典型矿业城市地表形变遥感监测及沉降特征分析
兰进京1,2, 曲逸穹1, 都伟冰1,3, 高鑫1, 马丹丹1, 郑岩超1
1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院, 河南 焦作 454003;
2. 河南省地质矿产勘查开发局第二地质矿产调查院, 河南 郑州 450001;
3. 中国科学院新疆生态与地理研究所, 新疆 乌鲁木齐 830011
基金项目：国家自然科学基金(41975036;42075132;41601364;2041004);智慧中原地理信息技术协同创新中心项目(2020C002);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(HKY-JBYW-2018-03);教育部协同育人项目基于PIE的遥感信息智能提取课程群建设
关键词：时序分析, 地面沉降, Sentinel-1A数据, 矿业城市, InSAR
引文格式：兰进京, 曲逸穹, 都伟冰, 等. 典型矿业城市地表形变遥感监测及沉降特征分析[J]. 测绘通报, 2022(6): 98-103. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0179.
摘要
摘要 ：地表形变是矿业城市地质灾害的重要诱因和表现形式。本文以典型矿业城市焦作市为例,采用SBAS-InSAR方法,构建了密集时序地表形变SAR数据集,提取了地表抬升或沉降速率的时间序列。结果表明,该典型矿业城市总体沉降趋势为以东北部地表沉降最为明显,最大抬升速率为51.20 mm/a,最大沉降速率为76.46 mm/a,平均沉降速率为1.45 mm/a,且监测到地面沉降分布主要位于煤矿采空区。本文方法为矿业城市大范围地面沉降监测提供了参考。
正文
矿业城市地面沉降是由人为建设或自然变动而引起的，诱因主要为松散沉积物自然压实或采矿活动[1]。该沉降影响地表上的构(建)筑物，且会导致地下排水紊乱，制约矿业城市绿色健康发展[2,3]。矿业城市地面沉降具有发育缓慢﹑持续时间长、影响范围广、成因机制复杂及防治难度大等特点，对资源有效利用、环境保护、人民生活构成一定的威胁[4]。因此，大范围准确、高效地进行表形变时空监测对其成因分析、灾害防治有重要的意义。
传统的精密水准观测和卫星定位监测存在成本较高、监测范围有限等问题[5,6]。差分干涉合成孔径雷达技术具有全天候、覆盖广、精度高等优势，被广泛应用于地表形变、灾害监测等领域[7,8,9],但两轨或三轨差分干涉合成孔径雷达技术时相较少，容易受时间、空间失相干和大气非均匀介质干扰。随着卫星遥感SAR数据量的不断增加，为小基线集干涉合成孔径雷达(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar, SBAS-InSAR)在矿业城市中的应用提供了有利条件[10,11,12,13,14]。研究人员利用Sentinel-SAR、TerraSAR数据对京津冀区域、2016—2017年格尔木市、2012—2013年郑州市采用SBAS-InSAR技术进行监测，且获取了地面沉降速率[15,16,17]。焦作市作为典型的矿业城市，其地面沉降显著，本文利用SABS-InSAR技术对该研究区进行沉降监测，并结合实测资料分析地表沉降的成因。
1 数据与方法1.1 数据源
本文数据获取时间为2018年1月—2019年6月，采用Sentinel-1A数据的轨道方向为升轨，极化方式为VV(vertical transmission vertical reception),工作模式为IW(interferometric wide swath),数据产品为SLC(single look complex),地面分辨率为5 m×20 m。为了减少大气影响、避免气象条件变化带来的去相干和误差，本文在成像时间上选择无雨无雪天气的，并综合空间垂直基线小、时间基线小和时间间隔分布均匀的24景SAR数据，见表1。
表1 Sentinel-1A影像数据
1.2 SBAS-InSAR原理
首先，在一定时间跨度内有N幅覆盖在研究区内的SAR影像，通过限制所使用的最大空间基线，减少空间去相关，并减轻了由于未补偿地形造成的残余相位的影响，生成M个多视小基线集合的差分干涉图[18]。其中M 由小基线集决定，代表满足的干涉图个数为
然后，结合外部DEM数据，通过去平地、去地形后对M对影像进行差分干涉处理、空间滤波和相位展开以获得M个相位。相位展开后，假设主图像的采集时间为tA,从图像的采集时间为tB,则像素i的相位值为[19]
式中，i∈(1,2,…,M);λ为雷达波长；φ(tA)、φ(tB)分别为tA、tB时刻的相位。假设在t0处该区域形变为0,d(tA)和d(tB)为主设备和从设备的影像，且分别在tA和tB时相对于视线方向的累积形变量；δφ(T)、δφ(A)、δφ(N)分别为地形、大气效应和噪声引起的相位差。为了使求解的相位连续，像对j的平均相变速度为
式(2)替换式(3)中的相位，像素i的M个干涉相位差可表示为[20]
式中，δφj 为像素 j 的相位差；Δtj为tj-tj-1的时间差。简化为向量形式，像素在视线方向上的相位差可表示为
式中，C为各像素的时间差矩阵；V为相邻时间间隔内像素的平均相变速度。求出V,并根据相应的时间间隔计算积分。采用同样的方法，得到每个像素时间序列的相位变化，通过奇异值分解引入最小范数，得到速度V的最小范数解和所在研究区域的视线向形变。之后对残余相位的时间和空间进行滤波，分离出大气相位、非线性形变相位，将这两项形变叠加即可求出地表形变量[11] (如图1所示)。
图1 SBAS-InSAR数据处理流程
2 结果与讨论2.1 研究区地面沉降基本特征
(1)根据研究区InSAR监测成果(如图2所示),焦作市2018年1月—2019年6月年平均抬升速率最大值为51.20 mm/a,沉降速率最大值为76.46 mm/a,沉降速率平均值为1.45 mm/a。西韩王村和王母泉村两村中间区域为最大抬升区；张田河村东为最大沉降区。
(2)整个研究区可以划分出4个重点沉降区域，分别为蒋村北东部沉降区、蒋村西部沉降区、亮马村北部沉降区、张田河村东部沉降区。重点沉降区域总面积为15×105m2,占焦作市总面积的0.41%。
(3)根据InSAR地面沉降严重程度分级(如图2所示),其中“+”代表抬升，“-”代表沉降，沉降严重区域主要发生在东北部的煤矿聚集区，由于煤矿开采的频率较高，因此沉降量大，符合实际情况。
图2 典型矿业城市焦作地表形变InSAR监测结果
2.2 地面沉降发育程度分级
焦作市2018—2019年地面沉降速率具体划分为：年平均形变速率小于-80 mm/a为地表沉降高发育区域；-80～-50 mm/a为地表沉降较高发育区域；-50～-30 mm/a为地表沉降中等发育区域；-30～-10 mm/a为地表沉降较低发育区域；-10～0 mm/a为地表沉降低发育区域；≥0 mm/a为稳定及上升区域。根据焦作市2018—2019年地面沉降严重程度分级图，沉降发育程度面积统计见表2。
表2 典型矿业城市焦作地表沉降等级
2.3 重点地面沉降特征
根据试验区InSAR监测沉降速率图和地面沉降严重程度分级，综合分析确定了4个沉降重点区域，分别为蒋村北东部沉降区(Ⅰ)、蒋村西部沉降区(Ⅱ)、亮马村北部沉降区(Ⅲ)和张田河村东部沉降区(Ⅳ)(如图3所示)。
图3 典型矿业城市焦作2018—2019年地面沉降重点沉降区划分
沉降区Ⅰ位于蒋村北东部，面积为38.43×104m2,沉降中心位于焦作市马村区，中心最大沉降速率为62.40 mm/a,呈西东走向，具有不规则外形(如图4(a)所示)。由蒋村北东部重点区沉降中心的时间序列位移曲线(如图5(a)所示，折线点为各沉降区中心随机采样点随时间的变化趋势)可知，该重点沉降区各形变点时间序列位移量保持一致，2018年1—12月，一直处于不断蠕动形变状态，累计沉降量约为-50 mm;2018年12月—2019年2月，该区域较稳定；2019年2—5月，该区域略有上升，但上升量不大，约为10 mm;2019年5—6月，整体呈突降趋势，在1个月时间内累积最大沉降量约为-12 mm。
沉降区Ⅱ位于蒋村西部，面积为39.91×104m2,沉降中心位于沉降区东南部，最大沉降速率为62.34 mm/a,呈西东走向，具有不规则外形(如图4(b)所示)。由蒋村西部重点区沉降中心的时间序列位移曲线(如图5(b)所示)可知，该重点沉降区各形变点时间序列位移量保持一致，2018年1—5月，形变曲线较平稳，该区域变化不大，处于稳定状态；2018年12月—2019年2月，形变较大，在3个多月时间内，累积沉降量约为-50 mm;2019年2—5月地形特征，该区域略有上升，但上升量不大，约为5 mm;2019年5—6月，整体呈突降趋势，在1个月时间内累积最大沉降量约为-10 mm。
沉降区Ⅲ位于亮马村北部，整体为西南至东北向，面积为36.90×104m2,沉降中心位于沉降区中部，最大沉降速率为52.50 mm/a(如图4(c)所示)。由亮马村北部重点区沉降中心的时间序列位移曲线(如图5(c)所示)可知，该重点沉降区各形变点时间序列沉降量保持一致，2018年1—5月，总体呈下降趋势，累积沉降量约为-68 mm;2018年12月—2019年5月，形变曲线较平稳，处于基本稳定状态；2019年5—6月，整体呈突降趋势，累积沉降量约为-5 mm。
沉降区Ⅳ沉降区位于张田河村东部，整体在西南与北东向之间，面积为39.76×104m2,沉降中心位于沉降区中部，最大沉降速率为76.46 mm/a(如图4(d)所示)。由张田河村东部重点区沉降中心的时间序列位移曲线(如图5(d)所示)可知，该重点沉降区各形变点时间序列位移量保持一致，2018年1月—2019年6月，整体一直处于不断沉降状态，呈线性均匀下降，累计沉降量约为-120 mm。
将试验区1年内2次的实地水准测量计算出的地表形变，与本文监测结果进行对比，形变精度均达厘米级，验证了SBAS-InSAR观测地表形变的可靠性(见表3)。
沉降严重区域主要发生在研究区东北部，其为煤矿聚集区，其中，部级采矿权和省市县三级采矿权均分布于此，煤矿开采的频率较高，因此沉降量大，符合实际情况。
表3 典型矿业城市焦作2018—2019年水准点形变 监测与SBAS-InSAR对比 mm/a
图4 重点区InSAR地面沉降监测速率
图5 重点区沉降中心时间序沉降量
3 结 语
本文利用2018—2019年24景升轨Sentinel-1A数据，通过SBAS-InSAR技术对研究区进行了形变监测，得到年平均沉降值为-1.45 mm/a;西韩王村和王母泉村两村中间区域为最大抬升区，平均抬升速率为51.20 mm/a;张田河村东为最大沉降区，平均沉降速率为-76.46 mm/a。
焦作市地面沉降严重程度划分为5个等级地形特征，其中重点沉降区占试验区总面积的0.41%,分别分布在4个区域：蒋村北东部沉降区、蒋村西部沉降区、亮马村北部沉降区、张田河村东部沉降区。沉降严重区域主要发生在东北部煤矿聚集区，其中，部级采矿权和省市县三级采矿权均分布于此，煤矿开采的频率较高，是引起该区域地表沉降程度高的主要原因。
作者简介
作者简介：兰进京(1978-),男,高级工程师,主要从事遥感灾害监测研究的工作。E-mail:lanjinjing@163.com
通信作者：都伟冰。E-mail:dwb@hpu.edu.cn
初审：纪银晓
复审：宋启凡
终审：金 君
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