基于TCP-InSAR的開采沉陷監測與分析

徐 坤

（1.寧波冶金勘察設計研究股份有限公司，浙江 寧波 315041）

使用較為廣泛的時序InSAR監測方法主要包括PSI技術[1]、SBAS技術[2]及TCP（時序相干點InSAR）技術[3]。其中，TCP-InSAR技術作為一種發展相對較成熟的時序InSAR技術，有效彌補了PSI技術與SBAS技術在相干點選取與相位解纏等方面的不足，對選取的時序相干點不進行相位解纏處理，因此可以避免在相位解纏過程中大氣、軌道等因素引起的誤差的影響，在確保可以選取較多的時序相干點的基礎上，提高了監測結果的精度。采用TCP-InSAR技術監測地表沉陷已得到較多學者的應用。2018年，鄭萬基[4]等利用TCP-InSAR技術發現了金沙江中游共6處主要滑坡區域，并詳細分析了滑坡的主要影響因素。2019年，許怡[5]等將熱紅外遙感與TCP-InSAR技術相結合，探測新疆煤田火區，為新疆廣域煤田火區高精度探測提供了新技術。2020年，陳天東[6]基于TCP-InSAR對唐山馬蘭莊露天鐵礦、道路滑坡等形變區域進行沉降監測，驗證了該技術方法的可靠性。為此，本文采用該技術監測礦區地表的沉降速率以及研究時間段內的動態時序沉降，分析沉降監測結果以及時序沉降規律，以詳細獲取工作面的開采對礦區地表的影響情況。

1 TCP-In SAR原理

TCP-InSAR技術通過設置空間基線和時間基線閾值選取適宜數量的干涉對，然后將整個相干區域建立Delaunay三角網，對選取的TCP點進行布網，計算每個三角網中相鄰TCP點間的形變速率差，并對模糊度相位進行剔除，根據最小二乘方法反演出地表形變。TCP相干點候選點為干涉圖多視處理時，均保持穩定相干性的點，然后根據影像配準過程中配準點在距離向和方位向偏移的標準差，通過設定合理的標準差閾值，來確定最終的時序相干點，其選點優勢在于既可以在部分時段保持相干，也可以在整個時間序列相干。此后通過局部Delaunay三角網建立差分相位解算模型，即把研究區域劃分成格網，以格網交點為圓心作一定半徑的圓，取圓內所有相干點組成局部Delau?nay三角網。

假設實驗時間段內一共獲取了J+1幅SAR影像數據，通過設置合理的時空基線閾值，最終得到I幅時序干涉圖序列，弧段上2個相干點TCP(x，y)和TCP(x′，y′)構成的差分相位可以表示為：

2 實驗區域及數據

2.1 實驗區域概況

實驗區位于河北省邯鄲市某礦區，114°07'E~114°11'E，36°35'N~36°38'N之間。該區域共有4個煤礦工作面，受煤礦相關管理規定，本文只獲取了其中一個工作面的位置信息，因此，本次實驗只對這一工作面做具體的沉降分析，如圖1所示。該工作面走向長約1 000 m，傾向長約185 m。從圖中可以看出，研究區域地表有城鎮村莊、農田、河流以及大量建構筑物，且該區域人員流動密集，工作面開采引起的地表沉降勢必會影響地表的基礎設施以及人們正常的生產生活。

圖1 研究區域示意圖

2.2 實驗區域數據

本實驗采用的原始SAR影像為2015-04-28~2016-03-05時間段13景RadarSAT-2影像數據，同時采用美國宇航局（NASA）航天飛機獲取的（SRTM）90 m分辨率的DEM作為外部DEM數據。RadarSAT-2是一顆高分辨率商用雷達衛星，衛星平臺高度為796 km,雷達波段為C波段，C波段中心頻率為5.405 GHz。根據衛星采集的影像數據的參數文件可知：電磁波入射角為35.5°；SAR影像數據的距離向像元尺寸為2.66 m，方位向像元尺寸為2.9 m；另外，數據是由電磁波HH極化方式采集。

考慮到研究區域多被草地、農田等地物覆蓋，后向散射性較弱，而較長的時間間隔很容易造成影像對間的失相干，為此，本實驗根據干涉對的時空基線分布情況，在保證時間序列不中斷的前提下，共選取了12組干涉對進行時序干涉處理，如表1所示。

表1 SAR影像對信息

3 實驗結果及分析

3.1 礦區地表沉降監測結果

實驗首先使用GAMMA軟件將13景影像進行數據配準，在完成配準后，按1:1多視生成時序干涉對序列，干涉對序列如表1所示。差分過程中使用外部DEM數據去除地形相位，然后以相干性0.4作為閾值根據TCP-InSAR選點原則共選取了179 328個TCP點，最后將TCP點構建Delaunay三角網，在每個TCP點上構建線性形變速率的回歸模型，通過最小二乘準則求解回歸模型，除去模型中具有整周模糊度的線性相位，最終求取TCP點的年沉降速率。

如圖2所示，為通過TCP-InSAR技術最終獲取的監測范圍內年均地表沉降信息。從圖中可以看出，整個監測范圍內，共存在兩處明顯的地表沉降點：其中一處遠離工作面；另一處位于工作面開采下山方向一側，之所以沒有位于工作面正上方，是由于該煤層為傾斜煤層，煤層傾角約為31°，因此，沉降中心偏向下山方向，并可以斷定此處沉降由礦區工作面的開采引起。由于礦區地表多為農田、林地，相干性相對較差，因此在此沉降區域選取的TCP點分布密度不大，在時序分析時需要從整體上進行評價。結果顯示，2015-04-28~2016-03-05研究時間段內所有TCP點中監測到的最大年沉降速率為-106.21 mm/yr，且工作面范圍內地表沉降速率基本位于0 mm/yr以下，存在不同程度的地表沉降。

圖2 研究區域地表沉降速率圖

為了進一步了解研究區域地表的動態時序變化過程，本文將由TCP-InSAR技術計算得到的礦區時序下沉結果進行成圖展示，如圖3所示。圖3顯示從2015-04-28~2016-03-05共13景影像獲取時間的地表沉降情況。由時序結果可以看出，地表沉降范圍隨時間的推移越來越明顯，沉降量級也越來越大，根據TCP點的時序沉降計算結果，研究區域內監測得到的地表最大沉降值約為-124.83 mm。

圖3 研究區域時序沉降圖

3.2 礦區地表沉降結果分析

通過TCP-InSAR技術監測礦區地表得到的監測結果可以看出，該技術能準確地監測出沉降的發生位置、發生范圍等細節信息，時序沉降結果的詳細分析如圖4所示。

圖4 時序累積沉降結果分析

圖4a為累積沉降結果的分布直方圖，從圖中看出，多數TCP點的累積沉降值在零附近，整體分布近似于高斯正態分布，符合TCP-InSAR技術計算沉降結果的分布規律；圖4b為研究區域示意圖中A、B參考點的時序沉降規律，從圖中可以看出，A點由于地理位置遠離工作面，因此基本沒有發生地表沉降，時序沉降值在零值附近波動，B點由于位于工作面幾何中心位置，時序沉降明顯，且隨時間呈線性下沉。

在此基礎上，為進一步量化了解工作面地表的沉降規律，本實驗在工作面內走向和傾向方向分別選取了一條走向線和傾向線（如圖1中所示），對工作面地表的沉降情況進行詳細分析。計算發現：在走向線附近區域共提取了203個TCP點，將提取的TCP點的沿工作面走向方向（如圖1中箭頭方向所示）依次統計其累計沉降值；在傾向線附近區域共提取了166個TCP點，將提取的TCP點的沿工作面傾向方向（如圖1中箭頭方向所示）依次統計其累計沉降值。統計結果如圖5所示。

圖5 工作面內走向、傾向線附近TCP點的沉降統計

從圖5可以看出，沿工作面走向方向，累積沉降值逐漸增大，在400 m左右達到最大值，之后隨著走向距離的增加累積沉降值逐漸減小，在工作面的中部和北端沉降相對較嚴重。沿工作面傾向方向，隨著傾向距離的增加，累積沉降值呈增大的趨勢，因此在工作面的下山方向沉降相對較嚴重。在走向線附近，只有2個TCP點的時序累計沉降值大于0 mm，其余各TCP點均存在不同程度的下沉，所有TCP點的平均沉降為-51.63 mm，其中，最大沉降值為-102.90 mm，對應的TCP點位于走向距離343 m處；在傾向線附近，所有提取的TCP點時序累計沉降值均小于0 mm，平均沉降為-68.21 mm，其中，最大沉降值為-112.70 mm，對應的TCP點位于傾向距離182 m處。結合走向和傾向綜合分析可得，在整個工作面下山方向尤其是工作面東北方向沉降較為嚴重，同時與沉降速率的結果相吻合，這一現象除煤層傾角的影響因素之外，還可能與其他工作面開采造成的聯合影響有關。

通過對礦區地表時序累積沉降分析可知，工作面的開采勢必會使上層地表發生不同程度的沉降，沉降嚴重時還會造成地表塌陷、道路損毀、房屋倒塌等災難，因此，對礦區地表進行沉降監測并做出相應的時序分析變得尤為重要，在掌握了礦區地表的形變情況和規律后，可以采取相應的措施有效避免或減少礦區開采沉陷引起的次生危害。

4 結論

本文采用RadarSAT-2數據獲取了邯鄲市某礦區在2015-04-28~2016-03-05時間段內的地表沉降速率及時序沉降監測結果，監測結果清晰地顯示了工作面及附近區域存在明顯的地表沉降現象。隨著時間的推移，該研究區域的沉降范圍和沉降量級都在逐漸增大，地表最大沉降接近-125 mm。通過對SAR影像數據的處理和對監測結果的詳細分析可以得出：相比傳統的地表沉降監測技術，TCP-InSAR具有長時間序列、覆蓋范圍廣、工作量小、不受天氣影響等技術的優勢，相對高密度的監測點可以更加詳細的分析和判斷礦區地表的下沉情況和形變規律。未來還可以考慮將TCP-InSAR技術與多源遙感數據或偏移跟蹤等技術相結合，以獲取更加全面、精確、大量級的礦區地表沉降信息。