基于SBAS-InSAR的矿区村庄地面沉降监测与分析_徐郡.pdf

基于SBAS-InSAR的矿区村庄地面沉降 监测与分析 徐郡胡晋山康建荣华怡颖陈丹 1 （江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院， 江苏 徐州 221116） 摘要矿区地下开采会造成周边地区不同程度的地面沉降， 引发安全隐患， InSAR技术是地面沉降监测的重 要手段之一。基于31景Sentinel-1A影像， 利用SBAS-InSAR技术， 去除了地形误差、 轨道误差及大气延迟误差， 获 取了研究区20162017年的地面沉降变形场。研究表明 研究区整体沉降速率在20 mm/a以上， 最大沉降速率达 到50 mm/a； 区域整体沉降量在30 mm以上， 最大沉降量达到60 mm。在研究区内沉降量依次从小到大分布的一条 观测线上选取了6个观测点进行时序分析， 发现沉降值和时间 （观测间隔） 呈线性变化关系， 且随着沉降值逐渐增 大， 对应的沉降值与时间越符合线性关系.将SBAS监测值与实测数据进行对比分析， 发现SBAS监测值与实测数据 之间的误差均在20 mm以下， 大部分监测点之间的误差均小于10 mm。上述研究进一步表明 采用SBAS-InSAR技 术进行由矿区地下开采活动造成的地表沉降监测是可靠的， 具有较好的应用前景。 关键词开采沉陷SBAS-InSAR技术地面沉降时序分析 中图分类号TD325文献标志码A文章编号1001-1250 （2019） -10-074-07 DOI10.19614/ki.jsks.201910012 Monitoring and Analysis of Village Surface Subsidence in Mining Area Based on SBAS-InSAR Xu JunHu JinshanKang JianrongHua YiyingChen Dan2 （School of Geography， Geomatics and Planning， Jiangsu Normal University， Xuzhou 221116， China） AbstractUnderground mining activities will cause different degrees of subsidence in the surrounding area and trigger potential safety hazards.InSAR technology is one of the important means of surface subsidence monitoring. SBAS-InSAR tech- nique was applied to process 31 scene of Sentine-1A data， the terrain error， orbit error and atmospheric delay error are re- moved.The surface subsidence field of the study area from 2016 to 2017 is obtained.The study results show that the overall subsidence rate of the study area is above 20 mm/a， and the maximum subsidence rate reached 50 mm/a； the overall subsid- ence value of the study area was above 30 mm， and the maximum subsidence value reached 60 mm.According to the subsid- ence value from small to large in the observation lines of the study area， six observation points are selected for time series anal- ysis.It is found that there is a linear relationship between subsidence value and time， moreover， with the increase of the subsid- ence value，the more linear variation of the subsidence and time was.Compared the SBAS monitoring value with the leveling data， it is found that the error between SBAS monitoring value and leveling data is below 20 mm， and the error between most monitoring points is less than 10 mm.The above results further show that SBAS-InSAR technique is reliable in monitoring sur- face subsidence caused by underground mining activities and has a good application prospect in the surface subsidence moni- toring. KeywordsMining subsidnece， SBAS-InSAR technique， Surface subsidence， Timing analysis 收稿日期2019-08-22 基金项目国家自然科学基金项目 （编号 41671395， 51574132） ， 江苏省研究生科研创新计划项目 （编号 KYCX18_2158） 。 作者简介徐郡 （1995） ， 男， 硕士研究生。通讯作者胡晋山 （1973） ， 男， 教授， 博士， 硕士研究生导师。 总第 520 期 2019 年第 10 期 金属矿山 METAL MINE Series No. 520 October 2019 煤炭能源是我国能源消费结构中的主体部分 ［1-2］， 煤炭资源开采为区域经济的发展做出了重大贡献， 但同时也导致了地面沉降、 生态破坏等一系列问 题［3-5］。为确保煤炭资源安全开采、 有效保护矿区生 态环境， 有必要对矿区开采沉陷进行高精度监测 ［6］。 合成孔径雷达差分干涉测量技术 （Differential Inter- 74 ChaoXing ferometry Synthetic Aperture Radar， D-InSAR） 通过对 同一地区的多景SAR影像进行差分干涉处理来监测 地表微小变形， 能够实现全天候、 无接触式、 厘米甚 至毫米级监测 ［7-8］， 近年来在地震监测、 滑坡监测、 城 市沉降监测以及矿区沉降监测方面得到了广泛的应 用研究 ［9-13］， 但是时空失相干、 大气效应等误差影响了 该技术的测量精度 ［14-15］。小基线集技术 （Small Base- line Subset， SBAS） 有助于减轻时空失相干、 大气延迟 的影响 ［16-17］， 能够监测长时间范围内地表的缓慢变 形， 获得更可靠的沉降监测结果。文献 ［18-21］ 利用 SBAS技术对矿区开采地表沉降进行了监测， 取得了 理想成效。本研究应用SBAS技术对31景Sentinel- 1A数据进行处理， 获取研究区的沉降速率和累计沉 降值， 并与实测数据进行对比分析。 1SBAS-InSAR原理 小基线集技术由Berardino等于2002年提出 ［16-18］， 很大程度上减少了时空失相干、 大气延迟的影响。 SBAS技术将所有的SAR影像数据根据空间基线阈 值大小组成若干个小基线集合， 利用最小二乘法计 算每个集合的地表变形时间序列 ［18］。 设有N1幅按时间序列t0,⋯,ti,⋯,tN获取的单 视复数SAR影像， 首先以任意影像为主影像对所有 SAR影像进行配准； 然后为垂直基线设置阈值， 将垂 直基线小于设定阈值的SAR影像归成一组， 共分为L 组。将每组内的SAR影像进行差分干涉处理， 共得 到M幅差分干涉图。若N为奇数， 则M可以表示为 N1 2 ≤ M≤ NN1 2.（1） 设任意像元x,r上任意时刻tk与初始时刻t0 的差分干涉相位φtk,x,r未知，M幅差分干涉图 δφkx,rk1,2,3,⋯,M则为观测量。任意一幅差 分干涉图若由i和j两个时刻 （j早于i） 获取的SAR 影像差分干涉得到， 则有 iδφkx,r φti,x,r -φ tj,x,r 4π λ [] dti,x,r -d tj,x,r ，（2） 式中，dti,x,r和d tj,x,r分别为i和j时刻相对于 初 始 时 刻t0的 视 线 方 向 累 积 变 形 量 ，故 dt0,x,r ≡ 0。式 （2） 既未考虑大气变化引起的相位 变化及失相干现象， 也未精确去除地形相位， 且假设 所有的相位信号都是解缠的。 根据式 （2） ，M幅差分干涉图可得到M个方程， 可以用矩阵表示为 δφx,r Aφx,r，（3） 式中，A为MN阶矩阵， 由-1、 0、 1等元素组成， 如 式 （2） 在矩阵中对应第k行， 其第i个元素为1， 第j 个元素值为-1， 该行其他值则为0；δφx,r和φx,r 为N阶向量。 矩阵A为一个近似关联矩阵， 若所有数据均属 于一个基线集， 则L1，M≥ N， 此时A为一个N阶 矩阵， 当MN时， 方程组有唯一解； 当M＞N时， 方 程组是超定解的， 可用最小二乘法求解出φx,r的 估计值φ ∧ x,r φ ∧ x,r ATA -1ATδφ x,r，（4） 式中， 当L＞1时，ATA为一个奇异矩阵，A的秩为 N-L1， 方程组有无限多组解。 为得到唯一解， SBAS技术采用奇异值分解法， 联 合求解多个基线集， 求出最小范数意义上的最小二 乘解， 而后得到累计变形量 ［11］。 2试验数据来源 2. 1实测数据 研究区位于江苏省徐州市西北部的拾西村 （图 1） ， 临近庞庄矿和拾屯矿。数十年来地下开采造成 了严重的地面塌陷。研究区内的徐州市九里湖湿地 公园即为煤矿开采塌陷后的治理成果。鉴于地面沉 降造成拾西村居民点潜在的地表安全隐患， 利用传 统水准测量方法对地面沉降进行了监测。采用天宝 TrimbleDiNi03电子水准仪对拾西村进行了长达2 a （2016年6月20日2018年11月22日） 共10次水准 测量， 其中2016年6月20日2017年7月21日进行 了9次连续观测。观测过程中， 在拾西村布设了9条 观测线 （A～I线） ， 覆盖全村171个观测点， 如图1所 示。实际测量中， 在第8次观测 （2017年4月30日） 及 之前， 对所有观测点进行了观测， 之后仅在沉降较大 的区域进行观测。现选取前8次观测的部分沉降数 据进行时序累计沉降分析， 如图2所示。图2 （a） 和图 2 （b） 为纵向观测线B线和C线观测点的时序沉降信 息， 结合图1可知 由东北向西南方向沉降量逐渐增 大， 东侧的C线观测点沉降更为严重， 如图2 （b） 中的 158～164点； 图2 （c） 和图2 （d） 为横向观测线G线和H 线观测点的时序沉降信息， 结合图1可知 由东向西 方向沉降量逐渐增大， 南侧的H线观测点沉降更为严 重， 如图2 （d） 中的121～131点。由实测数据分析可 知 村东下沉量较大， 村西下沉量较小， 整个拾西村 均发生了地面沉降， 且下沉较为严重。 2. 2SAR数据 试验选用时间跨度为2016年6月6日2017年 8月12日的31景Sentinel-1A干涉宽幅 （Interferomet- 2019年第10期徐郡等 基于SBAS-InSAR的矿区村庄地面沉降监测与分析 75 ChaoXing ric Wide Swath， IW） 模式SAR影像， 数据为C波段， 分 辨率为5 m20 m。SBAS试验处理中用的DEM数据 是30 m分辨率的SRTM DEM数据。 试验基于SARScape 软件进行SBAS 处理， 选用 31景影像， 时间基线和垂直基线阈值分别设置为60 d和200 m， 最终生成114个干涉对进行时序分析， 生 成的干涉对中最大时间基线为60 d， 最大空间基线为 109 m， 影像空间基线详细信息见图3。SBAS处理首 先对114个干涉对进行差分干涉处理， 进行3D解缠， 根据生成干涉图的相干性以及解缠结果筛选干涉 对； 而后选取稳定的未产生变形的控制点进行轨道 精炼和重去平； 最后去除大气相位误差， 计算平均位 移速率和时间序列位移结果。 3研究区沉降特征分析 3. 1研究区沉降速率 经过上述数据处理后， 获取了2016年6月6日 2017年8月12日研究区的年均沉降速率， 如图4所 示。研究区内建筑物具有稳定的散射特性， 能够获 取较多的变形信息， 而裸地和水域由于散射特性差， 很难获取地表变形信息。由图4可知 研究区内整体 呈现沉降趋势， 布设观测点的拾西村居民点大部分 区域沉降速率超过20 mm/a， 其中， 沉降速率最大的 区域达到45～50 mm/a。可见， 研究区附近矿区的地 下开采活动对周围建筑物造成了很大影响。 金属矿山2019年第10期总第520期 76 ChaoXing 3. 2研究区时序沉降特征 图5为所有时间段相对于起始时间2016年6月6 日的时序累计沉降信息。由图5可知 相对于起始时 间， 2016年6月30日研究区在一个月内已经发生了 一些地面沉降， 2016年6月30日2016年10月4日， 研究区地面沉降量缓慢增加， 沉降范围也不断变大； 到2017年2月13日， 沉降范围基本稳定， 不再增大， 但局部区域沉降量仍在继续增大， 到2017年8月12 日最大沉降值达到60 mm， 说明周边矿区地下开采引 起的地表变形还未达到稳定， 沉降仍在继续发生， 以 后还会不断增大。 为分析研究区地表沉降特征， 根据SBAS分析结 果， 在研究区内按照沉降量依次从小到大分布的B观 测线上提取了6个观测点 （图1） 的时序沉降值。利用 线性拟合模型对沉降值和时间的关系进行了拟合， 结果如图6所示。由图6可知 沉降值和时间基本呈 线性关系， 并且随着沉降值逐渐增大， 对应的沉降值 与时间越符合线性关系， 如5点和6点。 通过 SBAS 处理， 获得了研究区的累计沉降特 征， 如图7所示。由图7可知 研究区内大部分区域 均存在地面下沉现象， 其中整个拾西村居民点沉降 情况严重， 沉降值均超过30 mm， 其中最大沉降值达 到60 mm。 3. 3实测数据验证 为验证SBAS监测精度， 利用布设的观测点的实 测数据与SBAS提取数据进行验证分析。沉陷监测 前期对所有观测点均进行了观测， 后期由于部分区 域下沉缓慢， 下沉量相对较小， 如图1中布设观测点 的西北部区域， 所以仅对沉降较为严重的区域进行 了观测， 从而只能选取部分观测点的实测数据进行 对比。SBAS处理过程中会因为某些区域的散射特性 较差而无法获取沉降信息， 使得在部分观测点的分 布区域无法获取SBAS监测值。本研究精度验证选 取了第9次 （2017年7月21日） 实测值与SBAS监测累 计值进行比较， 结果如图8所示。由图8可知 SBAS 监测值与实测数据的沉降趋势保持一致， 结果也较 为接近， SBAS监测值与实测值之间的误差均不超过 20 mm， 其中大部分点位SBAS监测值与实测值之间 的误差均在10 mm以下， 可见， 采用SBAS方法监测地 表变形量具有较高的可靠性。 4结语 针对传统D-InSAR技术存在的时空失相干等问 题， 利用SBAS技术对研究区的31景Sentinel-1A影像 进行了时序处理， 获取了研究区的年均沉降速率、 累 计时序沉降等信息。通过将SBAS监测值与实测数 据进行对比分析， 发现两者最大误差不超过20 mm， 大部分误差值在10 mm以内； 研究区内的时序沉降为 线性沉降， 整体沉降速率在20 mm/a以上， 最大沉降 速率达到了50 mm/a； 研究区内拾西村居民点的累计 沉降值均在 30 mm 以上， 最大累计沉降值达到 60 mm。研究表明 采用SBAS技术可以对矿区地表沉降 进行高精度监测。 2019年第10期徐郡等 基于SBAS-InSAR的矿区村庄地面沉降监测与分析 77 ChaoXing ［1］ ［2］ ［3］ ［4］ 参 考 文 献 杨逾， 刘文生， 缪协兴， 等.我国采煤沉陷及其控制研究现状与 展望 ［J］ .中国矿业， 2007， 16 （7） 43-46. 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