基于SBAS-InSAR技術的華亭煤礦開采沉陷特征分析

摘" 要：基于SBAS-InSAR技術，利用Sentinel-1A的升降軌數據，對華亭煤礦進行地表形變監測，獲得研究區各軌道雷達視線向的地表形變結果，發現研究區存在4處沉陷區域，獲取每個區域的沉陷影響面積，并對時序沉陷規律進行分析。沉陷中心區域沉陷值累積達到500mm，最大年平均速率約為160mm/a。融合升降軌進一步得到地表垂向形變和東西向形變，并在此基礎上分析形變速率的變化特征。發現主要采礦區東西方向上顯示水平形變比較對稱的分布，垂向形變以下沉為主。研究表明，SBAS-InSAR技術可以有效應用于礦區開采沉陷的識別與監測，而融合升降軌獲取地表的垂向和東西向形變，更能說明礦區開采沉陷變化規律。

關鍵詞：SBAS-InSAR;形變監測;開采沉陷;變化規律

中圖分類號：TD327" " " " 文獻標志碼：A" " " " "文章編號：2095-2945（2021）13-0021-05

Abstract： Based on the SBAS-InSAR technology， deformation monitoring is conducted to the surface of Huating Coal Mine is monitored by using the lifting rail data of Sentinel-1A， and the surface deformation results of each track radar line of sight in the study area are obtained. It is found that there are four subsidence areas in the study area， and the subsidence influence area of each area is obtained， and the time series subsidence law is analyzed. The accumulated subsidence value in the central area of subsidence reaches 500mm， and the maximum annual average rate is about 160mm/a. The vertical deformation and east-west deformation of the surface are further obtained by combining the lifting rail， on the basis of which the change characteristics of deformation rate are analyzed. It is found that the horizontal deformation is symmetrical in the east-west direction of the main mining area， and the vertical deformation is mainly sinking. The study shows that the use of SBAS-InSAR technology can be effectively applied to the identification and monitoring of mining subsidence， and the integration of lifting rail to obtain the vertical and east-west deformation of the surface can better explain the changing law of mining subsidence in the mining area.

Keywords： SBAS-InSAR; deformation monitoring; mining subsidence; law of change

我國是世界上的能源消耗大國，而煤炭是我國最主要的能源。隨著國民經濟的持續快速發展，煤炭資源的戰略地位尤為突顯。然而，煤炭資源的大規模開采在帶來巨大社會發展和充當經濟建設的重要物質基礎的同時，也給礦山帶來了一系列嚴重的環境破壞。造成地表及地下環境破壞的主要原因之一便是由于煤炭開采引起的沉降，地表沉降將直接破壞地表土地的自然形態及地表的植被，進而降低土地的使用價值，影響農作物的安全生產;其次，礦區地表的水平變形和不均勻沉降，將造成沉降區的工業和民用建筑物、交通設施、水利設施等產生裂縫、扭曲等變形現象。黃土高原煤炭資源分布廣泛， 由于其本身生態環境條件較差， 在各種采煤活動擾動下， 使得生態環境變得更加脆弱[1]。為了保護生態環境及人們的生命和財產，必須能夠快速、準確的監測這些變形。

目前煤炭開采的地表沉降監測主要依賴于傳統的水準測量、靜態GPS測量或動態GPS測量。這種地面沉降的監測方式，不僅存在形變監測工作量大、費時、費財和測點難于長時間保存等缺陷，通常還因監測精度等原因，導致沉降變形分析處理出現偏差。為此，迫切需要改進目前的監測方法，采取新的監測手段[2]。

雷達干涉測量（InSAR）技術提供了一種全新的地表形變監測方法，具有全天候、全天時、低成本等優勢，可以獲取大范圍、高精度的地表形變信息，在地震、火山、冰川運動、礦山開采、城市地面沉降等監測方面取得了豐碩的成果[3-4]。國內外學者相繼對礦區開采沉陷進行了研究。Baek J等[5]利用SBAS算法，監測Gangwon-do， Korea礦區開采沉陷，得到主要沉降區達到22cm的形變量。Herrera G等[6]利用差分SAR干涉測量技術，對La Union鎮的采礦沉陷監測，說明了利用該技術監測礦區地表移動的優缺點。Paradella W R等[7]采用綜合SAR分析方法，對亞馬遜地區露天礦地表變形進行了監測，通過與實測資料的對比分析，驗證了該方法的有效性。張鵬飛[8]對基于時序InSAR技術的屯蘭山區煤礦開采沉陷進行了系統的研究，得到的沉降信息與GPS實測值比較一致。李毅[9]以常規PS-InSAR技術為基礎，開展融合分布式目標的時序InSAR技術來監測礦區地表形變的研究，并將其應用到沛北礦區地表形變監測中，更好地反映出該區域地表沉降的時空演變特征。朱煜峰[10]采用SBAS（小基線集）技術獲取豐城某煤礦時間序列沉降圖，提取礦區2007-2008年礦區形變場，得出利用簡化位錯模型結合SBAS監測技術反演煤礦地表形變是可行的。

本文基于SBAS-InSAR技術，利用Sentinel-1A升降軌數據對華亭市煤礦進行地表形變監測，分析礦區開采沉陷特征，研究沉陷變化過程。

1 研究區概況

華亭市地處六盤山褶皺帶及東部黃土高原的過渡地帶，屬黃土高原丘陵溝壑區，為中高山區和黃土丘陵溝壑區所組成;平均海拔1300m。屬隴東溫帶半濕潤區，大陸腹地季風性氣候。季節分配不勻，夏短而冬長，冬春干旱多風，夏秋陰濕多雨[11]。華亭礦區為全國13個大型煤炭基地——黃隴基地的主要組成部分，是甘肅省重要的煤炭基地（見圖1）。

2 SBAS-InSAR原理

SBAS-InSAR（Small Baseline Subsets Interferometric Synthetic Aperture Radar）即小基線集合成孔徑雷達干涉測量。其基本原理是連接由長基線造成的相互獨立的SAR影像，形成短基線SAR影像集合，以增加數據獲取的采樣率，從而可在已有的SAR影像數據集中形成若干的小集合，每個小集合內SAR影像間的基線較小， 集合間SAR影像的基線較大。利用最小二乘法計算各個子集內的時間序列形變。根據奇異值分解法聯合各個子集，從而求得整個時間序列內的形變信息[12]。

3 數據處理

本文使用歐空局C波段Sentinel-1A衛星數據，標準分辨率為距離向5m、方位向20m，重訪周期為12天。使用由sarmap 公司研發的SARscape軟件進行SAR數據處理。數據詳細參數見表1。

4 結果分析

4.1 單軌LOS向形變結果

分別利用上升157軌道和下降164軌道Sentine-lA數據，基于SBAS-InSAR技術獲取研究區地表LOS方向的形變信息。數據時間范圍為上升軌道2016年7月至2019年10月，共88景影像。下降軌道2017年2月至2019年10月，共80景影像。得到各軌道時間序列內的年均形變速率圖（見圖2）。

從LOS向形變結果（圖2）來看，研究區內大部分區域地表穩定，LOS向年均形變速率在±20mm/a范圍內。研究發現存在A、B、C、D4處開采沉陷盆地，沉陷影響范圍分別為1.403km2、1.788km2、3.285km2、43.690km2。從形變速率結果中還可以看到4個形變區內部形變速率較大，周圍較小。

為了進一步探究開采沉陷的發育過程，對各個區域做時間序列制圖分析。下面以A區為例（圖3），發現A區在2016年7月至2017年2月期間比較穩定，未出現明顯下沉，2017年2月以后，出現線性下沉趨勢，2018年6月前后出現快速下沉，隨后有一小段抬升，接著呈現整體下沉趨勢。

4.2 東西向和垂向形變結果

將兩個軌道的LOS向形變結果互相對比，可以發現兩軌道LOS向形變結果存在明顯差異。一方面兩軌道結果反應的形變區范圍并不一致，另一方面同一地面點出現兩個軌道獲取的LOS向形變量正負完全相反的現象。造成這種情況的主要原因是礦區地表形變同時存在垂直位移和水平位移，而雷達衛星獲取的只是視線向的位移量，因此下一步需要將視線向位移量轉為垂直向和水平向，才能真實的反應地表形變。參考王曉文和劉國祥等的研究成果[13-14]，進一步計算獲得地表垂直向和水平向的位移。

從東西向形變速率圖（圖4）來看，C區和D區顯示在水平形變顯示比較規則的對稱分布，能夠明顯看出每個形變區東西相向的水平位移的分界線。從垂向形變速率來看，A、B、C、D 4個區域都存在垂直下沉的形變趨勢。

為了進一步研究地表形變變化規律，在東西向形變速率圖上做如圖4（a）所示a、b兩條剖面線，垂向速率圖4（b）上做出c、d兩條剖面線，總結得到對應東西向和垂向的形變速率剖面圖（圖5）。

由東西向形變速率剖面圖5（a）來看，存在形變速率趨近于0的中心線，即為開采下沉中心。水平移動方向指向下沉中心，從邊界點至拐點之間水平位移逐漸增加，在拐點處達到最大值，由拐點至下沉中心水平位移逐漸減小，至下沉中心水平位移為零。由垂向形變速率剖面圖5（b）來看，下沉速率由邊緣向中心逐漸增大。其變化曲線圖為“V”字形。符合一般煤礦開采水平形變朝向下沉中心的位移，垂直形變以下沉為主的沉陷規律[15]。

5結論

基于SBAS-InSAR技術，利用Sentinel-1A的升降軌數據，對華亭煤礦進行地表形變監測，獲得研究區各軌道雷達視線向的地表形變結果，提取出了研究區內存在的4處開采沉陷盆地，沉陷范圍分別為1.403km2、1.788km2、3.285km2、43.690km2，沉陷中心區域沉陷值累積達到500mm，最大年平均速率約為160mm/a。通過分析時間序列沉陷規律發現，4處沉陷區在研究時期內均發生了持續性的地表下沉。不同地區下沉變化并不一致，這與地下實際開采情況有關。融合升降軌進一步得到地表垂向形變和東西向形變，在此基礎上分析其速率變化特性。發現東西向上顯示水平形變比較對稱的分布，垂向形變以下沉為主。研究表明，利用SBAS-InSAR技術可以有效應用于開采沉陷的識別與監測，而融合升降軌獲取地表形變的垂向和東西向位移，更能說明開采沉陷的變化過程，下一步擬結合礦區近年開采資料進行深入研究。

參考文獻：

[1]牛俊杰，劉庚.礦區煤炭開采過程中生態環境損失評價研究——以黃土高原為例[J].經濟研究參考，2018（4）：59-63.

[2]劉國林，張連蓬，成樞，等.合成孔徑雷達干涉測量與全球定位系統數據融合監測礦區地表沉降的可行性分析[J].測繪通報，2005（11）：13-16.

[3]趙佳曼.InSAR技術在地表形變監測中的應用[D].南京：南京大學，2019.

[4]王志勇，張繼賢，黃國滿.基于InSAR的濟寧礦區沉降精細化監測與分析[J].中國礦業大學學報，2014，43（1）：169-174.

[5]Baek J， Kim S， Park H， et al. Analysis of ground subsidence in coal mining area using SAR interferometry[J]. Geosciences Journal，2008，12（3）：277-284.

[6]Herrera G， Tomás R， Vicente F， et al. Mapping ground movements in open pit mining areas using differential SAR interferometry[J]. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences，2010，47（7）：1114-1125.

[7]Paradella W R， Ferretti A， Mura J C， et al. Mapping surface deformation in open pit iron mines of Carajás Province （Amazon Region） using an integrated SAR analysis[J]. Engineering Geology，2015（193）：61-78.

[8]張鵬飛.基于時序InSAR技術的山區煤礦開采沉陷監測研究[D].徐州：中國礦業大學，2014.

[9]李毅.融合分布式目標的礦區長時序InSAR地表形變監測[D].徐州：中國礦業大學，2019.

[10]朱煜峰.礦區地面沉降的InSAR監測及參數反演[D].長沙：中南大學，2013.

[11]張成，張皞，崇立國，等.礦山環境綜合治理與防治技術[J].科技創業月刊，2011，24（8）：152-154.

[12]李珊珊.基于SBAS技術的青藏鐵路區凍土形變監測研究[D].長沙：中南大學，2012

[13]王曉文，劉國祥，張瑞，等.聯合多孔徑雷達干涉與常規合成孔徑雷達干涉提取三維形變場[J].大地測量與地球動力學，2014，34（4）：127-134.

[14]劉國祥，丁曉利，李志林，等.星載SAR復數圖像的配準[J].測繪學報，2001（1）：60-66.

[15]張童.華潤煤業大寧煤礦開采沉陷實測研究[J].山西煤炭管理干部學院學報，2014，27（2）：39-40.