基于PS-InSAR技術的深圳市蓮塘地鐵站站后折返線地表形變監測研究

葉凱，侯建香，金典琦，楊珍

(1.深圳市城市公共安全技術研究院有限公司，廣東 深圳 518048； 2.深圳市信息職業技術學院，廣東 深圳 518172；3.國家測繪地理信息局第一航測遙感院，陜西 西安 710054)

1 引 言

城市地鐵線路在設計、施工和運營的監測過程中具有距離長、跨度大等特點，傳統水準測量技術與GPS技術等可應用于地鐵線路及其沿線的沉降監測[1]，但因它們基于點觀測特性的地面觀測技術容易遺漏部分觀測區域。雷達差分干涉技術(DInSAR)通過分析觀測區域雷達回波相位信息反演地表形變，精度可達厘米級[2]，然后受時間去相干、幾何去相干及大氣效應的影響較重。鑒于此，國內外學者相繼開展了基于永久散射體法[3，4]、小基線集法[5，6]的監測應用研究，實踐證明它們在監測目標“面狀”形變反演應用中是有效的，可以抑制相位失相關的影響，在監測點位密度、空間分辨率、監測頻率上對傳統監測方法形成了有效的補充，本文利用2015年1月～2018年5月的COSMO-SKyMed衛星影像數據(51景)，基于PS-InSAR技術，快速獲取蓮塘站站后折返線豎井開挖期間周邊地表形變場，進一步掌握豎井施工期間對周邊建構筑物的影響，并通過地面傳統水準數據對此次InSAR監測精度進行評估。

2 PS-InSAR技術原理

Ferretti等人于2000年提出了一種新的地表形變監測方法[4]，該方法基于多幅時序SAR影像進行PS點探測，相位建模和形變解算，即選定公共主影像，從一系列時間序列圖中選取穩定的參考點作為PS點(如巖石，堤壩，建筑物)，通過PS點集來計算相位信息，分離形變與大氣延遲信息[7]，稱之為“永久散射體雷達干涉技術”(Permanent Scatterer InSAR)，基本原理如下所示：

(1)

PS技術的點位選擇盡量保持在一定距離里(1 km)，利用大氣相關性特點，可以有效地消除大氣相位誤差影響，如下公式所示：

(2)

上式表示i，j兩目標點的相位差，△vi，j表示相目標點間的線性形變速率，△i，j表示DEM誤差，△wk表示大氣延遲相位，噪聲相位和非線性相位。

3 研究區背景及數據處理

3.1 研究區背景及數據選擇

按照深圳市城市軌道交通第三期建設規劃，深圳地鐵2號線東延線三期工程作為聯系蓮塘與羅湖中心、福田中心以及南山中心的城市軌道干線，建設工期為2015年～2020年，全線為地下線路。其中蓮塘站站后折返線設計里程范圍為DK39+601.797～DK39+925，如圖1所示，正線長為 307.2 m，隧道斷面為單洞雙線隧道，全部采用礦山法施工。蓮塘豎井內部凈尺寸為 11 m×8 m，豎井深度 44.553 m。該豎井圍護結構采用鉆孔灌注樁+高壓旋噴樁止水帷幕的結構形式，內部采用六道鋼筋混凝土環框梁支撐。為快速獲取豎井開挖期間周邊建構筑物的形變信息，本文基于2015年1月～2018年5月的高分辨率COSMO-SkyMed衛星影像數據，如表1所示，共51景降軌數據，極化方式均為HH，空間分辨率約 3 m，較為完整地反映了蓮塘站站后折返線豎井周邊地表形變情況。

圖1 蓮塘折返線數據處理范圍(底圖引自Google Earth 2016)

COSMO-SKyMed影響數據參數 表1

選取2016-10-12雷達影像(時空基線居中)作為主影像，其基本干涉情況如圖2所示。

圖2 SAR影像時空干涉基線圖

3.2 數據處理

由于采用的數據屬于Level0原始數據，需要轉換成單視復數影像(SLC)，影像配準時基于軌道信息初始化偏移量，并根據影像灰度相干性進行粗配準，反復試驗直至配準精度小于1/8個像元，之后進行平地相位去除(主要去除參考橢球面的影響)，然后采用Goldstein濾波對干涉圖進行降噪處理(第一次濾波窗口128×128，濾波系數0.6，第二次濾波窗口64×64，濾波系數0.5)，從濾波前后干涉圖處理效果來看，通過Goldstein濾波不僅保留較多的細節信息，而且濾波前存在的噪聲和毛刺現象大大減少，濾波后干涉條紋邊緣梯度保存比較完整。篩選永久散射點時需同時考慮雷達信號的高信噪比特性以及散射穩定性，此次數據處理參考點位于羅沙路仙臺天橋(方位向821，距離向880)，強度值為 22 342，振幅離差為0.3。然后基于振幅信息(閾值為200)篩選出PS候選點(圖3)，基于振幅離差(閾值為0.6)生成一級PS點，最終通過時間域上的高頻特性與空間域上的低頻特性進一步削弱大氣誤差影響，獲取垂直向形變值。

圖3 羅湖區深圳河沿岸Goldstein濾波前后干涉對比圖

3.3 形變場提取以及精度驗證

(1)豎井周邊形變場提取及分析

最終基于PS-InSAR技術獲取了蓮塘站站后折返線豎井周邊地表沉降速率圖，基于ArcGIS統計分析功能將線性沉降速率每隔 2 mm/a進行顏色等級劃分(圖4)，依據累積沉降量繪制等值線圖(圖5)，同時依據線性沉降速率，利用克里金插值方法進行柵格化，過折返線豎井位置繪制兩條縱剖面線(圖6)。

圖4 蓮塘地鐵站站后折返線周邊年沉降速率統計圖

圖5 站后折返線周邊沉降量等值線圖

圖6 站后折返線周邊線性速率插值圖

研究區共發現26 321個PS點，有22 592個PS點年平均沉降速率值集中在 ±2 mm/a之間，占總體監測點位的85.83%，整體來看地表變化相對穩定，累積沉降量大于 20 mm的點位有356個，主要集中在折返線豎井周邊，范圍約 0.08 km2，由圖7、圖8可知，豎井位置周邊沉降速率相對較大，超過 12 mm/a。根據InSAR監測結果，自2016年12月開始，折返線周邊地表累積沉降量逐漸增加，截至2018年3月，沉降逐漸收斂，趨于穩定，期間最大線性沉降速率約 15.2 mm/a。根據現場調查結果顯示，沉降范圍內的居民區、道路、沿線擋墻等均出現不均勻沉降現象，部分墻及路面開裂部位已采取加固措施，地表裂縫已進行了灌漿封堵處理。

圖7 站后折返線豎井剖面線(N-S向)

圖8 站后折返線豎井剖面線(W-E向)

(2)精度評定

根據第三方監測公司提供的一級水準監測信息(Trimble Dini03)和地下水位監測信息，按照“最鄰近點法”進一步驗證InSAR監測結果的可靠性，經統計，在InSAR監測點兩個像元距離以內，共發現7個地表監測點，21個房屋建筑監測點，根據中誤差精度指標評定公式(式3)，中誤差(m0)為 7.68 mm，兩種監測結果具有較好的一致性：

(3)

式中：N——樣本數；dLi和dIi——分別為樣本點i對應的水準觀測量和InSAR的觀測值。

詳細情況如表2所示：

InSAR監測和水準監測結果比較 表2

水準測量與InSAR監測累積沉降量結果對比如圖9所示，JC-16點水準測量與InSAR監測結果時序對比如圖10所示，折返線豎井周邊地下水位監測變化如圖11所示，從圖中可看出，PS-InSAR、地下水位以及水準監測三者表現的形變趨勢是一致的，均從2017年1月沉降開始加速，后期形變趨于穩定，進一步表明了InSAR監測結果的可靠性，能夠客觀地反映建構筑物在豎井開挖期間的時序形變特征。

圖9 累積沉降量結果對比(水準測量與InSAR監測)

圖10 JC-16點時序結果對比(水準測量與InSAR監測)

圖11 站后折返線地下水位監測變化(sw1、sw2、sw3、sw4)

4 結 論

本文采用PS-InSAR技術，利用2015年1月～2018年5月的高分辨率COSMO-SKyMed衛星影像數據成功獲取了蓮塘地鐵站站后折返線豎井周邊“漏斗”式地表形變場，范圍約 0.08 km2。根據InSAR監測結果可知，監測期間內最大累積沉降量超過 30 mm，自2017年1月以來沉降加速，截至2018年4月，沉降逐漸收斂，可能是由于地下水位下降，導致地表以及上蓋建筑出現不均勻沉降現象。另外，PS-InSAR技術在城市軌道交通、房屋建筑的形變監測、安全預警方面具有一定的可行性，能夠客觀反映監測目標的時序形變特征，揭示地表形變發生、發展的機理，精度可以達到毫米級，能夠為城市公共交通的規劃和安全建設提供決策支持。