基于多元監測技術的交通應急事件應用研究

文/張毅、李凱、孫健、楊炯、干可

1 前言

地表監測是地質災害監測工作中常用到的一類監測技術，本文簡要介紹合成孔徑雷達干涉測量（Interferometric Synthetic Aperture Radar,簡稱InSAR）這種20 世紀發展起來的新型空對地監測技術，并將它與全球導航衛星系統（GNSS）等傳統地表監測進行分析比較，同時分析二者在地表形變量測量結果上的差異，研究InSAR 等多元監測技術在交通應急事件中的應用[1]。

2 InSAR 監測的原理與應用特點

2.1 InSAR 相關原理

InSAR 是指合成孔徑雷達的干涉測量技術。干涉測量指在通過干涉相位圖進行去除平地效應、高程模糊度計算、相位解纏等操作后，將干涉相位換算為地物高度的測量技術。InSAR 基本原理如圖1所示，假設S1、S2和目標點之間的幾何關系是穩定的且以一定精度可計算的，則目標點高程可按下式計算：

圖1 InSAR 基本原理圖

由于余弦定理可得：

如果由S1、S2對目標點的實際測量相位差為?，則Δr可表示為：

用R 替換R1、R+Δr替換R2，將式(1-2)與式(1-3)帶入式(1-1)可將該式重寫為：

由式（4）可知，地物高程的計算與基線B、兩天線的相對定向角度α及天線高度H 是緊密相關的。

2.2 InSAR 的主要應用領域

從應用領域而言，InSAR 形變監測主要分為突發地災的應急與日常監測應用兩大類。一類是地震、重大滑坡等災后調查應用；另一類主要是面向活動斷裂、區域性地面沉降、滑坡監測、礦山塌陷、重大工程與城市開發建設等目標[2]。

InSAR 的工作原理是電磁波相位測量，形變測量過程中有一個重要的數據處理步驟是相位解纏，類似于GPS 載波相位解模糊。這里的前提條件是相位的連續性滿足互差小于π的條件，對應的，要求相鄰兩個目標之間的變形量保持在1/4 個雷達波長以內，才能進行相位解纏求解變形量，故此InSAR 適合相干性良好的地表區域的微小、緩慢、連續變形監測。此外，受雷達側視成像特征影響，地表水發育地區以及地形起伏較大的山區由于雷達波鏡面反射、疊掩等幾何關系，無法獲取需要的電磁波相位信息。

3 InSAR 與傳統地表監測的比較及其在交通應急事件中的應用

3.1 InSAR 監測與傳統地表監測的比較

3.1.1 觀測對象

傳統監測手段多是基于獨立的點，用這個點代表一定范圍的變化情況。而InSAR 觀測的對象是地面上隨機分布的若干個相干像元，觀測相位是一定分辨單元內所有目標散射相位的相干疊加。

3.1.2 測量結果

InSAR 直接測量結果為目標與雷達沿視線向的相對變化量。比較而言，InSAR 測量對于垂向敏感度最高（一般入射角近似垂直與地表，主要為20-30°），其次是東西向。與傳統監測手段比較起來，InSAR 在三維方向上的測量能力不足[3]。

3.1.3 空間范圍

由于是衛星遙感方式，InSAR 的空間范圍廣，一次性覆蓋的范圍很大，往往是數千數萬平方公里，而且是高密度的點位采樣。在這一點上，傳統監測手段還需要解決大范圍監測下成本高、難度大的問題。

3.1.4 時效性

相對于地學研究意義上的大范圍監測而言，InSAR 要勝于傳統監測手段。但傳統監測手段在解決局部變形，特別是滑坡變形以及實時監測方面，操作靈活，實施便利，而InSAR的重復觀測時效性受制于衛星特定重訪周期。

3.1.5 測量精度

從InSAR 解算模型的統計計算以及國內外大量驗證的結果來看，InSAR 時序分析方法需要根據處理所用到的數據量（幾十景以至更多）而定。一般在20 景數據左右時，測量獲取的雷達視線向變形速率的精度會達到3～5mm。但是，需要注意，不同的雷達衛星數據、解算方法和模型也會影響精度。

3.1.6 精細程度

精細程度分為兩個層面的含義，一是空間上的采樣密度，二是時間上的觀測頻率。在實際應用中，采樣密度即測量點的分布密度，多取決于所用雷達衛星數據的分辨率與數據處理方法；時間上的觀測頻率主要取決于所獲雷達衛星數據的拍攝頻次，如TerraSAR-X、Sentinel-1 等觀測周期越來越密集，可以達到5 天左右[4]。

3.1.7 經濟效益

分為調查和監測兩個層面。著眼于監測的精細程度，其大范圍測量的成本一般會低于傳統監測手段；而在小范圍監測中，根據布設傳統測量點的數量，則可能高于GNSS 等地面手段。當前，許多監測方案都采用了地面和InSAR 兩種手段聯合的方式。

3.2 多元監測技術在交通應急事件中的應用

本文以雅西高速瓦廠坪大橋邊坡監測數據為基礎，分析對比GNSS 傳統地表監測與InSAR 監測在形變量測量上的監測成果和差異。

如表1 所示，從瓦廠坪GNSS 監測數據中可 知，自2018年7月 至2019年9月，瓦廠坪邊坡區域累計沉降量最大的為GS19，累計沉降量U=-191.99mm；累計水平位移最大為GS03，累計水平位移量H=249.7mm。

表1 瓦廠坪GNSS 監測數據(2019.09.29)

采用InSAR 監測技術對瓦廠坪大橋兩側各500m 范圍內路段進行地面形變趨勢分析，同時檢測分析2018年7月至2019年9月間發生的地面形變活動。此次檢測采用C 波段低分辨率雷達影像39 景，主要目的在于定性分析道路周邊的形變趨勢和大致速率，成像范圍250km（東西向）。由InSAR 監測成果發現沿瓦廠坪路段周邊多處山體存在較快活動，最快速率85 毫米/年（雷達視線方向），且其屬于快速高危形變活動，對相關路段邊坡和隧道口均有較明顯影響[5]。

將比較關注的瓦廠坪邊坡上部典型檢測點提取出來（1 號點、2 號點和3 號點），并繪制截至2019年9月的時間序列變形累計曲線（由于檢測點為軟件自動選取，無法完全匹配GNSS 測點位置），時間序列形變呈近似線性變形過程，累計量在-20mm～-80mm，其中1號點累計變形量值高達-78mm。

分析比對InSAR 監測結果與GNSS 成果，兩者在形變范圍上基本吻合。在形變量數值方面，GNSS 部分測點形變相對InSAR 形變量較大，一方面由于兩者監測點位置差別較大，InSAR 測量點位置為系統自動選取點，無法與GNSS 監測點位置完全匹配；另一方面，由于InSAR 采用的數據為低分辨率低精度影像數據，只能定性獲取地表變形信息，精度上還存在一定差距。此外，InSAR 測量點獲取的是實際形變投影到衛星照射方向（即雷達視線方向）的形變量，兩個結果的形變方向有所差別。最終造成InSAR 監測結果和GNSS 結果在形變量上存在差異。

4 結語

本文對InSAR 監測技術的相關概念和原理做了簡要闡述，并將其與GNSS 等傳統地表監測手段進行對比，重點分析了兩者在形變量測量結果上的差異，以研究多元監測技術在交通應急事件中的應用。InSAR 監測技術雖然可能在時效性、精細程度上無法與傳統地表監測手段媲美，但它在長期性大范圍監測上的優勢是顯而易見的，實現了全天候對地觀測，具有廣闊的應用前景。