綜合SBAS-InSAR與CR-InSAR解譯安康膨脹土機場形變

任志鵬 張雙成,2,3 司錦釗 惠文華 李思潔子 胡興群 張昌波

1 長安大學地質工程與測繪學院,西安市雁塔路126號,710054 2 長安大學地學與衛星大數據研究中心,西安市雁塔路126號,710054 3 西部礦產資源與地質工程教育部重點實驗室,西安市雁塔路126號,710054 4 陜西佳維空間地理信息科技有限公司,陜西省安康市鉆石南路1號,725000

膨脹土是一種非飽和土,主要由具有結晶膨脹潛力的粘土礦物組成,具有遇水膨脹、失水收縮的脹縮性,且其形變具有長期性、反復性[1-2],對工程建設安全性具有重要影響。安康富強機場是典型的膨脹土高填方機場,存在地基變形隱患。

傳統形變監測方法如水準測量通常具有較高的觀測精度[3],但空間分辨率較低[4],要得到整個區域的形變信息需要大規模布設相應設備。合成孔徑雷達干涉測量(InSAR)技術作為一種新型的大地測量技術,可以連續跟蹤觀測地表微小形變信息,實現大范圍、長時間監測[5-6],能用于與土壤性質相關的形變監測[7-8]。

本文運用短基線集干涉測量(SBAS-InSAR)和人工角反射器干涉測量(CR-InSAR)技術對竣工后的安康膨脹土機場區域進行形變監測,結合監測結果及降雨數據,分析研究區形變規律,為后續機場區域形變治理和膨脹土邊坡防治提供幫助。

1 InSAR解譯地表形變基本原理

1.1 SBAS-InSAR原理

短基線集干涉測量技術[9]是一種將單次觀測結果作為觀測值并基于最小二乘法則來獲取高精度形變時間序列的InSAR分析方法,通過短基線SAR影像對組合生成干涉圖合集,增加單個主影像條件下的干涉圖數量,從而減小時空失相干對干涉圖質量的影響。經過一系列去噪處理后,基于形變速率最小二乘法則,使用奇異值分解(singular value decomposition,SVD)方法獲取相干目標的視線向形變速率和時間序列。假設有N+1景影像,生成M幅干涉圖,以線性形變速率表示形變相位為:

(1)

M幅干涉圖可以組成一個方程組:

Bv=δφ

(2)

式中,B為M×N維矩陣。如果N景影像組成L個子集,則方程組有無窮多個解,在SBAS方法中可以通過奇異值分解法求得最小范數平差準則下的解。差分干涉圖中除形變相位以外還存在其他相位,可以在時間域和空間域內對殘余相位進行濾波等處理,以分離大氣延遲相位和非線性形變相位[10]。

1.2 CR-InSAR原理

角反射器起初用于SAR系統的外部校準,通過精確測量所用角反射器的后向散射系數,可以直接確定天線圖和處理器校準[11]。假設安裝M+1個角反射器,共有N+1幅SAR影像,選取其中一景影像作為主影像可生成N個干涉對,包含M+1個CR點相對于某一主影像的形變相位。在去除地平效應之后,選取其中一個比較穩定的CR點作為整個區域的參考點,則其他CR點相對于參考CR點的差分相位可表示為:

Δφ=-2πΔk+Δφtopo+Δφatmos+

(3)

式中,Δφ為該點相對于參考點的觀測相位;Δk為該點相對于參考點的整周未知數;Δφtopo、Δφatmos、Δφnoise分別為CR點相對于參考點的高程相位、大氣延遲相位和噪聲相位;ΔR為該點相對于參考點的形變相位。Δφtopo可由GNSS數據計算得到,因此地形相位可認為已知。在差分干涉之后采用LAMBDA方法進行相位解纏,可得到CR點的相對形變信息。

2 數據處理

2.1 研究區概況

安康富強機場位于安康市漢濱區五里鎮東南,距安康市中心15 km。機場跑道長2 600 m,寬45 m,施工期間進行大規模挖填方工作,挖填方面積達52 000 m2,最大挖填方高差達94 m,導致機場在竣工后極易發生地基變形。安康機場地處月河流域,屬于亞熱帶季風氣候,四季分明,年均降水量975.5 mm。該區域分布有大量膨脹土,夏季降雨高發期,膨脹土吸收地表水分,體積發生膨脹;雨水匱乏期體積則會收縮。研究區概況見圖1。

圖1 研究區域概況Fig.1 Overview of the study area

2.2 數據來源

2020-05機場整體施工基本完成,地基基本固定,可以進行 InSAR形變監測。因此,本實驗選擇2020-05～2022-04共49 景Level-1 Sentinel-1A升軌SLC數據。Sentinel-1A衛星SAR數據成像模式為干涉寬幅(IW),極化方式為VV與VH雙極化,入射角為39.5°,分辨率為5 m × 20 m(方位向×距離向),軌道號100,軌道配置為升軌,時空基線如圖2所示。實驗還用到空間分辨率為30 m的SRTM DEM數據和空間分辨率為3 m的無人機采集的DEM數據作為外部DEM模擬地形相位;使用歐空局提供的POD精軌數據提高軌道精度;降雨數據通過機場邊坡區域的雨量計裝置獲得。

圖2 時空基線Fig.2 Spatio-temporal baselines

2.3 監測策略

機場邊坡坡向與雷達遙感衛星LOS向垂直,適宜使用InSAR技術進行形變監測。機場兩側膨脹土邊坡前期土壤裸露面積較大、植被稀少,相干性較為理想,適宜使用SBAS-InSAR技術進行形變監測。在監測后期,邊坡種植的低矮灌叢可能會影響SAR影像的相干性,在夏季植被生長茂盛時期(圖3),機場兩側邊坡區域相干性明顯降低。為研究低矮灌叢對監測結果的影響,2021-04在機場邊坡區域加裝4個角反射器(圖3(d))。在夏季植被茂盛時期,加裝的角反射器比周圍植被區域具有更好的相干性。

圖3 不同季節機場邊坡相干性對比Fig.3 Comparison of airport slope coherence in different seasons

運用SBAS-InSAR和CR-InSAR解算安康機場區域形變,對安康機場區域進行為期2 a的形變監測,其中SBAS-InSAR監測周期為2020-05～2022-04, CR-InSAR監測周期為2021-04～2022-04,實驗整體流程如圖4所示。

圖4 數據處理流程Fig.4 Flowchart of data processing

3 結果與分析

3.1 形變監測結果

使用SBAS-InSAR技術解算機場區域2020-05-24～2022-04-20形變結果,年形變速率和標準差如圖5所示,所得形變速率結果投影在LOS方向上,正值表示反射信號區域向靠近衛星方向移動,負值表示向遠離衛星方向移動。年均形變速率標準差計算公式為[12]:

圖5 SBAS-InSAR形變速率及標準差Fig.5 Deformation rate and standard deviation of SBAS-InSAR

(4)

從圖5可以看出,機場大部分區域形變速率在-15～20 mm/a之間,形變速率標準差均小于7.9 mm/a,跑道附近區域較為穩定。從SBAS結果可以看出,主要有A、B、C三處失穩區域,A區域LOS向最大形變速率為48.8 mm/a;B區域LOS向最大形變速率為39.4 mm/a,形變速率標準差均小于6.7 mm/a;C區域為機場東側2個錐形填方邊坡,其沿LOS向最大形變速率大于50 mm/a,形變速率標準差均小于7.6 mm/a。其中,A、B區域為機場最大填方邊坡,且靠近飛機起降區和航站樓,需要進一步分析監測結果。

3.2 時序InSAR監測結果分析

角反射器可以在SAR影像獲取時同步得到研究區形變信息,能更加客觀地評價InSAR形變測量結果的可靠性[5]。將CR1作為解算參考點,CR2和CR3作為監測點計算形變結果。圖6(a)為CR2點SBAS-InSAR結果與CR-InSAR結果形變趨勢比較,2種方法表現出相同的形變趨勢,在監測期間均向遠離衛星方向移動。通過建立回歸方程,計算得到2種方法所得時序結果的相關系數為0.88。運用同樣方法得到CR3點2種結果的形變趨勢(圖6(c))與相關性(圖6(d))。由于SBAS-InSAR在處理數據過程中要進行多視處理,會損失空間分辨率,將其結果直接與角反射器相位中心形變進行比較會存在一定系統誤差。從散點圖擬合結果可以看出,SBAS-InSAR結果較為可靠。

圖6 CR-InSAR與SBAS-InSAR結果對比Fig.6 Comparison of CR-InSAR and SBAS-InSAR results

3.3 形變規律分析

富強機場區域原始地形以丘陵為主,因此在建設過程中要進行相當大規模的挖填方工程,具體挖填方區域如圖1(c)所示。機場填方區域的填土來自相鄰挖方區域,主要是以膨脹土為主的粉質粘土。機場內部區域在建設過程中均進行膨脹土改良與土質壓實施工,并進行混凝土澆灌,構筑體強度有明顯提升。但機場南、北以及東側膨脹土高填方邊坡存在一定面積的裸露土壤,地質體以膨脹土為主,該區域已經出現較為明顯的地表裂隙[13]。

為了把握機場區域的形變特點,從整體到局部對機場區域進行分析。研究時段內整個機場區域形變時序如圖7所示,對比圖1(c)可以發現,機場形變主要位于填方區域,并且形變區域隨著時間推移逐漸變大。早期形變位于南北邊坡西側位置,與圖5中LOS向形變速率最大的區域一致,隨著時間推移,形變區域擴散到整個邊坡區域。機場東側為2個錐形邊坡,其形變最大區域位于邊坡最高點,隨著時間推移,錐形邊坡形變區域也由頂部逐漸擴散至整個邊坡。機場在建設時對內部區域進行壓實施工,而外部邊坡只是進行邊坡加固,導致邊坡體與機場內部壓實構筑體剝離,從而表現出從頂部向底部的變形趨勢。

圖7 機場區域時序形變Fig.7 Time-series deformation of airport area

膨脹土填方體的表面形變會受降水影響,土壤含水量達到一定量時會出現回彈現象[14]。由降雨數據可知,安康機場區域降雨季節性明顯且集中分布在7～9月。本文選擇4個邊坡區域特征點來分析降雨和膨脹土邊坡形變的關系。圖8(a)和8(b)特征點分別對應圖5(a)中最大填方區域A、B,填方前后高差達到46.86 m,為典型的膨脹土高填方體。2個特征點對應的形變速率分別為48.8 mm/a和39.4 mm/a,整體形變趨勢表現為沿LOS方向遠離衛星,且形變速率逐漸變緩。區域A、B在降雨高發期形變速率減緩,在降雨達到一定量時甚至會沿LOS方向靠近衛星移動。形變區域C中2個特征點(圖8(c)和 8(d))位于機場東側2個錐形邊坡,其形變趨勢基本一致,形變速率均大于50 mm/a。在竣工后的一段時間內,邊坡形變特征與膨脹土特性比較吻合,但竣工1 a后,在降雨高發期邊坡形變并未發生明顯減緩甚至抬升現象,這與Zhang等[15]在該區域的監測結果一致。

圖8 邊坡區域特征點時序形變Fig.8 Time-series deformation of feature points in slope area

綜合形變結果與降雨數據可知,在降雨高發時期,機場南、北膨脹土邊坡變形會減緩,甚至出現抬升現象,這可能是由于邊坡區域膨脹土吸水發生膨脹變形,抵消了邊坡完工后填方土固結壓縮等引起的變形,因此安康機場邊坡特殊的形變方式可以認為是機場填方變形和膨脹土特有性質共同作用的結果。

4 結 語

本文基于SBAS-InSAR和CR-InSAR技術,利用49 景Sentinel-1數據對安康富強機場進行為期2 a的形變監測,獲得機場區域時序形變圖,同時結合當地降雨數據分析安康機場膨脹土邊坡形變規律。結果表明,在2020-05～2022-04期間,機場邊坡區域形變沿LOS向遠離衛星,且該區域與機場填方區域高度重合,這可能與機場填方施工后填方土發生固結壓縮有關。機場邊坡區域形變速率隨時間推移逐漸變緩,空間上表現出由點到面的形變趨勢,發生形變最大的區域為最先發生形變的區域。在邊坡上選取特征點分析形變時序并結合安康地區降雨數據,發現膨脹土邊坡形變在夏季降雨高發期會明顯變緩,甚至出現抬升現象,這可能與膨脹土遇水膨脹的特性有關。安康機場形變仍在持續,對機場區域進行持續監測很有必要。