR影像數據基本參數見表1。COSMO-SkyMed影像數據具有覆蓋范圍廣、幾何分辨率高、入射角可選、多極化等特點，在城市建筑物密集區的地面沉降監測方面效果顯著[8]。

監測區域SAR影像數據參數 表1

根據PS-InSAR技術的基本原理[9]，可將PS-InSAR數據處理整理歸納為4個主要步驟：數據預處理、差分干涉計算、時空域形變估計和形變量計算，詳細流程如圖2所示。利用本文所述的COSMO-SkyMed影像數據源，采用意大利PSP-IFSAR軟件依據上述數據處理流程完成了數據處理工作，主要步驟包括：①公用主影像優化選取。采用最佳相關性組合算法，計算了36景影像像對的時空基線，如圖3所示，最終選取的公用主影像為2015年12月2日的SAR雷達影像。②SAR圖像精確配準。以選出的主影像為基準圖像，將其他35幅影像都配準到基準SAR圖像的網格內，配準精度優于0.1個像素。③DEM與主影像配準、裁剪和組合，計算生成相位干涉圖，提取所有PS點的干涉相位。④時空相位解纏和回歸分析，計算分離大氣和軌道誤差相位。⑤PS點重新識別及形變速率反演和高程誤差估計。大氣和軌道誤差相位補償后，對SAR圖像的每個像素點進行逐點分析，通過設置時間相關系數閾值，將在閾值以上的像素點選為最終的PS點，并估計其形變速率和高程誤差。⑥坐標變換將視線向映射到垂直地面方向，得到所有高相干PS點的線性形變速率，采用內插方法即得到區域線性形變速率。

圖2 PS-InSAR數據處理流程

圖3 時空基線分布圖

3 結果與分析

3.1 整體沉降監測結果

根據計算結果，在武漢市主城區及其周邊 1 km范圍共提取到 7 571 260個PS點及其形變特征，包括了地理坐標、形變發生時點和速度等信息。圖4和圖5分別給出了2012年6月～2017年6月期間武漢市主城區年平均形變速率圖、累計形變量圖，整體監測的形變情況統計如下：

(1)通過監測成果分析，獲取監測區域內主要的形變漏斗區域共計21處，分布區域詳見圖6，面積總計約 94.1 km2。面積較大的形變漏斗主要分布于主城區西北部，分別為：泛后湖區域、江漢區核心區、王家墩CBD連接漢西區域，對應圖2中編號為5、6、7地塊，面積由依次為 22.3 km2、15.0 km2、10.4 km2。

(2)2012年～2013年期間，主城區整體形變不明顯，發生形變的區域主要集中在洪山區南湖周邊、青山區西部、江岸區南部、江漢區常青公園周邊、東西湖區東部，其累積形變量約 15.0 mm；武昌區域發生形變較大的青山區西部科技苑社區及周邊，形變時間區間主要為2013年6月～2015年6月；泛后湖區域形變發生時間為2014年6月左右，直到2017年6月形變趨勢仍未顯著減小。

(3)武漢市主城區監測范圍內PS點數量分布按照平均形變速率大小統計如表2所示，超過95%的PS點平均形變速率在 ±10 mm/a以內；平均形變速率超過 27.0 mm/a的PS點共有 12 217個，集中分布在上述形變漏斗區域面積較大的部分。武漢市主城區監測到的最大平均形變速率值為 -60.9 mm/a，位置在泛后湖區域的姑嫂村路與唐家墩路口處附近，累計形變量達 -279.6 mm。

圖5 2012年6月～2017年6月武漢市主城區累計形變量圖

圖6 武漢市主城區21處形變漏斗區域分布示意圖

武漢市主城區InSAR監測PS點平均形變速率范圍統計表 表2

續表2

3.2 重點區域沉降監測結果

根據主城區整體監測結果，結合現場實地巡查情況，對公眾關注的、沉降速率較大的泛后湖區域選取部分PS點進行重點分析。

(1)江達路常青公園-金盾花園附近區域。圖7給出了該區域的PS點形變速率圖，形變速率較大。監測期內，最大形變速率為 24.7 mm/a，最大累計形變量為 -112.8 mm。圖7中A點位于金盾花園小區內的建筑上，其形變歷史如圖8所示，五年間的平均形變速率為 24.7 mm/a，累計形變量為 -109.4 mm。在監測期間內，該點一直處于形變狀態，在2013年12月～2014年6月加速下滑，期間形變量為 -40.4 mm。

圖7 江達路常青公園-金盾花園附近區域PS點形變速率圖

圖8金盾花園小區建筑A點形變歷史曲線

(2)石橋一路新華書店周邊區域。圖9給出了該區域的PS點形變速率圖，形變速率較大。監測期內最大平均形變速率為 51.7 mm/a，最大累計形變量為 -242.2 mm。圖9中A點位于新華書店靠近文博路的出口處，其形變歷史如圖10所示，五年間的形變速率高達 51.7 mm/a，累計形變量 -242.2 mm。在整個監測期間內，該形變一直非常明顯，截止到2017年6月，形變趨勢仍未顯著減小。

圖9 石橋一路新華書店附近PS點形變速率圖

圖10新華書店出口處A點形變歷史曲線

3.3 地鐵沿線區域形變監測結果

城市軌道交通工程修建、運營過程中，不可避免會對周邊產生影響，表現為地表或地表建(構)筑物的形變，因此對市政道路、軌道交通沿線區域進行監測，掌握和了解監測區域內地表形變速率和形變量對于保障人民生活安全意義重大。

本文研究的監測時間段內是武漢市地鐵建設的高峰期，依據武漢地鐵線路對監測區域內已運營和在建地鐵線路進行矢量化，提取了已運營和在建地鐵線路沿線 200 m范圍內的PS點，如圖11所示。結果顯示，武漢市主城區范圍內已運營地鐵線路和在建地鐵線路多次穿過形變較大的區域，尤其是主城區西北側漢江、長江與三環線所形成的三角形區域，如6號線石橋站周邊，3號線雙墩站、趙家條站周邊，8號線汪家墩站周邊等。其中，6號線石橋站周邊形變最為明顯，監測期內年平均形變速率可達 39 mm/a，累計形變量超過 -180 mm。

圖11 武漢市主城區地鐵沿線2012年6月～2017年6月平均形變速率

3.4 泛后湖區域沉降成因分析

歷史上整個后湖地區均為湖灘，普遍隱埋一層一般厚 10 m以上、最厚可達 30 m的淤泥質黏土或淤泥。由于近代人們填塘圍垸活動，使湖泊周圍沼澤地帶的淤泥質軟土裸露地表或被人工填土所掩蓋。該土層具有天然含水量高、孔隙比大、壓縮性高、強度低、滲透系數小的特點，具有觸變性、高壓縮性和流變性等工程地質特征。高層建筑物的不斷加載、超深基坑降水工程手段的實施以及大氣降水補給的減少導致地下水位降低后，極易引發軟土地面沉降等地質災害。

隨著武漢市城市發展和經濟建設的不斷進行，地下水開采造成的地下水位下降是主要外因，場地地表以下存在較厚的填土及軟土是主要內因。造成地下水位下降的主要因素包括：一是近幾年，武漢段長江洪峰減少，洪峰水位降低，且高水位維持時間較短，大量減少了長江水的水量補給；二是近幾年超深基坑(開挖深度進入砂層)相繼開工，深井降水措施造成上層滯水流失、水位下降，引發地表填土及軟土的固結沉降；三是近年來武漢地區降雨量也有所減少，地下水位隨之降低。

3.5 精度比較

為評估本文InSAR監測成果精度，收集了監測區域范圍、時間內的精密水準數據，分別是武漢地鐵6號線、8號線二等水準多期監測成果。經過時空基準統一，利用最鄰近點法的克里金插值方法對InSAR地表形變監測成果精度進行了分析和評估，計算統計了精密水準值和InSAR監測成果得數學精度一致性，如表3所示，根據平均誤差、中誤差、相關系數等參數指標，PS-InSAR監測結果精度優于 ±5 mm，且與精密水準結果吻合度較好，表明PS-InSAR監測結果可靠，能實現對地面沉降情況的有效監測。

精密水準與InSAR監測結果數學精度一致性統計 表3

4 結 語

本文開展了高分辨率長時間序列SAR影像監測地表形變的研究，采用PS-InSAR技術對36景COSMO-SkyMed影像數據進行干涉處理，獲取了武漢市主城區2012年6月～2017年6月的地面沉降信息。根據PS點分析，主要沉降區位于漢口的泛后湖區、江漢區核心區、王家墩CBD連接漢西區，其中泛后湖區域的沉降尤為嚴重，最大沉降速率達到 -60.9 mm/a，歷史上大面積淤泥質黏土覆蓋層及地下水開采是該區域發生較大沉降的主要原因。經與高精度水準觀測數據對比，驗證了PS-InSAR技術在監測武漢市地面沉降工作中的可行性、可靠性。

基于PS-InSAR的沉降監測技術以其非接觸式、高分辨率、高準確率等優勢，已成為地表、建筑物形變監測應用領域的研究熱點和發展方向。在當前服務自然資源“兩統一”和開展自然資源監測調查工作要求的大背景下，利用InSAR技術的優勢和特點，研究和建立完整的變形監測技術體系，對城市控制或防治地面沉降和地質災害工作具有重要的現實意義。