一種露天礦高邊坡形變監測的新方法

劉小陽 李 峰 孫廣通 錢 安 朱 紅 李佳樂

（防災科技學院生態環境學院，河北三河065201）

露天礦邊坡垮塌所引起的災害是礦山建設的主要災害之一，為預警和防治露天礦邊坡災害發生，對露天礦邊坡進行有效的形變監測尤為重要。傳統監測方法中GPS測量、全站儀測量、水準測量、傾斜測量、位移計測量等雖然精度高，但勞動強度大，工作效率低，危險性高。攝影測量、星載SAR和三維激光掃描等非接觸測量技術因測量精度低而難以滿足礦山邊坡形變監測的要求。

地基雷達作為一種新型高精度測量技術，具有非接觸、全天候、設站靈活等優點，同時能全面監測區域內的整體形變情況，已成為國內外各監測領域研究的熱點。GENTILE等［1-2］利用地基SAR對橋梁環境振動進行了監測試驗研究，將地基雷達應用于結構振動的動態監測，取得了理想成效。ALBERTO［3］利用GBSAR技術實現了冰川變化監測，初步探討了應用地基雷達監測冰川變化的技術方法。ALESSANDRO等［4］用GB-InSAR技術成功監測了意大利艾米利亞—羅馬地區的滑坡。VENTISETTE等［5］利用GB-SAR技術對位于意大利卡拉布里亞地區的緊急滑坡進行了監測，根據GB-SAR技術測量結果，評價了該滑坡對高速公路的安全影響。MONSERRAT等［6］針對地面雷達干涉測量在長期監測中受到相位測量的模糊性以及大氣相位影響導致可測量點減少的問題，對以不連續模式獲取的地面合成孔徑雷達（GB-SAR）數據幅度分量處理方法進行了研究，使用與匹配技術相結合的振幅圖像的幾何特征估算特定目標的位移。對西班牙比利牛斯東部地區8個不同運動中活躍滑坡進行了19個月的定期觀測試驗，并與其它測量技術成果進行對比，兩者形變測量結果完全吻合，且精度優于1 cm。文獻［7］分析了GB-SAR技術原理、儀器設備研制及其技術特點，討論了該技術的適用條件、應用現狀、關鍵技術發展現狀以及未來發展趨勢。ATZENI等［8］利用地基合成孔徑雷達對自然和人工邊坡進行了預警監測研究，討論了現代SAR技術對邊坡監測的主要技術特點，并與其他監測技術進行比較分析，給出了一些成功的坡度監測案例。

在國內，鄧增兵等［9］利用IBIS系統對露天礦邊坡形變進行了監測，獲得多時相形變圖，對邊坡遠程監測方法進行了初步探索。邱志偉等［10］利用地基SAR對隔河巖大壩進行了監測研究，通過對比傳統監測方法，分析了地基雷達技術在大壩變形監測中的優勢。汪學琴等［11］等通過對地基雷達大氣擾動影響的分析，建立了基于二次曲面函數的大氣擾動分布模型，利用固定點估算了測區內任意位置的大氣擾動誤差，實現了大氣改正。張享［12］應用地基雷達進行滑坡監測研究，并就大氣校正問題進行了探討。LIU等［13］利用IBIS-L對深基坑邊坡進行了微形變應急監測，獲得了較為理想的結果，為基坑施工應急監測提供了一種新方法。徐亞明等［14］針對地基SAR測量中的氣象影響，提出了構建永久散射體網改正氣象擾動方法。黃長軍等［15］針對地基雷達測量中的大氣干擾問題，基于測量區域內穩定地面控制點對觀測目標中的大氣擾動誤差進行了改正，提高了觀測精度。曾濤等［16］對現階段地基差分干涉雷達處理中的差分干涉、PS點選擇、大氣相位補償等重要技術問題進行了分析，并結合山體滑坡監測和橋梁振動測量實例進行了分析。周呂等［17］為研究地基SAR形變探測能力與精度，建立了一套精度驗證平臺和系統，驗證了其具有亞毫米級形變探測精度，對于緩慢微小變化，其具有更好的形變探測能力與可靠性。

上述研究表明，地基雷達可用于人工邊坡監測，且相對于傳統監測方法具有優勢。但基于地基雷達的露天礦高邊坡微形變監測的應用成果較少，同時，在露天礦高邊坡長時間、大范圍、遠距離監測中，不同區域的大氣變化存在較大差異，已有的大氣校正方法處理效果不穩定。本研究依據地基雷達系統測量原理，提出了基于地基雷達的露天礦高邊坡形變監測方法，結合三友露天礦邊坡監測工程實例，分析了監測過程及數據處理方法，重點討論了基于PSC（Persistent Scatterer Candidates）網的大氣校正方法，對比分析了同期高精度測量機器人的監測結果，驗證了FastGBSAR系統用于露天礦邊坡監測的有效性。

1 監測原理與方法

1.1 地基雷達測量原理

地基雷達測量采用合成孔徑雷達和進步頻率連續波等技術，利用兩個不同時刻拍攝的同一場景的一對復雜且相干的雷達圖像相位之間的定量比較來實現測量［18］。系統發射電磁波到目標表面，反射回來再接收。發射波對應的后向散射回波的時延與雷達和目標間距對應。雷達以距離向和橫向分辨率輸出二維相位和振幅圖像。振幅表示目標的反射率，相位取決于目標和雷達距離以及大氣擾動等。通過計算兩幅相位差得到干涉相位：

式中，?disp為物體相對雷達移動造成的相位差；?atm為大氣擾動引起的相位差；?noise為噪聲引起的相位差；n為整周模糊度。

通過濾波去除噪聲相位，相位解纏得到整周模糊度n，通過大氣改正方法消除大氣擾動相位后，視線向位移即可通過相位差解算。

1.2 數據采集

地基雷達作為一種高精度、高頻率的非接觸測量技術，但只能觀測到一維視線向形變信息。為最大限度地提高地基雷達設備在形變監測中的靈敏度，雷達的觀測視線方向應盡量與監測目標的形變方向相一致［19］。在露天礦高邊坡監測中，可將觀測設備安置于邊坡正前方，天線入射角設置在水平5°以內。為減少監測誤差，應保證觀測過程中觀測系統的穩定性。同時考慮到長時間觀測，大氣溫差、濕度和氣流等大氣環境變化的影響，在保證視線角度的前提下，盡可能減小觀測距離。

1.3 大氣改正

地基雷達監測精度的主要影響因素有雷達系統相位的不穩定性、儀器觀測平臺的不穩定性、噪聲、大氣擾動等。噪聲相位通過加權圓周中值濾波去除。在不考慮儀器誤差和觀測平臺穩定性的情況下，大氣擾動的影響極其顯著［11-12］。因此，要獲得高精度雷達視線向形變量，必須有效消除大氣擾動的影響。

針對露天礦高邊坡形變監測特點，本研究探索構建PSC三角網來消除大氣擾動影響。首先通過設定相干系數閾值提取監測區域內的穩定點作為PS（Persistent Scatterer）點，再利用振幅離散指數閾值對所選PS點進行進一步篩選，選擇其中更加穩定的點位作為PSC點。利用提取出的PSC點構建PSC三角網，以此實現對區域內目標點的氣象改正。

1.4 時序分析

地基雷達干涉處理比星載雷達數據簡單。由于滑動軌道以較短的工作周期反復成像，能夠克服空間失相關問題。空間基線為0，地基雷達不需要去地形效應和軌道誤差修正。在時間上，由于觀測間隔較短，干涉圖的相干性在很大程度上得到了保證［20］。在進行數據聚焦、解纏、大氣校正處理后，獲得邊坡位移隨時間的變化規律。

2 實例分析

2.1 監測數據獲取

三友礦位于河北省唐山市古冶區趙各莊西，主要生產礦石、水泥，露天開采礦區面積約2.4 km2，邊坡長度約5.2 km，礦區邊坡落差最大約100 m。為保障礦區生產安全，應相關部門要求，于2015年開始利用高精度測量機器人對礦區高邊坡進行自動監測，因測量距離遠，受測量機器人精度及監測環境的影響，監測數據的誤差較大，難以反映礦區邊坡微小形變信息。同時因測量機器人只能觀測到有限點位的形變信息，難以精確反映高邊坡的整體形變情況。為精確實時獲取高邊坡的整體形變信息，本研究利用Fast GBSAR對礦區中部的高邊坡進行了形變監測，觀測技術參數如表1所示。

為有效監測邊坡的形變信息，選擇邊坡對面的山坡作為儀器安置點，因觀測視線傾角小，雷達視線方向與露天礦邊坡移動方向基本平行，故認為雷達監測視線向距離形變量即為露天礦邊坡的位移量。為保障監測過程中儀器穩定，將Fast GBSAR架設于測量機器人監測棚前的水泥硬化地面。監測邊坡位于儀器正前方，監測距離為250～420 m，監測現場如圖1所示。本次監測數據采集時間為2018年11月1日17時10分—11月4日12時00分，每5 min進行一次采樣，共采集了SAR影像803幅。

2.2 數據預處理

利用SePSI數據處理軟件對原始觀測數據進行聚焦處理后，獲得露天礦邊坡監測區域的平均振幅強度，如圖2所示。露天礦邊坡巖石散射性好，因此可以明顯看出露天礦邊坡巖石具有較高的平均振幅強度。

為進一步檢驗SAR數據質量，對數據預處理后的振幅離散指數、估計的穩定性指數、位移精度等質量參數進行分析。監測時間段內，目標區域穩定的巖石邊坡的振幅離散指數優于0.1（圖3），即振幅標準偏差與其平均振幅之比較小，表明雷達信號強度穩定；相位相干性系數大于0.9（圖4），即信號具有很好的相干性；估計的穩定性指數大于10（圖5），即信號振幅值變化穩定性好；位移精度優于0.2 mm（圖6），即相位精度高。上述分析表明：本研究地基雷達監測數據質量較高。

2.3 基于PSC的大氣校正

本研究數據處理設定相干系數閾值為0.9，振幅離散指數閾值為0.2，得到PSC點458個。最后設定距離閾值為50 m，利用所選的PSC點構建875個PSC氣象校正網如圖7所示。

為反映監測邊坡的位移形變情況，從PS點網中選取振幅離散指數優于0.1的19個PS點（圖8）進行形變分析，得到其大氣校正前的位移變化，如圖9所示。由于監測是從下午5時開始，從圖9中分析得到各點在下午5時至上午9時向遠離雷達方向移動，最大位移達到13 mm，上午9時至11時隨著溫度變化迅速向雷達方向移動，白天基本處于穩定狀態，下午氣溫下降后又開始重復周期性變化。監測結果與實際情況完全不符，表明監測結果受大氣影響較大，需要進行大氣校正。

圖10為采用PSC網進行大氣校正后的各PS點的位移形變量。經大氣校正后，各點位移集中在±0.2 mm以內，對于個別位移跳動較大的點，可認為是由于異常引起的。由圖10可以看出改正后的位移受大氣擾動影響較小，說明通過PSC網消除大氣影響有效可行。各PS點位移變化約0.2 mm，表明在監測期內各監測點基本沒有發生形變位移。圖11給出了露天礦監測區域內邊坡的整體形變情況，也表明了邊坡整體基本穩定，無明顯形變。

2.4 測量機器人數據對比分析

Fast GBSAR系統作為一種新的形變監測技術，為驗證其形變監測結果的有效性，本研究將地基SAR監測數據和高精度測量機器人監測結果進行對比。

在監測區域內選擇了2個測量機器人監測點（A1、A2點），自2018年11月1日19時01分—11月4日15時01分，每隔4 h測量一次點位位移形變量，共得到2個監測點的18個位移變化信息。A1、A2點形變位移曲線如圖12所示。由圖12可知：A1點的位移變化量保持在6.3 mm左右，測量中誤差為1.96 mm；A2點的位移變化量保持在6.5 mm左右，測量中誤差為1.89 mm。可以看出各點位移變化量有一定的波動，但位移變化趨勢保持穩定，各點位移變化量的上下波動主要是測量機器人的測量誤差引起的，表明邊坡整體基本無變形。總體上，Fast GBSAR系統監測精度優于測量機器人。

3 結 語

針對傳統監測方法的不足，提出了基于地基雷達的露天礦高邊坡形變監測新方法。通過Fast GBSAR設備對三友露天礦高邊坡進行了監測試驗，并將監測結果與高精度測量機器人的監測數據進行了對比分析。研究表明：Fast GBSAR能有效實現露天礦高邊坡亞毫米級的形變監測，相對于傳統的露天礦高邊坡監測技術，具有更高的測量精度，且能提供監測區域內的整體形變信息。同時，因其全天候、自動化、非接觸、設站靈活等優勢，地基雷達作為一種新的監測技術在露天礦等各種人工邊坡監測領域將具有更好的應用前景。