基于SBAS-InSAR的大采深條帶開采地表沉降監測與特征分析

何 榮 劉暢遠 徐可心

（河南理工大學測繪與國土信息工程學院，河南 焦作 454000）

地下煤炭開采嚴重影響礦區地表建筑物的安全使用［1］，破壞原有地表生態環境，給礦區經濟的可持續發展及民生問題帶來了不利影響［2］，因此有必要對礦區地表變形進行高精度、大范圍監測，對礦區災害預警、開采沉陷控制及生態治理具有重要意義［3］。

傳統的地面沉降監測技術有GPS測量、水準測量等，其監測精度高，但獲取的是離散點數據，具有觀測周期長、人力成本高、工作效率低的局限［4］。相對上述監測技術，InSAR技術具有全天候、大范圍、高精度等特點，已廣泛應用于冰川運動［5］、滑坡［6］、城市地面下沉［7］等監測中，能對目標區域進行連續空間覆蓋觀測，獲取雷達視線向形變量［8］。

鑒于上述InSAR技術優勢，D-InSAR在礦區地表變形監測中取得了巨大成功［9］。煤礦多分布于郊區或農村地區，地表常常被農作物等植被覆蓋，部分礦區地表發育有積水塌陷坑，這些地表散射特性不穩定因素易降低相干性［10］，導致形變結果精度降低，難以實現高精度、長時間的形變監測。小基線集合成孔徑雷達干涉測量（SBAS-InSAR）技術［11］可實現礦區長時間序列形變監測，Luke Bateson等［12］將間歇SBAS-InSAR方法應用到英國南威爾士煤田的地表運動監測中，所提取到的高相干目標量是標準SBASInSAR的3倍以上，提高了其在植被覆蓋度較高地區的適用性；尹宏杰等［13］利用SBAS-InSAR技術獲取了冷水江錫礦山采空區多個沉降漏斗的詳細信息；劉沂軒等［14］將SBAS-InSAR和概率積分法融合建立了礦區沉降量提取模型，有效解決了InSAR技術監測礦區大梯度沉降難題；劉一霖、朱葉飛、李達等［15-17］基于SBAS-InSAR分別對陜西某礦、九臺營城礦區及榆林某礦進行時序監測，均取得了較好的研究結果。將SBAS-InSAR技術與特殊開采條件地表變形監測相結合，提取地表變形時空發育特征等方面有待進一步研究，由此，本項目基于SBAS-InSAR技術獲取大采深、條帶開采條件下地表年沉降速率及時間序列形變信息，開展形變規律研究，有利于為地表建筑物保護、地下資源科學開采提供技術依據。

1 研究區概況與數據選取

1.1 研究區概況

研究區位于河北省玉田縣境內，礦井于1985年投產，至本研究時間2017年12月結束時煤炭資源基本開采完畢，處于礦井生產末期。礦區地表地勢平坦，多為農田、林地，工業廣場及其周邊建筑物分布密集，采區北部為多年開采形成的積水塌陷坑，積水深度達6.5 m，在沉陷邊緣區域分布有臺階式地表變形。采區包含5個工作面，分別為1118、1029F、2220、2221、2223，位于工業廣場北，工作面彼此相鄰，采用條帶開采，工作面走向長度570～1 150 m，平均埋深530 m，平均煤層厚度4 m，煤層傾角6°～14°，工作面寬度為45 m，煤柱寬度為50 m。采區東、北和西部為已采工作面，形成大面積采空區。

1.2 SAR數據選取

本文選取31景Sentinel-1A影像數據，影像裁剪范圍如圖1，時間為2016年1月9日至2017年12月29日，同時采用美國宇航局SRTM DEM（30 m）數據消除地形相位影響，以及歐洲空間局發布的精密軌道數據去除因軌道誤差引起的系統性誤差。

2 數據處理與監測結果

2.1 數據處理

基于SAR-Scape系統進行SBAS數據處理，為保證數據干涉質量，降低時間、空間失相干影響，設置時間基線閾值為365 d、空間基線閾值為45%進行時空基線組合，最終確定2017年1月3日的影像為超級主影像［18］，其余影像配對到該主影像上干涉處理。由此組合成385組干涉像對，空間基線組合形式如圖2所示，其中最大空間基線201 m，最大時間基線360 d。通過差分干涉處理，得到差分干涉圖、相干性強度圖，如圖3所示。

對差分和濾波后的干涉圖進行解纏處理；利用地面GCP點來精確估算軌道參數，對解纏結果進行軌道精煉和殘余相位去除；通過第一次反演估算形變速率和殘余地形，第二次反演去除大氣相位誤差并計算時間序列位移，對SBAS時間序列結果地理編碼，最后得到LOS向平均位移速率和時間序列位移結果。

2.2 研究區沉降速率獲取

基于SBAS-InSAR技術獲取到研究區年平均沉降速率，如圖4所示，提取出有效高相干點170 747個，主要分布于建筑物、公路上，在研究區北部出現大片失相干區，由于該區域多年開采而形成大面積積水坑，水域的散射特性較差易造成失相干，導致無法獲取有效監測值。由圖4可知，研究區內整體呈現沉降趨勢，最大沉降速率達到61 mm/a，位于工業廣場外側北部，工業廣場內東北部平均沉降速率超30 mm/a。

2.3 研究區時序沉降獲取

以2016年1月9日為起始時間參考形變量獲得研究區時序累計沉降圖，如圖5所示。相對于起始時間至2016年5月8日，研究區在4個月內已經發生了較大地面沉降，達到35～40 mm，且影響范圍不斷擴大；至2016年11月28日，研究區地面沉降量緩慢增加，沉降范圍基本穩定，至2017年12月29日，最大沉降量達到127 mm。

研究時間范圍內累計沉降量如圖6所示，研究區內發育有一連續的變形區域。為對下沉盆地沉降進行定量分析，基于2016年5月到2017年12月SBAS結果做等值分割處理，統計下沉盆地各時期累計沉降面積如圖7所示。在2016年5月至2016年7月期間，沉降量主要分布在0～30 mm，累計沉降面積達到1.79 km2；在2016年7月至2016年12月期間，沉降量主要分布在0～70 mm，累計沉降面積達到2.75 km2；在2017年1月至2017年9月期間，沉降量主要分布在0～100 mm，累計沉降面積達4.15 km2；從2017年10月開始沉降量達到100 mm之多，至2017年12月沉降量大于100 mm的沉降面積達到0.32 km2，累計沉降面積達到4.33 km2，沉降面積整體呈現逐漸增加的趨勢。

在工業廣場北部的開采工作面沉降情況最嚴重，累計沉降達到60～70 mm，最大沉降達到127 mm，不均勻沉降較為明顯，形成明顯的下沉盆地。

3 監測結果可靠性分析

為驗證SBAS監測精度，利用地面12個水準觀測點實測數據與SBAS結果提取數據進行對比分析。由于實測水準數據與SBAS數據監測時間不完全重合，選取2016年1月至2017年1月共13個月的水準實測值與SBAS監測值進行比較。水準數據與SBAS監測結果比較如圖8所示，水準數據觀測值整體大于SBAS結果，兩者變形量基本一致，相差均不超過10 mm，大部分點位相差在5 mm以下，均誤差為2.9 mm，沉降趨勢保持高吻合度。

導致兩者下沉值有所差異是由于水準數據與SAR數據獲取的頻率不同，水準數據在開采前期觀測周期稍長，在地表下沉活躍期觀測周期較短，數據采集頻率較高，使得水準測量對沉降監測更加靈敏［19］。而SBAS做開采沉陷分析，可以最優化SAR數據集，SAR數據獲取頻率固定（T=12 d），高密度干涉相對組合保證了干涉對的采樣率，隨著輸入數據的增加，精度也有所提高，可將測量精度由D-InSAR的厘米級提高到毫米級。基于以上兩點，采用SBAS技術監測礦區地表變形具有較高的可靠性。

為量化分析大采深條帶開采條件下下沉盆地的時序地表移動特征，從SBAS結果沿工作面方向提取下沉盆地的走向、傾向剖面線，得到走、傾向剖面圖，如圖9所示。

從圖9可以看出，下沉曲線保持了很好的連續性，此次開采沉陷量級較小，SBAS監測可以獲得相位變化量主值，與實際情況符合。該礦的地表變形特征在空間上與高斯曲線相似，說明在一定范圍內，該礦的地表移動特征符合概率積分法模型特征，沉降較大的區域主要是受1118工作面開采的影響，其余4個工作面也在不同程度地影響地表。本項目采用二維高斯曲線擬合沉降值，根據曲線的形態分析下沉盆地的沉降特征，擬合結果如圖10所示，高斯擬合函數為

根據式（2）求得高斯擬合曲線橫向均方根誤差為0.08，縱向均方根誤差為0.02，通過擬合結果可知，高斯擬合與SBAS結果達到較高吻合度。

4 地表移動特征分析

研究區內多個開采工作面均位于工業廣場北側，采用條帶開采方式，如圖11所示，1118工作面下沉量達到104～127 mm，其他4個條帶開采工作面下沉為60～107 mm。SBAS結果表明，地表下沉量較小，符合條帶開采工作面地表變形特征。

該煤礦在條帶工作面開采設計階段，基于概率積分法對地表移動和變形進行了預計，綜合考慮條帶開采的經驗、參照經驗公式計算結果，工業廣場條帶開采預計參數如表1所示。地表移動變形最大值預計結果見表2。

將SBAS監測結果與概率積分法預計結果、地表水準監測數據對比分析，上文分析表明SBAS監測與水準測量結果基本一致，而SBAS監測的最大下沉120 mm遠小于概率積分法預計735 mm，分析主要原因是地表下沉還未達到穩定，地表在SBAS監測時間內仍處于繼續下沉的過程中。

同時，概率積分法預計結果走向影響距離為1.3 km，傾向影響距離為0.7 km，SBAS監測結果走向影響距離為1.6 km，傾向影響距離為1.1 km，比較可知，SBAS監測到的地表變形面積大于預計變形面積。因此可以判斷條帶工作面的開采誘發了相鄰老采空區地表再次發生變形，如圖11所示，工業廣場及相鄰3個采空區發生大面積沉降，下沉值達到20～103 mm，不均勻沉降明顯且已波及到采空區外圍，3號采空區面積較大，受開采影響最大。研究區開采屬于大采深條件，平均深厚比［20，21］為 165，深厚比較大，地表移動變形持續時間較長，易受到相鄰工作面開采誘發二次變形，地表移動衰退期長。

綜上兩點，基于SBAS技術的大采深條帶開采地表變形監測，使其監測范圍、持續時間等因素獲取更加全面，可準確得到全盆地、全要素地表變形信息。

5 結論

（1）在大采深條帶開采礦區，SBAS-InSAR監測到地表變形年沉降速率最大為61 mm/a，最大沉降達到127 mm，與水準數據對比分析證明采用SBAS技術監測礦區地表變形具有較高的可靠性，提取下沉盆地剖面信息進行高斯曲線擬合，與開采沉陷規律基本一致。

（2）SBAS結果表明，地表下沉量小于概率積分法預計結果，地表在SBAS監測周期內仍處于持續下沉過程中。條帶工作面開采誘發相鄰老采空區地表發生再變形，基于SBAS技術可準確得到全盆地、全要素地表變形信息。