基于InSAR技術(shù)的流域庫(kù)岸地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)研究

王國(guó)強(qiáng)，陳仁琛

(1.水利部水利水電規(guī)劃設(shè)計(jì)總院，北京 100120；2.國(guó)網(wǎng)物資有限公司，北京 100120)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，水利工程發(fā)揮著越來(lái)越大的作用，然而，在實(shí)現(xiàn)水利工程對(duì)社會(huì)創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，也必須注意對(duì)水庫(kù)庫(kù)岸邊坡造成的影響，避免發(fā)生滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害。這些地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生不僅會(huì)對(duì)水利工程造成破壞，還會(huì)嚴(yán)重威脅周邊地區(qū)人民、移民安置點(diǎn)居民的生命財(cái)產(chǎn)安全，造成巨大的社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失[1,2]。作為對(duì)這些地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析最直接的手段，水庫(kù)庫(kù)岸邊坡高精度形變監(jiān)測(cè)具有十分重要的意義[3-6]。

目前已有多種方法被聯(lián)合用于滑坡體形變監(jiān)測(cè)，如測(cè)地測(cè)量，基于全球定位系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，以及遙感圖像的解譯。盡管這些方法可以獲得高精度的形變監(jiān)測(cè)信息，但由于人力和儀器成本的限制，它們不容易獲得高密度的測(cè)量點(diǎn)。合成孔徑雷達(dá)(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)技術(shù)的出現(xiàn)為庫(kù)岸邊坡形變監(jiān)測(cè)提供了契機(jī)，InSAR技術(shù)可以大規(guī)模地獲得地表形變量，精度可達(dá)到厘米級(jí)，已在地震、火山和采礦變形的監(jiān)測(cè)等多個(gè)行業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用[8,9]，但在水利水電行業(yè)還沒有得到很好的應(yīng)用。

本文選取金沙江流域某大型水電站所處的某段流域作為研究區(qū)，首先收集7景ALOS PALSAR2數(shù)據(jù)，基于小基線集技術(shù)(Small Baseline Subset, SBAS)，對(duì)整個(gè)研究區(qū)的邊坡進(jìn)行形變區(qū)域普查；然后對(duì)普查獲取的形變區(qū)安裝GNSS設(shè)備，進(jìn)行接觸式、不間斷形變信息獲取；最后基于InSAR技術(shù)獲取的形變信息與GNSS設(shè)備獲取的形變信息進(jìn)行對(duì)比分析，以證明基于InSAR技術(shù)獲取的形變信息的準(zhǔn)確性，同時(shí)構(gòu)建“星-地”一體化監(jiān)測(cè)體系，通過(guò)全面的信息采集和處理，對(duì)水庫(kù)沿岸的穩(wěn)定性進(jìn)行監(jiān)測(cè)，分析庫(kù)岸邊坡的地質(zhì)災(zāi)害分布點(diǎn)與各災(zāi)害點(diǎn)區(qū)域的形變特性及趨勢(shì)，為水利樞紐工程的安全運(yùn)營(yíng)、航道通航及移民生命財(cái)產(chǎn)安全防范提供了全面準(zhǔn)確的預(yù)警信息。

1 實(shí)驗(yàn)區(qū)的基本概況

本文試驗(yàn)區(qū)選在西南某大型水利樞紐工程，針對(duì)該水庫(kù)庫(kù)岸邊坡的地質(zhì)災(zāi)害問(wèn)題，進(jìn)行了地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估，結(jié)合所選數(shù)據(jù)的覆蓋范圍，整個(gè)評(píng)估區(qū)的流域長(zhǎng)度約為75 km。該流域?qū)儆诮鹕辰饔?，河谷呈“V”形谷，海拔在2 200～3 500 m之間，垂直高程落差達(dá)到1 300 m，屬于典型的構(gòu)造侵蝕高山強(qiáng)烈寒凍風(fēng)化地貌和大陸性季風(fēng)高原型氣候區(qū)，極易產(chǎn)生地質(zhì)災(zāi)害。流域沿岸分布有大量人類聚居區(qū)域，移民安置點(diǎn)及道路、橋梁等基礎(chǔ)建筑設(shè)施，實(shí)驗(yàn)區(qū)范圍及流域位置如圖1所示。從圖1中可以看出，實(shí)驗(yàn)區(qū)范圍遠(yuǎn)大于河流范圍。這是由于在基于InSAR技術(shù)的數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，需要在監(jiān)測(cè)區(qū)內(nèi)選擇穩(wěn)定點(diǎn)作為參考點(diǎn)，擴(kuò)大測(cè)區(qū)范圍能夠在確立參考點(diǎn)時(shí)有更多選擇。

鑒于該區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)諸多，涉及面廣，且水庫(kù)蓄水處于較高水位運(yùn)行，若庫(kù)岸滑坡體整體塌滑入庫(kù)區(qū)或出現(xiàn)崩塌及巖溶塌陷等地質(zhì)災(zāi)害，這都將會(huì)對(duì)大壩及電站運(yùn)行帶來(lái)較大的安全隱患，同時(shí)對(duì)航道及庫(kù)岸兩邊的城鎮(zhèn)造成巨大的損害。因此，需對(duì)該評(píng)估區(qū)內(nèi)的地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)進(jìn)行形變監(jiān)測(cè)。

2 理論及方法

2.1 數(shù)據(jù)源簡(jiǎn)介

本文收集了2018年5月至2019年5月期間的7景ALOS PALSAR2雷達(dá)數(shù)據(jù)(見表1)，其工作模式為FBS(fine beam single polarization)，L波段(波長(zhǎng)23.6 cm)，產(chǎn)品級(jí)別為L(zhǎng)evel1.1(單視復(fù)數(shù)影像數(shù)據(jù))，HH極化，視角為32.8°，方位向像元大小為2.129 888 m，距離向像元大小為1.430 422 m。

表1 實(shí)驗(yàn)區(qū)ALOS PALSAR2數(shù)據(jù)

為了去除地形相位，在進(jìn)行二軌差分法差分干涉測(cè)量時(shí)需要利用高精度DEM，本文采用美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局發(fā)布的30 m SRTM DEM數(shù)據(jù)。

2.2 SBAS-InSAR技術(shù)

SBAS-InSAR技術(shù)的基本思想是采用多干涉集合組網(wǎng)的方式，通過(guò)設(shè)置時(shí)間和空間基線閾值，組合出短時(shí)間和空間基線的干涉對(duì)。這樣可以盡量保持干涉圖的相干性，在提取一定時(shí)間基線范圍和空間基線范圍內(nèi)具有穩(wěn)定相干性的分布式點(diǎn)目標(biāo)時(shí)，能夠提高相干點(diǎn)密度，適用于自然地表的形變監(jiān)測(cè)。

假設(shè)獲取了監(jiān)測(cè)區(qū)共有N+1幅雷達(dá)影像數(shù)據(jù)，首先選取其中一幅影像作為主影像，將其他N幅影像配準(zhǔn)到主影像的影像坐標(biāo)下。然后設(shè)置合適的時(shí)間、空間基線閾值，將符合閾值條件的干涉對(duì)進(jìn)行差分干涉，生成M幅差分干涉圖，M滿足以下條件：

(1)

Berardino等人在2002年提出的SBAS-InSAR算法，對(duì)差分干涉圖首先進(jìn)行了解纏，也有很多后續(xù)發(fā)展的小基線算法利用的是未解纏的干涉圖，在選完點(diǎn)目標(biāo)之后在點(diǎn)目標(biāo)上進(jìn)行解纏。這里假設(shè)輸入的干涉圖為解纏后的干涉圖[10]。在tA和tB時(shí)刻獲取的干涉對(duì)生成的第j幅干涉圖中，任意一個(gè)像元的干涉相位可以表示為：

δφj=φtB-φtA≈(φdtB-φdtA)+

(2)

(3)

結(jié)合差分干涉原理，上式可寫成：

(4)

式中：Δφnonlinear為非線性形變引起的相位差；Δφatm為大氣延遲引起的相位差；Δφnoi為噪聲引起的相位差。

當(dāng)公式(4)中Δφnonlinear+Δφatm+Δφnoi的絕對(duì)值小于π時(shí)進(jìn)行解纏。解纏后可通過(guò)以下公式對(duì)時(shí)間序列上每個(gè)解纏結(jié)果的進(jìn)度進(jìn)行評(píng)價(jià)。

(5)

式中：Δωi為殘差相位。當(dāng)評(píng)價(jià)因子γ小于預(yù)先設(shè)置的閾值時(shí)，將該條邊的解纏結(jié)果舍棄到三角網(wǎng)的合邊。當(dāng)γ取最大值時(shí)，高程誤差和形變速率的估計(jì)值為最優(yōu)估計(jì)值，將這兩個(gè)估計(jì)值從公式(4)中移除，剩下的殘余相位中包括非線性形變相位、大氣延遲相位和相干噪聲相位。根據(jù)非線性形變和大氣延遲相位之間不同的特點(diǎn)，可以將二者逐一分離。大氣延遲相位在空間維度中表現(xiàn)為相關(guān)的低頻信息，而在時(shí)間維度上表現(xiàn)為隨機(jī)的高頻信息；而非線性形變相位在空間和時(shí)間維度中都表現(xiàn)為相關(guān)的低頻信息。因此，通過(guò)時(shí)間域高通濾波和空間域低通濾波的方法可以將大氣延遲相位分離出來(lái)[11]。

當(dāng)去掉差分相位中的DEM誤差和大氣延遲相位后，干涉相位可以簡(jiǎn)化為：

(6)

設(shè)相鄰時(shí)間段內(nèi)的形變是線性的，即整個(gè)時(shí)間段內(nèi)的形變是分段線性的，則第j景干涉圖監(jiān)測(cè)的形變相位值可表示為：

(7)

然后將所有的解纏后的差分干涉相位用矩陣形式表示：

Bv=δφ

(8)

式中：矩陣B為一個(gè)M×N的矩陣。SBAS-InSAR方法為了防止長(zhǎng)時(shí)間、空間基線造成的失相干現(xiàn)象，M幅差分干涉圖通常存在多個(gè)子集，當(dāng)存在不連續(xù)的子集時(shí)，矩陣B的秩小于N，即B出現(xiàn)秩虧的現(xiàn)象。為此使用奇異值分解(SVD)方法求出矩陣B的廣義逆矩陣，并求得最終的形變速率[12]。

具體的處理流程如圖2。

圖2 SBAS-InSAR數(shù)據(jù)處理流程圖

3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程及結(jié)果驗(yàn)證

3.1 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

因?qū)嶒?yàn)區(qū)地處我國(guó)西南部地區(qū)，山高林密，植被覆蓋量常年較高，對(duì)短波信號(hào)的影響較大。L波段對(duì)植被冠層的穿透性較高，保證了ALOS-PALSAR 2在該區(qū)域的相干性[13-15]。同時(shí)，ALOS-PALSAR 2的衛(wèi)星軌道離差較小，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，有效基線一般保持在300 m以內(nèi)。但由于本次實(shí)驗(yàn)收集的SAR影響數(shù)量較少，因此將時(shí)間基線閾值設(shè)置為365 d，即所有影象兩兩組合，共計(jì)構(gòu)成21組干涉對(duì)，干涉對(duì)連接圖如圖3所示。

圖3 雷達(dá)干涉對(duì)連接圖

為了避免低相干點(diǎn)帶來(lái)的誤差，在差分干涉相位圖中對(duì)高相干點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行選取，將本次相干性閾值設(shè)置為0.3。對(duì)干涉對(duì)進(jìn)行查分干涉處理、濾波和基于最小費(fèi)用流的相位解纏，獲取到21幅相位解纏圖，如圖4所示。

圖4 相位解纏圖集

在SBAS-InSAR時(shí)序監(jiān)測(cè)過(guò)程中，對(duì)殘余相位進(jìn)行時(shí)間域上的高通濾波，計(jì)算結(jié)果中包含有大氣相位以及相干噪聲。在此基礎(chǔ)上，聯(lián)合所有相干圖像元在同一差分干涉圖中進(jìn)行空間域上的低通濾波，以濾除相干噪聲，剩余相位即大氣相位。經(jīng)過(guò)不斷地迭代反演，對(duì)地形誤差相位、基線誤差相位以及大氣延遲相位進(jìn)行改正去除，獲取了最終時(shí)序形變相位結(jié)果，將結(jié)果進(jìn)行相位到形變量的轉(zhuǎn)換，并以第一景影像獲取時(shí)間為起始形變時(shí)間，獲取實(shí)驗(yàn)區(qū)金沙江流域5 km緩沖區(qū)內(nèi)的地表累積形變量圖如圖5所示。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，通過(guò)目視解譯，共發(fā)現(xiàn)3處形變坡體。

3.2 精度驗(yàn)證

選擇圖5中3號(hào)形變區(qū)域作為驗(yàn)證坡體，圖6展示的為3號(hào)形變區(qū)域多期形變監(jiān)測(cè)結(jié)果。由監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示，3號(hào)邊坡的主要形變發(fā)生在該坡體的東北坡，而西北坡在監(jiān)測(cè)結(jié)果上顯示為疊掩區(qū)域，這是由于SAR影像采用側(cè)視成像的方式，傳感器視角接近坡度角是，坡頂與坡底的信號(hào)將集中在一起，形成疊掩，而無(wú)法獲取有效數(shù)據(jù)。因此，在坡體東北面上共計(jì)安裝4組GNSS設(shè)備，其中1組作為控制基站(圖7中基站A)，3組作為測(cè)量基站(圖7中基站B～D)?；静贾眉捌麦w情況如圖7所示。

圖5 實(shí)驗(yàn)區(qū)金沙江流域5 km緩沖區(qū)地表累積形變量

由于D基站在運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)故障，我們采集了B和C兩個(gè)基站在2018年5月28日-2019年5月27日之間豎直方向的累計(jì)形變信息，監(jiān)測(cè)頻率為每5 d一次。同時(shí)，由于InSAR監(jiān)測(cè)獲取的形變?yōu)橐暰€向(Line of Sight, LOS)的形變，因此，我們將InSAR監(jiān)測(cè)獲取的累計(jì)形變量投影到豎直方向，與GNSS監(jiān)測(cè)獲取的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比曲線如圖8(a)和圖8(b)所示。

圖8 兩種監(jiān)測(cè)結(jié)果對(duì)比統(tǒng)計(jì)圖

根據(jù)兩個(gè)基站的監(jiān)測(cè)結(jié)果可以看出兩種監(jiān)測(cè)方式獲得的監(jiān)測(cè)結(jié)果的變化趨勢(shì)幾乎相同，但GNSS監(jiān)測(cè)獲取的形變量要高于InSAR監(jiān)測(cè)獲取的形變量。這是由于GNSS獲取的是該點(diǎn)在豎直方向上實(shí)際的形變量，而InSAR僅能獲取該點(diǎn)雷達(dá)LOS方向上形變的豎直分量。通過(guò)兩種監(jiān)測(cè)結(jié)果的對(duì)比分析，證明了基于L波段雷達(dá)影像的星載InSAR能夠用于流域邊坡的形變普查，同時(shí)，結(jié)合GNSS監(jiān)測(cè)手段，可以提高邊坡監(jiān)測(cè)結(jié)果的時(shí)間分辨率，提高監(jiān)測(cè)精度。

4 結(jié) 語(yǔ)

周期性的對(duì)水利工程庫(kù)岸邊坡進(jìn)行形變監(jiān)測(cè)，積極防治水庫(kù)沿岸地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生，這對(duì)保障周邊居民生命財(cái)產(chǎn)安全和確保水利樞紐正常運(yùn)行具有重要意義。本文利用星載InSAR技術(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行邊坡形變普查，再利用GNSS對(duì)普查發(fā)現(xiàn)的高危坡體進(jìn)行重點(diǎn)觀測(cè)，同時(shí)將GNSS的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與InSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證，提高了監(jiān)測(cè)結(jié)果的時(shí)間分辨率，構(gòu)建了“星-地”一體化的庫(kù)岸邊坡監(jiān)測(cè)體系。本文提出的監(jiān)測(cè)方案可以解決傳統(tǒng)的庫(kù)岸邊坡監(jiān)測(cè)手段難以獲取大范圍高精度形變監(jiān)測(cè)信息的局限性，保障了庫(kù)區(qū)移民安置居民和水庫(kù)的運(yùn)行安全，同時(shí)可以大幅降低成本，具有較強(qiáng)的推廣應(yīng)用價(jià)值，可以向路橋等行業(yè)進(jìn)行推廣應(yīng)用。

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