基于SBAS-InSAR技术的杨凌示范区自贸片区地面沉降发育特征研究.pdf

陕西地质 GEOLOGY OF SHAANXI第 41 卷 第 1 期2023 年 6 月Vol.41 No.1June，202399基于 SBAS-InSAR 技术的杨凌示范区自贸片区地面沉降发育特征研究贺俊1，桂永峰2，李金钱3，赵强1（1.陕西矿业开发工贸有限公司，西安 710054；2.杨凌示范区自然资源和规划局，陕西 杨凌 712199；3.陕西地矿集团有限公司，西安 710054；）摘要：自贸片区位于杨凌示范区南部，第四系松散层厚度较大，地下水资源丰富。为了查明杨凌示范区自贸片区地面沉降情况，分析地面沉降变形特征，为区域工程建设、城市地质灾害防治、国土空间规划等提供基础资料。采用SBAS-InSAR 技术，在获取区内 2017 年 2022 年 Sentinel-1A 76 景数据和数据预处理的基础上，分析了近 5 年平均沉降速率和累计形变量。结果表明，全区地面形变量为-84 40mm，形变速率为-18 7mm/a。大部分区域的形变速率为-5 5mm/a，地面沉降发育程度较弱，全区较为稳定。关键词：SBAS-InSAR；自贸片区；地面沉降；发育特征中图分类号：P694 文献标志码：A 文章编号：1001-6996（2023）01-0099-06项目来源：陕西省20182019年度地质灾害综合防治体系建设风险管控类（区域评估）项目。作者简介：贺俊，男，33岁，水工环地质工程师，主要从事地质灾害防治与矿山生态修复研究工作。地面沉降是受自然因素或人为因素影响形成的地表区域变形的一种地质现象，一旦形成后对地表环境的破坏是不可补偿的、永久性的。地震、地质构造、地下水抽采等均可引起地面沉降，在城市周边以地下水开采引发的地面沉降表现较为典型，且地面沉降发生后对城市规划、交通水利建设、农业生产等工程的选址、建设构成严重威胁，严重制约着区域经济发展。目前，地面沉降监测方法包括传统的变形监测和InSAR变形监测新技术。传统方法主要有水准测量法、GPS 测量和三角高程测量等，其中水准测量适用于局部小范围的监测，操作简便、快捷，但是对于区域沉降监测，需多次人工重新监测，方法机械；GPS 测量能实现全天候、自动化监测，监测过程受气象环境、人为因素影响小，但是由于其使用费用昂贵，对于区域性大规模监测难以实现；三角高程测量易受大气环境影响，在监测时间、场合上具有一定的局限性。20 世纪 60 年代出现的合成孔径雷达干涉测量技术，经过几十年的发展，结合光学遥感学能够克服传统监测在人力、地形、气候方面的缺点，具有全天候、范围广、精度高、综合成本低、技术先进等特点，广泛地应用于地面沉降监测、斜坡变形监测、冰川漂移、地震地表形变探测等方面1-3。近年来，随着 SAR 技术的不断发展，一些专家学者在传统 D-InSAR 的基础上提出了永久散射体雷达干涉测量（PS-InSAR）、短基线集干涉测量（SBAS-InSAR）4-5技术，这两种方法的提出有效地解决了传统方法易受时空失相关与大气效应的影响，能充分利用多景 SAR 影像和时序分析技术提高 InSAR 监测地面的精度6。王鹏等采用 PS-InSAR 和 SBAS-InSAR 时序处理方法对延安新区沉降特征进行研究，通过做 Pearson 相关性分析，结果表明线性相关性较高，说明了二者的形变结果基本一致，实验结果比较可靠7。孙月敏等利用 SBAS-InSAR 技术分析鱼化寨周边地区近 30 年地面沉降与地裂缝时空演变特征、地面回弹情况8，并在实地调查和总结前人研究结果的基础上对 InSAR 结果与实际变形值结果的准确性进行了验证。SBAS-InSAR 技术能够弥补 PS-InSAR 的不足，该方法一方面通过设置合适的时间阈值和空间阈值能够解决时空基线过长的难点，极大的避免了时空失相干对监测结果的影响，另一方面，通过增加监测采样频率和稳定的干涉100贺俊等：基于 SBAS-InSAR 技术的杨凌示范区自贸片区地面沉降发育特征研究相位，大大提高了监测的分辨率。自贸片区作为我国唯一一个以农业发展为主要特色的自贸区，具有重要的战略地位和经济地位。区内工程建设迅猛，地下热水资源丰富，规划集科教、医疗、工农业为一体的大型农业经济开发区。自贸区位于渭河阶地，第四系松散层覆盖较厚，历史上有地下热水开采现象，未来也有地下热水资源开采规划，而地下水开采又是引发城市地面沉降的主要原因之一，为了进一步查明该区面沉降发育规律，本文利用 SBAS-InSAR 技术首次对自贸片区 20172022 年的地面沉降演化特征进行定量研究分析，并通过现场实地核查验证分析结果的可靠性，分析研究区地面沉降成因及发展趋势，为城市地质灾害防治、地面开发利用、国土空间规划等提供参考依据和技术支撑。1.研究区概况及数据来源1.1 研究区概况研究区位于 108 02 20 108 5 28，北纬 34 14 17 34 15 44之间，行政区划主要包括杨陵区李台街道办、揉谷镇。研究区地貌上属于渭河河谷阶地，面积 5.897km2。地势总体北高南低，南邻渭河河漫滩，主体位于渭河一级阶地之上，海拔 430465m（图 1），平均海拔 445m。地表出露地层岩性为第四系上更新统和第四系全新统，北部二级阶地主要为风积黄土；南部一级阶地主要为冲洪积砂砾石，厚度变化较大。大地构造上属于华北板块鄂尔多斯板块渭河断陷盆地单元，研究区位于渭河断陷盆地中部，断裂不发育，但具有缓慢抬升的特点，区域地壳处于相对稳定状态。区内主要赋水含水层为第四系松散层孔隙潜水，富水性强至中等，地下水位埋深 520m，水位年际变化 5m，水文地质条件简单。区内岩土体大致可分为黄土状土和砂土类两类，黄土状土为 I 级非自重或非湿陷，总体工程地质性质良好。近年来，随着“一带一路”和西部大开发战略的深入实施，区内经济得到了高速发展，当前人类工程活动以城市建设、地下水开采、农业耕种为主，活动较强烈，对地质环境影响和破坏较大。总体而言，研究区地质环境较复杂，地质灾害发育程度弱。图 1 研究区概况图Figure 1.A sketch map of the research area1.2 数据来源研究区数据来源主要包括 Sentinel-1 卫星数据、精密轨道数据和 DEM 三方面。（1）Sentinel-1A 数据Sentinel-1A 卫星是欧空局于 2014 年发射的地球观测卫星，搭载 C 波段合成孔径雷达。具有重访周期低、数据量大、空间覆盖范围广等特点。本次监测主要采用的 Sentinel-1A 升轨单视复数（SLC）数据101贺俊等：基于 SBAS-InSAR 技术的杨凌示范区自贸片区地面沉降发育特征研究进行长时间序列形变反演，数据成像模式为干涉宽幅（Interferometric Wide Swath，IW）模式，极化方式为VV，辐射精度为 1dB，相位误差为 5。选择了覆盖自贸片区的近 5 年 Sentinel-1A 数据，共计 76 景，时间跨度为 2017 年 5 月 16 日 2022 年 5 月 26 日。（2）精密轨道数据Sentinel-1A 数据成像的干涉图像受轨道参数误差的影响精度存在一定误差，为了消除轨道误差带来的影响，提高数据精度，需要采用精密轨道数据对其进行配准。由于轨道数据影响着 SBAS-InSAR 的反演结果的精度，因而轨道数据对于 SAR 数据的处理至关重要。本次采用的 76 条 POD 精密定轨历数据来源于欧洲航天局质量控制中心。（3）DEM 数据为消除或减弱地形相位的影响，采用日本的 ALOS PALSAR 12.5m DEM。2.SBAS-InSAR 方法2.1 基本原理小基线集技术由 Berardino 等于 2002 年提出，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9。其主要原理是使雷达影像两两配对，增加短基线干涉对组合，克服大气和时空失相干影响，并提高数据采样率，获取高精度形变监测结果。其主要利用多期影像对地表形变进行反演，对区域地表形变的时间演化有很好的分析能力10-11。该方法在获取多幅时间序列 t0，ti，tn的单视复数 SAR 影像的基础上，以任意主影像为主对其它影像进行配准，通过设置合适的时间阈值和空间阈值，生成 SAR 数据干涉像对，并进行干涉处理、组合、解缠12；对干涉处理的图像利用轨道精炼的控制点文件进行轨道精炼和重去平，消除可能的相位误差13；利用奇异值分解法（SVD）估算形变速率、剔除残余相位14，得到形变时间序列；最后将反演结果转换至地理坐标系，获取地理编码后的年平均形变速率和累计形变量等信息，以便更好地进行形变分析。2.2 数据处理（1）数据预处理结合 SARcape 软件，SAR 数据获取后需要对其进行数据导入、配准、裁剪等预处理工作。在数据导入中利用 SAR 影像成像 21 天后产生的精度高于 5cm的精密定轨星历数据文件，减少由于平台稳定性、地表起伏、信号传播误差等引起的相位误差。由于导入影像的范围远大于研究区，为减少数据量，节约处理时间，利用略大于研究区的矢量文件对所用 Sentinel-1A 影像进行裁剪。（2）SBAS 数据处理SBAS 方法是一种时间序列 InSAR 分析方法，其主要原理是通过对时间基线和空间基线进行限制来生成多个短基线干涉对集合，然后对每个集合内的形变信息通过最小二乘法进行求解，最后将所有集合通过奇异值分解法（SVD）进行联合求解，进而得到整个时间序列的形变信息15。SBAS 数据处理具体步骤如下：第一步，生成连接图，通过设置空间基线阈值 2%、时间基线 120d 两个参数，共生成 298 个小基线干涉对（图 3）；第二步，差分干涉，对生成的298 个连接对进行去平、滤波、相位解缠等；第三步，轨道精炼和重去平，这一步是估算和去除残余的恒定相位和解缠后还存在的相位坡道16；最后，进行数据反演，通过多次回归分析去除误差，得到形变时间序列，最终获取时序累计沉降量及年平均形变速率。具体数据处理流程见图 2。2.3 监测结果分析按照所述方法进行数据处理，将最终结果叠加到Google 影像上，得到了研究区 2017 年 5 月 16 日至2022 年 5 月 26 日五年之间的年平均沉降速率和累计形变量，具体见图 6 和图 7。正值表示地表沿朝向卫星的方向运动，即抬升；负值表示地表沿远离卫星的图 2 数据处理流程图Figure 2.The data processing flow102贺俊等：基于 SBAS-InSAR 技术的杨凌示范区自贸片区地面沉降发育特征研究图 3 SBAS 时空基线分布图Figure 3.Spatiotemporal baseline distribution plot of SBAS图 4 差分相位图Figure 4.Differential phase plot图 5 相干系数图Figure 5.Coefficients of coherence plot方向运动，即沉降。由测区地表年平均形变速率和累积形变时空演化特征分析可知，研究区近五年地面形变量为-8440mm，所对应的形变速率为-187mm/a（毫米每年）。大部分区域的形变速率为55mm/a，可以视为相对稳定区域。综上，2017 年 5 月 16 日至2022 年 5 月 26 日自贸片区整体处于地表稳定演变状态，整体形变趋势为城区稳定，局部区域存在沉降现象。地热井所在区域形变速率处于-5 0mm/a，基本处于稳定状态。结合形变速率和累计形变量，在自贸片区圈定了 5 处较为典型的形变区，分别记为 A、B、C、D、E，面积合计 348382.3m2。其中 A 区位于杨凌南站东南方约 1 公里处，面积 68078.30m2，呈近南北向椭圆状展布，该区域内最大沉降量为 84mm，沉降速率为 18mm/a；B 区位于杨凌南站以北的殿背湾，面积27185.30m2，呈东西向椭圆状展布，该区域内最大沉降量为 51mm，沉降速率为 11mm/a；C 区位于杨凌南站西侧约 500m 处，面积 74564.30m2，呈近东西向椭圆状展布，该区域内最大沉降量为 74mm，沉降速率为 10mm/a；D 区位于杨凌自贸大厦附近，呈近东西向椭圆状展布，面积 50731.40m2，该区域内最大沉降量为 71mm，沉降速率为 11mm/a；E 区位杨凌南站以南约 600m 处，呈近东西向椭圆状展布，面积127823.00m2，该区域内最大沉降量为 61，沉降速率为11mm/a。图8为各典型区占研究区的面积百分比，从图中可以看出，沉降区占研究区的面积均较小，仅有 5.94%，由此也说明全区总体处于稳定状态。另外，为了进一步预测研究区各沉降中心未来沉103贺俊等：基于 SBAS-InSAR 技术的杨凌示范区自贸片区地面沉降发育特征研究图 6 研究区年平均形变速率Figure 6.The average annual deformation rate in the research area图 7 研究区累计形变量图Figure 7.The accumulative deformation in the research area 3.结论（1）研究区存在 5 个地面沉降区，主要位于研究区中西部，沉降区近 5 年最大累计沉降量 74mm，最大沉降速率 11mm/a。各沉降中心面积约 0.35km2，占研究区的 5.94%，全区总体沉降发育程度较弱，稳定性较好。（2）研究区地面沉降与地下水开采和区域工程建设有关。工程建设引发的沉降量小、沉降速率缓慢、面积大；地下水开采引发的沉降量相对较大、速率较快、面积小。图 8 研究区地面沉降统计结果Figure 8.The ground subsidence 图 9 各典型区沉降中心点的长时间系列累计形变趋势图Figure 9.The accumulative deformation trend plot with long time 降规律，通过对研究区 76 景监测数据统计整理，绘制各沉降区累计变形量时间曲线图（图 9），从图中可以看出，各沉降中心累计变形量在 2021 年 9 月之前累计沉降量基本呈线性增加趋势（局部可见出现小范围波动），并在 2021 年 9 月左右突然大幅增加，但在此之后，累计沉降量呈负增加趋势。2.4 变形原因分析综合分析认为，A、C、D、E 出现变形的原因：该区岩土体主要类型为第四系冲洪积砂砾石、黄土状土、人工素填土，土体结构复杂、松散，弹性模量较大，近年来，由于该区工程建设快速发展，地表上覆局部荷载过大，松散岩土体在构筑物荷载作用下变成致密的、坚硬或半坚硬岩层时，地面会因地层厚度的变小而发生沉降；整个自贸片区位于渭河北岸，地下热水资源丰富，B 区正位于自贸片区的西北部，因在2013 年左右有地下热水开采历史，但规模不大，分析认为该区发生沉降变形的主要原因为地下水开采。综合分析认为，5 处沉降区发生变形的原因有两个：一是人类工程活动建设；二是地下热水开采，总体变形区域规模小、沉降量小。104贺俊等：基于 SBAS-InSAR 技术的杨凌示范区自贸片区地面沉降发育特征研究Research On The Features Of Land Subsidence Through The Sbas-Insar Technique In The Yangling Demonstration Zone Of Free Trade AreaHE Jun1，Gui Yong-Feng2，Li Jin-Qian3and Zhao Qiang1(1.Shaanxi Mining Industry and Trade Co.，Ltd，Xi an 710054;2.The Natural Resources and Planning Bureau of Yangling Demonstration Area，Yangling 712199;3.Shaanxi Geology and Mining Group Co.，LTD.Xian 710054;)Abstract：The research area in the south of the Yangling Demonstration Zone is features in a great thickness of the Quaternary loose layer and rich in groundwater resources.In order to find out the land subsidence of the free trade area in Yangling Demonstration area，analyze the deformation characteristics of the land subsidence，and provide basic data for regional engineering construction，urban geological disaster prevention and control，and territorial space planning，the average settlement rate and the cumulative shape variables in the last 5 years were analyzed through the SBAS-InSAR technique on the basis of obtaining the pretreatment data and the data of 76-scene Sentinel-1A data in the area from 2017 to 2022.The result indicates that the surface deformation of the whole area was-84 40mm with a deformation rate ranging from-18 to 7mm/a.The deformation rate in the most of the area was-5 5mm/a，showing the development degree of land subsidence was comparative weak，and the whole area was relatively stable.Key words：SBAS-InSAR；Free Trade area；ground subsidence；development characteristics 参考文献1LIU Y Y，ZHAO C Y，ZHANG Q，et al.Complex surface deformation monitoring and mechanism inversion over Qingxu-Jiaocheng，China with multi-sensor SAR images J.Journal of Geodynamics，2018，114：41-52.2袁铭，白俊武，秦永宽.国内外地面沉降研究综述J.苏州科技学院学报(自然科学版)，2016，33(1)：1-5.3 张涛，常永青，武健强.南京河西地区地面沉降研究J.城市地质，2017，12(2)：23-29.4Zhu S，Xu C，Wen Y，etal.Interseismic Deformation of the Altyn Tagh Fault Determined by Interferometric Synthetic Aperture Rader(InSAR)Measurements J.Remote Sensing，2016，8(3)：233.5张介山.郑州市地面沉降成因机理研究 D.华北水利水电大学，2021.6姜乃齐，左小清，王志红等.基于 PS-InSAR 和 SBAS技术监测昆明市主城区地面沉降 J.贵州大学学报(自然科学版)，2020，第 37 卷(4)：72-78.7王鹏，高雅萍，蒋亚楠等.基于 PS-InSAR 和 SBAS-InSAR 技术的延安新区地面沉降监测研究 J.河南科学，2020，第 38 卷(11)：1806-1813.8孙月敏，杨天亮，卢全中等.基于 SBAS-InSAR 的西安市鱼化寨地区地面沉降与地裂缝时空演变特征研究J.工程地质学报，2022，第 30 卷(2)：553-564.9徐郡，胡晋山，康建荣，华怡颖，陈丹.基于 SBAS-InSAR 的矿区村庄地面沉降监测与分析 J.金属矿山，2019，(10)：74-80.10赵富萌.中巴公路（中国段）地质灾害早期识别和滑坡易发性评价研究 D.兰州大学，2020.11唐尧，王立娟，廖军，邓琮.基于 InSAR 技术的川西高山峡谷区地质灾害早期识别研究 以小金川河流域为例 J.中国地质调查，2022，第 9 卷(2)：119-128.12潘光永，陶秋香，陈洋，王珂.基于 SBAS-InSAR的山东济阳矿区沉降监测与分析 J.中国地质灾害与防治学报，2020，第 31 卷(4)：100-106，120.13耿浩，周仿荣，马御棠，马仪，曹俊，孙董军，周兴梅.一种基于 SBAS-InSAR 技术的输电铁塔形变监测方法 P.中国专利：CN114114258A，2022.03.01.14卢旺，王承安，常帅.基于哨兵 1 号的呼和浩特市沉降及成因分析 J.内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)，2022，第 51 卷(3)：236-242.15潘超，江利明，孙奇石，蒋亚楠.基于 Sentinel-1 雷达影像的成都市地面沉降 InSAR 监测分析 J.大地测量与地球动力学，2020，第 40 卷(2)：198-203.16冉培廉，李少达，杨晓霞，戴可人，苟继松.基于SBAS-InSAR 技术的西安市地面沉降监测 J.河南理工大学学报(自然科学版)，2021，40(3)：66-74.（3）由于未获研究区20172022年的水准数据，无法验证 SBAS-InSAR 技术获取的地面沉降结果精度，分析结果的精度有待进一步验证。