DInSAR技術(shù)在成昆鐵路復(fù)線路基及邊坡垂直變形監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

劉歡 王立娟 馬松 靳曉 范冬麗 黃永威

（1.四川省安全科學(xué)技術(shù)研究院，成都 610045；2.重大危險(xiǎn)源測(cè)控四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都 610045；3.四川安信科創(chuàng)科技有限公司，成都 610045；4.中鐵西南科學(xué)研究院有限公司，成都 611731）

截至2019年底，中國(guó)鐵路營(yíng)業(yè)里程達(dá)13.9萬(wàn)km以上，其中高速鐵路3.5萬(wàn)km。鐵路路基及邊坡的穩(wěn)定性是保障鐵路安全平穩(wěn)運(yùn)行的重要基礎(chǔ)，及時(shí)準(zhǔn)確的變形監(jiān)測(cè)對(duì)于鐵路建設(shè)和安全運(yùn)營(yíng)具有重要意義。

隨著空間信息技術(shù)的快速發(fā)展，合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）憑借不受氣候影響、高分辨率、大區(qū)域?qū)Φ赜^測(cè)的優(yōu)勢(shì)［1］，已經(jīng)成為當(dāng)前空間對(duì)地觀測(cè)的有效途徑。基于干涉測(cè)量原理形成的合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR）的出現(xiàn)則提供了一種全新的地表變形監(jiān)測(cè)手段，而利用不同的數(shù)據(jù)處理方法可以獲取大范圍、厘米級(jí)甚至毫米級(jí)精度的地表變形信息，在地震、城市及礦區(qū)地面沉降、火山等監(jiān)測(cè)方面開(kāi)展了應(yīng)用［2-5］。合成孔徑雷達(dá)差分干涉測(cè)量技術(shù)（DInSAR技術(shù)）是通過(guò)兩次或多次干涉測(cè)量，以SAR的復(fù)數(shù)影像的相位信息變化來(lái)獲取地表變形信息的技術(shù)，是InSAR技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，具有監(jiān)測(cè)精度高、監(jiān)測(cè)效率高的優(yōu)點(diǎn)。

目前，鐵路工程垂直變形監(jiān)測(cè)的主要技術(shù)方法仍然是精密水準(zhǔn)測(cè)量、局部全站儀、傳感器監(jiān)測(cè)等。以上方法雖然也具有較高的監(jiān)測(cè)精度，但由于鐵路等大型線狀人工地物地理跨度大，采用定期的常規(guī)地面人工測(cè)量的方法效率較低，具有較強(qiáng)的局限性。特別是我國(guó)西部地區(qū)山多地險(xiǎn)，氣候惡劣，傳統(tǒng)的鐵路工程垂直變形監(jiān)測(cè)方法受到了極大的限制［6-9］。本文基于在建成昆鐵路復(fù)線工程需要，提出DInSAR技術(shù)在鐵路路基及邊坡垂直變形監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用方案，研究了其在鐵路工程應(yīng)用中的可行性及達(dá)到的效果。

1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介

1.1 成昆鐵路復(fù)線越西段及重點(diǎn)分析區(qū)域

成昆鐵路復(fù)線是在既有成昆鐵路基礎(chǔ)上新建或增建二線的鐵路線，北起四川省成都市，南至云南省昆明市。本文以成昆鐵路復(fù)線越西段為研究區(qū)域，里程約為DK322+200—DK326+920。根據(jù)設(shè)計(jì)資料，此區(qū)間由越西河1號(hào)雙線特大橋、土官垣隧道、越西河2號(hào)雙線大橋、北河村雙線特大橋和路基組成。選擇此段1處路基及邊坡作為重點(diǎn)分析對(duì)象，命名為R1，如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域無(wú)人機(jī)影像

1.2 ALOS?2衛(wèi)星及PALSAR?2影像

通常情況下，SAR影像數(shù)據(jù)的選擇需要考慮3個(gè)主要參數(shù)，分別是影像的空間分辨率、衛(wèi)星重復(fù)觀測(cè)周期和雷達(dá)波長(zhǎng)。影像空間分辨率的大小直接關(guān)系到能夠識(shí)別的地物尺寸的大小，對(duì)于鐵路路基及邊坡監(jiān)測(cè)而言，較高的空間分辨率才能滿足較小區(qū)域的變形監(jiān)測(cè)需求；重復(fù)觀測(cè)周期，即時(shí)間基線，表示同一監(jiān)測(cè)區(qū)域獲取2次雷達(dá)數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔，周期越短則監(jiān)測(cè)頻率就越高，數(shù)據(jù)失相干的概率就越小；雷達(dá)波長(zhǎng)越長(zhǎng)，穿透能力就越強(qiáng)。我國(guó)西南地區(qū)常年有云霧覆蓋，且植被覆蓋度高，因此通常選擇穿透力較強(qiáng)的L波段雷達(dá)數(shù)據(jù)。

本文在數(shù)據(jù)選擇上，充分考慮了研究區(qū)地理位置及地形條件，選取日本ALOS?2衛(wèi)星PALSAR?2條帶模式影像，PALSAR?2傳感器工作于L波段，波長(zhǎng)22.9 mm。選取2017年12月29日（A）、2018年2月9日（B）、2018年3月23日（C）及2018年5月4日（D）4個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的水平極化升軌數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，其幅寬55 km×70 km，距離向及方位向分辨率均為3 m。

2 鐵路路基及邊坡垂直變形監(jiān)測(cè)方案

2.1 InSAR技術(shù)原理

合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)是傳統(tǒng)合成孔徑雷達(dá)成像技術(shù)與射電天文學(xué)中的干涉測(cè)量技術(shù)相結(jié)合的一種新技術(shù)［10］。根據(jù)行進(jìn)軌道的不同，常用的InSAR方式有交軌（Cross Track）、順軌（Along Track）和重復(fù)軌（Repeat Track）。由于地表變形監(jiān)測(cè)是測(cè)量一定時(shí)間間隔內(nèi)地表變形量，即利用同一地區(qū)不同時(shí)刻獲取的SAR影像數(shù)據(jù)進(jìn)行差分干涉處理以提取地表變形信息，所以重復(fù)軌干涉測(cè)量模式在科研工程領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛［11］。

以常規(guī)InSAR技術(shù)數(shù)據(jù)處理方法為基礎(chǔ)形成的DInSAR技術(shù)，具有處理方法簡(jiǎn)單、精度較高的優(yōu)點(diǎn)。傳統(tǒng)DInSAR技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法主要有二軌法（2?Pass）、三軌法（3?Pass）和四軌法（4?Pass）3種［12］。二軌法是由Massonnet于1993年提出的，其基本思想是利用研究區(qū)地表變化前后的2幅SAR影像生成干涉條紋圖，再利用已有的數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）數(shù)據(jù)模擬地形相位，經(jīng)差分處理，即去除平地和模擬地形相位，最后得到包含相應(yīng)變形的相位信息并將其轉(zhuǎn)換為雷達(dá)視線向（Line of Sight，LOS）的變形量［13］。

2.2 DInSAR技術(shù)路基及邊坡垂直變形監(jiān)測(cè)方案

利用DInSAR技術(shù)進(jìn)行鐵路路基及邊坡垂直變形監(jiān)測(cè)主要步驟有：

1）數(shù)據(jù)選擇與資料收集。綜合考慮研究需求，SAR數(shù)據(jù)特點(diǎn)、存檔、質(zhì)量及成本等因素，選擇具有針對(duì)性、性價(jià)比最高的SAR數(shù)據(jù)及輔助數(shù)據(jù)，以獲得最優(yōu)的地形及變形干涉像對(duì)。

2）數(shù)據(jù)處理。按照差分干涉處理流程，通過(guò)影像配準(zhǔn)、干涉處理、相位濾波、相位解纏、垂直變形轉(zhuǎn)換、地理編碼等步驟完成數(shù)據(jù)處理。

3）重點(diǎn)研究區(qū)域垂直變形結(jié)果分析。通過(guò)數(shù)據(jù)裁剪、數(shù)據(jù)提取及統(tǒng)計(jì)，形成重點(diǎn)研究區(qū)域分析結(jié)果，同時(shí)開(kāi)展精度驗(yàn)證工作以驗(yàn)證結(jié)果可靠性。

4）監(jiān)測(cè)報(bào)告及工程應(yīng)用。根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果，制作相關(guān)圖件，結(jié)合其他資料，如根據(jù)同期（或相近時(shí)期）高分辨率遙感影像、無(wú)人機(jī)影像，分析變形原因，編寫(xiě)監(jiān)測(cè)報(bào)告。可根據(jù)鐵路工程需求，開(kāi)展大范圍、大區(qū)域應(yīng)用。

3 應(yīng)用研究

3.1 SAR數(shù)據(jù)處理

成昆鐵路復(fù)線DK322+200—DK326+920段是峨眉至米易段先期開(kāi)工路段。研究所選取的路基及邊坡建設(shè)工作已經(jīng)于2017年6月完成。本文利用A?D 4期ALOS?2衛(wèi)星PALSAR?2數(shù)據(jù)，形成了3個(gè)差分干涉像對(duì)，其時(shí)空基線信息見(jiàn)表1。為降低數(shù)據(jù)運(yùn)算量，避免數(shù)據(jù)冗余，對(duì)整幅影像作了多視處理。多視處理后影像方位向和距離向像元大小均為2.5 m。

表1 差分干涉像對(duì)時(shí)空信息

重復(fù)軌道的DInSAR技術(shù)直接量測(cè)的是雷達(dá)視線（LOS）向的變形，所以在對(duì)結(jié)果進(jìn)行解譯時(shí)，需要根據(jù)變形的類(lèi)型作出不同方向上的調(diào)整。在本文研究中，路基及邊坡的變形大部分發(fā)生在垂直于地表的方向，所以需根據(jù)雷達(dá)入射角將視線向變形投影為垂直變形（Vertical Displacement），從而可與地面水準(zhǔn)測(cè)量、高精度全站儀水準(zhǔn)測(cè)量、三角高程測(cè)量等進(jìn)行對(duì)比。由雷達(dá)視線方向轉(zhuǎn)換為垂直方向的計(jì)算式為

式中：Δd′，Δd，θ分別為垂直方向變形量、雷達(dá)視線方向變形量、雷達(dá)入射角。

經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理、變形量轉(zhuǎn)換，得出了成昆鐵路復(fù)線越西段A?B，B?C，C?D時(shí)段內(nèi)DInSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果，并根據(jù)R1重點(diǎn)研究區(qū)域范圍，裁剪得到此區(qū)域的3期監(jiān)測(cè)結(jié)果。R1重點(diǎn)研究區(qū)域監(jiān)測(cè)結(jié)果最大、最小值見(jiàn)表2。

表2 重點(diǎn)研究區(qū)域R1地表垂直變形 m

3.2 R1重點(diǎn)研究區(qū)域監(jiān)測(cè)結(jié)果分析

R1區(qū)域由路基及邊坡組成，共計(jì)4 912個(gè)像元，面積約12 280 m2。提取R1區(qū)域4 912個(gè)像元值，通過(guò)占比區(qū)間劃分，統(tǒng)計(jì)不同區(qū)間的垂直變形量，結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 重點(diǎn)研究區(qū)域R1垂直變形監(jiān)測(cè)結(jié)果

由表3可知：在A?B時(shí)段，R1區(qū)域地表抬升區(qū)域（垂直變形“+”表示抬升，“-”表示沉降）共有2 637個(gè)像元，沉降區(qū)域共有2 275個(gè)像元，所占比例分別為53.68%，46.32%；在B?C時(shí)段，R1區(qū)域地表抬升區(qū)域共有2 209個(gè)像元，沉降區(qū)域共有2 703個(gè)像元，所占比例分別為44.97%，55.03%；在C?D時(shí)段，R1區(qū)域地表抬升區(qū)域共有998個(gè)像元，沉降區(qū)域共有3 914個(gè)像元，所占比例分別為20.32%，79.68%。由3期數(shù)據(jù)可知，R1區(qū)域沉降區(qū)域面積隨時(shí)間的增加而增大。

基于InSAR的干涉原理，在常規(guī)數(shù)據(jù)處理中，不會(huì)采用時(shí)間基線較長(zhǎng)的2期數(shù)據(jù)的干涉差分結(jié)果，所以對(duì)3期監(jiān)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行累加處理（地表像元為一一對(duì)應(yīng)），得出R1區(qū)域A?D時(shí)段累計(jì)地表的垂直變形量監(jiān)測(cè)結(jié)果，如圖2所示。結(jié)合表3可知，A?D時(shí)段R1區(qū)域地表抬升區(qū)域共有1 426個(gè)像元，沉降區(qū)域共有3 495個(gè)像元，所占比例分別為28.83%，71.15%；［-0.060，0.020）m區(qū)間的占比為17.79%，占比最大。

圖2 R1區(qū)域A?D時(shí)段DInSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果

綜上所述，A?D時(shí)段共計(jì)126 d，R1區(qū)域地表垂直變形速率為0.12～-0.13 mm/d。

3.3 精度驗(yàn)證

對(duì)于區(qū)域性地表變形，DInSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果驗(yàn)證的參考數(shù)據(jù)為精密水準(zhǔn)測(cè)量值。

3.3.1 水準(zhǔn)測(cè)量情況

為驗(yàn)證DInSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果，對(duì)DK322—DK327段15個(gè)水準(zhǔn)點(diǎn)的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行精度分析。在施工過(guò)程中，為監(jiān)測(cè)工程開(kāi)挖、震動(dòng)等活動(dòng)對(duì)周?chē)用竦氐挠绊懀┕し皆诠こ讨苓叢荚O(shè)了水準(zhǔn)測(cè)量點(diǎn)，并開(kāi)展定期測(cè)量。

根據(jù)施工方提供的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，HY01，HY02，CP165，TGY01，TGY03，TGY04，CP164，BL01，BL02，CP163這10個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)時(shí)間為：2017年12月15日至16日、2018年3月9日至10日、2018年5月29日至30日，共進(jìn)行了3次水準(zhǔn)測(cè)量。監(jiān)測(cè)值所跨時(shí)間段為2017年12月15日—2018年5月29日。HD01，HD02，HD04，HD05，HD06這5個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)時(shí)間為2017年12月8日、2018年3月8日、2018年5月30日，亦進(jìn)行了3次水準(zhǔn)測(cè)量。監(jiān)測(cè)所跨時(shí)間段為2017年12月8日—2018年5月30日。

在時(shí)間跨度上，DInSAR的監(jiān)測(cè)周期（本文所使用的雷達(dá)數(shù)據(jù)）為A?D，與水準(zhǔn)測(cè)量的時(shí)間跨度比較接近，2種數(shù)據(jù)具有可比性。

3.3.2 DInSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果處理

水準(zhǔn)點(diǎn)的平面位置為WGS?84坐標(biāo)系下的經(jīng)緯度坐標(biāo)。由于對(duì)DInSAR的監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了地理編碼，將其結(jié)果轉(zhuǎn)換到了WGS?84坐標(biāo)系下，所以水準(zhǔn)測(cè)量結(jié)果和DInSAR的監(jiān)測(cè)結(jié)果有了相同的坐標(biāo)系統(tǒng)。

然而，由于水準(zhǔn)測(cè)量結(jié)果為矢量形式，以點(diǎn)的形式呈現(xiàn)，而DInSAR的監(jiān)測(cè)結(jié)果為柵格形式，以面的形式呈現(xiàn)，其從測(cè)量本質(zhì)上不具備點(diǎn)-點(diǎn)直接比較的可能，所以需要將DInSAR的監(jiān)測(cè)結(jié)果的面假設(shè)為1個(gè)點(diǎn)，從而將點(diǎn)-面對(duì)比變成點(diǎn)-點(diǎn)對(duì)比。考慮到坐標(biāo)系的誤差，DInSAR技術(shù)監(jiān)測(cè)的點(diǎn)目標(biāo)與水準(zhǔn)點(diǎn)的平面位置總是存在一定偏差，不可能完全一致。為了獲得準(zhǔn)確的結(jié)果，本文研究使用鄰近點(diǎn)原則，即以水準(zhǔn)點(diǎn)為中心選擇距其一定范圍內(nèi)的、具有較高相干目標(biāo)結(jié)果參與精度分析。

考慮到結(jié)果一致性的原則，以水準(zhǔn)點(diǎn)所在的柵格像元為中心像元，取其周邊鄰近8個(gè)像元，共計(jì)9個(gè)像元值作為DInSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果樣本值，并對(duì)9個(gè)樣本值開(kāi)展標(biāo)準(zhǔn)差分析；隨后根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差剔除與中心像元互差較大或較小的像元；最后，對(duì)剩余像元做平均處理，即得到此水準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的DInSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果。

3.3.3 精度分析

DInSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果、水準(zhǔn)測(cè)量值及兩者之間差值見(jiàn)表4。可知：以水準(zhǔn)測(cè)量值為真值，比較與A?D時(shí)段DInSAR累計(jì)監(jiān)測(cè)值之間的差值，可得出最大差值（絕對(duì)值）為13.2 mm，最小差值（絕對(duì)值）為1.0 mm。經(jīng)誤差分析，其中誤差為7.57 mm，監(jiān)測(cè)精度較高。

表4 DInSAR監(jiān)測(cè)與水準(zhǔn)測(cè)量垂直變形對(duì)比 mm

根據(jù)表4計(jì)算了15個(gè)點(diǎn)的A?D時(shí)段DInSAR累計(jì)監(jiān)測(cè)值和水準(zhǔn)測(cè)量值之間的PEARSON相關(guān)系數(shù)，其相關(guān)系數(shù)為0.928，相關(guān)性較高。結(jié)合圖3可知，A?D時(shí)段DInSAR累計(jì)監(jiān)測(cè)值和水準(zhǔn)測(cè)量值的走勢(shì)十分接近，存在一致性。

圖3 DInSAR與水準(zhǔn)測(cè)量地表垂直變形對(duì)比

通過(guò)以上分析，說(shuō)明用水準(zhǔn)測(cè)量結(jié)果來(lái)驗(yàn)證DInSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果有一定合理性、可行性，且DInSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果具有可靠性。

3.4 DInSAR技術(shù)用于鐵路工程

在此次DInSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果分析過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)越西河2號(hào)雙線大橋（DK324+167）右側(cè)（鐵路北南走向）有一區(qū)域地表垂直變形較大，最大沉降為-0.198 m，且較為集中，面積約15 400 m2，如圖4（a）所示。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)踏勘，此處為一小型污水處理廠的施工區(qū)域，此區(qū)域最外邊界離越西河2號(hào)雙線大橋橋墩最近處僅約20 m。利用不同時(shí)相遙感、無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行佐證分析。由圖4（b）可知，2017年3月29日時(shí)污水處理廠尚未施工修建，但用地范圍有了基本雛形（農(nóng)作物停止了耕種）。由圖4（c）可知，經(jīng)過(guò)1年多的建設(shè)，污水處理廠的范圍已經(jīng)明確，基本設(shè)施都修建完成。由圖4（d）可知，相較于上一期影像圖，污水處理廠基本設(shè)施沒(méi)有太大變化，但是新建了圍墻等外圍防護(hù)措施。從3期影像圖上可以看出污水處理廠區(qū)域建設(shè)隨時(shí)間的變化情況，此時(shí)間段存在大量的人工活動(dòng)。

圖4 污水處理廠區(qū)域影像

通過(guò)對(duì)比遙感、無(wú)人機(jī)影像圖發(fā)現(xiàn)，DInSAR監(jiān)測(cè)的集中變形區(qū)域范圍與污水處理廠的輪廓基本吻合。因此認(rèn)為DInSAR監(jiān)測(cè)的結(jié)果具有一定的可靠性，可以持續(xù)地對(duì)某一區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測(cè)，從而發(fā)現(xiàn)地表的時(shí)空變化（特別是大范圍的不均勻沉降）情況，在鐵路勘察、設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)行的整個(gè)過(guò)程中都能發(fā)揮必要的作用。

4 結(jié)論

1）利用DInSAR技術(shù)監(jiān)測(cè)了成昆鐵路復(fù)線越西段（里程區(qū)間DK322+200—DK326+920）1處（R1）路基及邊坡，126 d內(nèi)R1區(qū)域地表垂直變形速率為0.12～-0.13 mm/d。

2）以傳統(tǒng)水準(zhǔn)測(cè)量監(jiān)測(cè)結(jié)果為真值，經(jīng)誤差分析，DInSAR鐵路路基及邊坡監(jiān)測(cè)中誤差為7.57 mm，監(jiān)測(cè)精度較高。

3）污水處理廠的應(yīng)用實(shí)踐證明，多技術(shù)手段的結(jié)合是解決鐵路工程領(lǐng)域監(jiān)測(cè)問(wèn)題的有效途徑，鐵路工程中應(yīng)加強(qiáng)雷達(dá)影像與高分辨遙感、無(wú)人機(jī)等光學(xué)影像的互補(bǔ)使用。

4）SAR影像覆蓋面積大、地面分辨率高，具有較高的監(jiān)測(cè)精度，監(jiān)測(cè)范圍亦可大可小，監(jiān)測(cè)得到的點(diǎn)（像元）密度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于水準(zhǔn)點(diǎn)的密度，能更好地反映區(qū)域性地表變形的細(xì)節(jié)特征，是鐵路勘察、設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)行過(guò)程中地表變形監(jiān)測(cè)的重要手段。