利用雙極化Sentinel-1數據監測城市地面沉降
——以上海市為例

熊佳誠，聶運菊，羅 躍，李永飛

(東華理工大學測繪工程學院，江西 南昌 330013)

地面沉降是由人類活動和自然因素導致地面高程降低的復雜地質環境問題，主要發生在城市、礦區等人類活動頻繁的區域。國內很多城市和地區都發生過不同程度的地面沉降，如北京、西安、成都等[1-3]。位于長江入海口的上海，由于特殊的地質環境與頻繁的人類活動，極易發生地面沉降。文獻[4—7]基于合成孔徑雷達干涉(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技術對上海市地面沉降進行了監測，結果顯示上海市內多個地區出現地面沉降現象。

在InSAR中，雷達天線通過向地面發射電磁波并接收由地面反射的回波得到地面信息。極化作為矢量波共有的一種性質，反映了電磁波的矢量特性[8]，在獲取地面信息中占有重要地位。同一地區，不同極化方式得到的遙感影像包含的地面信息會有差異；不同極化信號對不同土地類型的敏感度也會有差異，這些差異在一定程度上將影響監測結果的有效性。多數學者在監測地面沉降時只利用單極化數據進行分析，并未考慮不同極化方式對所得研究區地面信息差異的影響。

針對以上問題，本文利用Sentinel-1雙極化數據對上海市城區地面沉降進行監測，得到2017—2018年間上海市城區地面沉降速率與分布，分析兩種極化方式在監測城市地面沉降中的差異，并與水準數據進行比較，得到適合城市地面沉降監測的極化方式，為今后監測城市地面沉降的極化數據準備提供選擇依據。

1 研究方法與數據準備

1.1 研究方法

1.1.1 短基線集技術

傳統的地面沉降監測方法耗費人力、物力、財力，且工作量大，速度慢，難以保證監測結果的時效性。InSAR技術憑借低成本、效率高、范圍大等優點，被廣泛應用于監測地面沉降。基于InSAR技術的短基線集(small baseline subset,SBAS)技術[9]克服了基線失相干[10]的影響，在提高精度的同時延長了監測的時間范圍是目前監測城市、礦區等地面沉降的主要方法。

短基線集技術通過結合已有影像數據，對所有干涉對進行差分干涉，通過查看每組相干系數圖的相干性移除低相干對，使用GCP控制點去除相位坡道；并根據SVD法反演估算形變速率[11]，去除殘余地形；最終將所有生成結果進行地理編碼，得到研究區的形變速率與分布。

1.1.2 極化方式

衛星雷達天線在發射與接收電磁波信號的過程中，若其電磁波在水平方向上振動，稱為水平極化(H)；若在垂直方向上振動，稱為垂直極化(V)(如圖1所示)。因此，雷達遙感系統通常包含4種極化方式[12]：信號水平發射水平接收(HH)、信號垂直發射垂直接收(VV)、信號水平發射垂直接收(HV)、信號垂直發射水平接收(VH)。前兩者為同向極化，后兩者為異向極化。

1.2 數據準備

本文以Sentinel-1A寬幅干涉模式(interferometric wide swath,IW)雙極化(VV,VH)數據為數據源。Sentinel-1A衛星搭載C波段合成孔徑雷達[13]，有4種成像模式：寬幅干涉模式、條帶模式(strip map mode,SM)、超寬幅模式(extra wide swath,EW)和波模式(wave mode,WV)。4種成像模式的具體參數見表1。IW與EW模式采用步進的條帶掃描方式(terrain observation with progressive scans SAR,TOPSAR)[14]將3個子條帶合并成一景影像，能夠在保證分辨率的前提下提高對地面的覆蓋范圍，解決了傳統ScanSAR的圖像不均勻問題[15]，是陸地覆蓋區域的主要成像模式。除影像數據外，還包括精密定軌星歷數據和SRTM4DEM數據，分辨率為5 m×5 m。

表1 4種成像模式基本參數

研究區影像覆蓋范圍與區域放大圖如圖2所示，中心經緯度分別為31°14′N和121°27′E，時間跨度為2017年8月—2018年8月。區域放大圖中疊加有用于驗證的10個水準點的分布情況。表2為兩種極化數據的基本參數，從表2可以發現時間基線與空間基線不受極化方式的影響，存在差異的原因與數據包含的地面信息有關。

表2 影像數據基本參數

2 雙極化數據地面沉降監測結果與分析

2.1 地面沉降現狀分析

對兩組數據分別進行短基線集處理，獲得上海市城區2017年8月—2018年8月地面沉降速率圖(如圖3、圖4所示)。從圖中可以看出，研究區在監測時段內VV極化數據年平均沉降速率主要集中在-5.68～5.45 mm/a，最大年平均沉降速率為-31.67 mm/a；VH極化數據年平均沉降速率集中在-6.73～7.32 mm/a，最大年平均沉降速率為-31.32 mm/a。兩種監測結果均顯示，研究區地面在監測時段內整體呈現小幅沉降，部分區域出現較為嚴重的地面沉降及小幅度的地面抬升。

從發生地面沉降與抬升的區域可以看出，兩種監測結果顯示的范圍大致相同(如圖5所示)。在沉降區中，虹橋機場周邊沉降區面積最大，約為52.9 km2； 北郊站周邊沉降區面積約為22.8 km2； 白楊路周邊居民區沉降面積約為6.9 km2。在抬升區中，上海南站周邊抬升區面積最大，約為48.6 km2；靜安區政府周邊抬升區面積約為6.30 km2；浦東新區政府東北方向抬升區面積約為9.52 km2。

2.2 監測結果差異分析

盡管兩種監測結果在沉降趨勢與形變區范圍上大致相同，但整體沉降速率仍有偏差。圖6為4個監測點在兩種監測結果中各自的沉降量時間序列變化情況。從圖中可以看出，4個監測點在監測時段內沉降變化趨勢大致相同，但在各個監測時刻上的沉降量不同。同時，從圖7中可以看出，與VV極化數據相比，VH極化數據監測結果存在大量空值，在圖中表現出監測結果的區域整體性不如VV極化數據。研究區內除黃浦江和部分植被覆蓋區外，主要為高相干性的人工建筑物，監測結果不應出現大范圍空值。在短基線集技術中，每組干涉對分別進行差分干涉處理，生成的相干系數圖、解纏圖作為下一步移除相位坡道并得到最終結果的基礎數據。因此，對兩種極化數據監測結果的差異分析主要集中在對相干系數圖和解纏圖的差異分析。

通過提取兩種極化數據各78對干涉對相干系數，從圖中的相干值分布(如圖8所示)可以發現，VV干涉對相干性總體優于VH干涉對。查看每幅干涉圖的相干值，VV干涉對均高于VH干涉對，平均每幅相干值高出0.059。在相干性較高的城市區域內VH極化數據相干性整體偏低，會導致監測結果出現偏差。

監測結果中點值是否為空取決于解纏后該點像素是否有效。將78對干涉對按照主影像序號分為12組，從提取12組干涉對兩次解纏后的有效像素數平均值(如圖9所示)可以發現，VH極化數據干涉處理后的有效像素數明顯少于VV極化數據。在一次解纏與二次解纏后，VV解纏圖有效像素數比VH解纏圖平均每幅高出337 071、338 887個。VH極化數據有效像素數過少是導致監測結果出現大量空值的主要原因。

2.3 精度分析

為了評價兩種監測結果的質量，將2007—2012年上海市水準數據與本次研究結果進行分析。由于監測點位置與水準點位置通常不一樣， 為了與水準數據進行對比，基于最鄰近監測點結果估計垂直向形變速率并與水準數據進行比較。表3為兩種監測結果與水準數據的對比情況，從表3可以發現，與VH極化數據相比，VV極化數據與水準數據的偏差值更穩定。計算兩種極化數據與水準數據的均方根誤差，得到VV極化數據均方根誤差為5.85，VH極化數據均方根誤差為7.60，說明了VV極化數據監測結果比VH極化數據更可靠。

3 結 語

本文針對雙極化數據監測城市地面沉降，采用13幅2017年8月—2018年8月Sentinel-1A VV、VH極化數據對上海市城區地面沉降進行監測，得到基于兩種極化數據的監測結果。通過分析兩種監測結果在研究區監測時段內的沉降速率、沉降分布、時序變化，以及在差分干涉過程中生成的相干系數圖與解纏圖，得出兩種極化數據在城市地面沉降監測中的區別。結果表明，雖然兩種監測結果均顯示研究區地面存在部分沉降與抬升的形變區，且形變區范圍大致相同，但具體的沉降速率存在偏差，同時，VH極化數據監測結果存在大范圍空值。在相干系數圖的相干性與解纏圖的有效像素數方面，VV極化數據干涉對均高于VH極化數據，VH干涉對有效像素數過少是導致監測結果出現大范圍空值的主要原因。將兩種監測結果與水準數據進行比較，VV極化數據監測結果與水準數據偏差更小。以上分析結果表明，VV極化數據相較于VH極化數據更適合應用于城市地面沉降監測。

表3 監測結果與水準數據沉降速率比較 mm/a