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时序InSAR技术在地球环境监测及其资源管理中的应用:以交城-清徐地区为例

师芸 李伟轩 唐亚明 席磊 孟欣

师芸, 李伟轩, 唐亚明, 席磊, 孟欣. 时序InSAR技术在地球环境监测及其资源管理中的应用:以交城-清徐地区为例[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(11): 1613-1621. doi: 10.13203/j.whugis20190068
引用本文: 师芸, 李伟轩, 唐亚明, 席磊, 孟欣. 时序InSAR技术在地球环境监测及其资源管理中的应用:以交城-清徐地区为例[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(11): 1613-1621. doi: 10.13203/j.whugis20190068
SHI Yun, LI Weixuan, TANG Yaming, XI Lei, MENG Xin. Time Series InSAR Measurement for Earth Environmental Monitoring and Resource Management: A Case Study of Jiaocheng-Qingxu Area[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(11): 1613-1621. doi: 10.13203/j.whugis20190068
Citation: SHI Yun, LI Weixuan, TANG Yaming, XI Lei, MENG Xin. Time Series InSAR Measurement for Earth Environmental Monitoring and Resource Management: A Case Study of Jiaocheng-Qingxu Area[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(11): 1613-1621. doi: 10.13203/j.whugis20190068

时序InSAR技术在地球环境监测及其资源管理中的应用:以交城-清徐地区为例

doi: 10.13203/j.whugis20190068
基金项目: 

国家自然科学基金 41674013

国家自然科学基金 41874012

国家自然科学基金 41574003

中国地质调查项目 121201011000150018

详细信息
    作者简介:

    师芸, 博士, 教授, 主要从事大地测量数据处理、环境遥感与防灾减灾研究。shiyun0908@hotmail.com

    通讯作者: 唐亚明, 博士, 教授级高工。tangyaming73@sohu.com
  • 中图分类号: P237

Time Series InSAR Measurement for Earth Environmental Monitoring and Resource Management: A Case Study of Jiaocheng-Qingxu Area

Funds: 

The National Natural Science Foundation of China 41674013

The National Natural Science Foundation of China 41874012

The National Natural Science Foundation of China 41574003

the China Geological Survey Project 121201011000150018

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出版历程
  • 收稿日期:  2019-02-14
  • 刊出日期:  2019-11-05

时序InSAR技术在地球环境监测及其资源管理中的应用:以交城-清徐地区为例

doi: 10.13203/j.whugis20190068
    基金项目:

    国家自然科学基金 41674013

    国家自然科学基金 41874012

    国家自然科学基金 41574003

    中国地质调查项目 121201011000150018

    作者简介:

    师芸, 博士, 教授, 主要从事大地测量数据处理、环境遥感与防灾减灾研究。shiyun0908@hotmail.com

    通讯作者: 唐亚明, 博士, 教授级高工。tangyaming73@sohu.com
  • 中图分类号: P237

摘要: 利用ALOS-1(2007-2010)、Sentinel-1A(2017-2018)存档数据对山西交城-清徐地区的地面沉降进行监测。结合小基线和永久散射体技术优点,在增加时间采样密度的基础上利用二维线性回归分析得到研究区域的形变速率和时间序列。经同期GPS观测结果校核表明:交城-清徐地区持续发生地面沉降,但山区和平原区域形变的空间分布、量级不同,引起形变原因也不同。平原地带沉降空间分布受构造断裂控制,断裂带两侧呈现明显的差异性形变,且最大沉降速率为-200 mm/a,沉降的主要原因是地下水超采,但经治理后地面沉降灾害有所缓解,表现为沉降速率小于-30 mm/a。山区主要由于矿产资源的长期开采,沉降中心不断向南移动,最大形变速率为-462 mm/a。

English Abstract

师芸, 李伟轩, 唐亚明, 席磊, 孟欣. 时序InSAR技术在地球环境监测及其资源管理中的应用:以交城-清徐地区为例[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(11): 1613-1621. doi: 10.13203/j.whugis20190068
引用本文: 师芸, 李伟轩, 唐亚明, 席磊, 孟欣. 时序InSAR技术在地球环境监测及其资源管理中的应用:以交城-清徐地区为例[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(11): 1613-1621. doi: 10.13203/j.whugis20190068
SHI Yun, LI Weixuan, TANG Yaming, XI Lei, MENG Xin. Time Series InSAR Measurement for Earth Environmental Monitoring and Resource Management: A Case Study of Jiaocheng-Qingxu Area[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(11): 1613-1621. doi: 10.13203/j.whugis20190068
Citation: SHI Yun, LI Weixuan, TANG Yaming, XI Lei, MENG Xin. Time Series InSAR Measurement for Earth Environmental Monitoring and Resource Management: A Case Study of Jiaocheng-Qingxu Area[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(11): 1613-1621. doi: 10.13203/j.whugis20190068
  • 地面沉降包括地陷和地面下沉,是指地面的下沉运动或者垂直变形,主要是由人类活动和自然因素引起,其特征表现为地下松散地层压缩固结。近年来,我国地面沉降呈现大面积区域性扩展,地面沉降能持续对人工设施造成影响及破坏,影响范围广、防治难度大,形成之后往往难以恢复。

    差分合成孔径雷达干涉测量(differential interferometric synthetic aperture radar, D-InSAR)技术近年来已经成为有效的空间对地观测手段,监测精度高达厘米乃至毫米级[1-3]。但是常规的D-InSAR技术利用不同时间覆盖同一测区的两幅雷达影像进行缓慢形变监测时,由于两次数据获取时间不同,且平台在空间上无法完全重合以及目标的散射特性不同等因素导致失相干,造成后续的相位解缠及实际应用十分困难[4],因此其在监测长时间范围地表缓慢形变中的应用受到了限制。为极大限度地克服失相干、大气延迟相位对形变信息提取的影响,研究者发现以长时间序列地表幅度稳定性的点目标为研究对象,可有效削弱非稳定点对监测精度的干扰,InSAR时间序列分析技术应运而生[5-6]。时间序列InSAR技术的代表方法有单一主影像的永久散射体技术(persistent scatterer InSAR,PS-InSA)[7-8]和多主影像的小基线集技术(small baseline subset interferometry,SBAS-InSAR)[9-11]

    InSAR时间序列分析技术已经被广泛应用于火山、地震、滑坡等的监测及预警[12-14]。近年来,利用时序InSAR方法监测地质灾害已取得了丰富的成果,在西班牙的加泰罗尼亚地区和中国的太原、北京、苏州及黄河三角洲等地区得到与实测沉降趋势相符的高精度形变结果[15-22],证实了该方法在地面沉降监测的应用潜力。但是,采煤引起的地面开采沉陷的复杂性在InSAR处理中需要特别注意。

    交城-清徐地区地处太原盆地西部,太行山与吕梁山之间,地质构造复杂,加上近年来地下水过度开采和多处煤矿开采,导致地质灾害频发[23]。本文采用改进的时间序列InSAR技术提取交城-清徐地区的形变信息,结合地质、气象和矿产资料详细分析了形变原因,并与同期地面GPS监测结果进行了可靠性验证。

    • 研究区位于东经112°05′56″~112°22′59″、北纬37°32′17″~37°41′28″,包括太原市清徐县与吕梁市交城县,其西与离石区相通,东南与文水县、祁县、太谷县接壤。位于吕梁山东麓、太原盆地以西,恰好处于交城-清徐活动断裂带上,该区为多期活动断裂,走向NE 50°~56°,倾向南东,倾角45°~55°,最大断距3 500 m,长约100 km。南东盘为新生界,北西盘为奥陶系-二叠系,北部断距大于南部,为正断层。边山发育有一系列平行断层的压性断裂,属次级构造,山前基岩陡峭,并有三角断面。雷达影像覆盖范围及地质构造如图 1所示,其中蓝色框表示裁剪后的研究区域。

      图  1  交城-清徐地区雷达数据覆盖范围及地质构造图

      Figure 1.  Tectonic Map and Radar Data Coverage of Jiaocheng-Qingxu Area

      根据覆盖研究区的星载雷达影像的存档情况,本文分别选用ALOS-1和Sentinel-1A数据进行交城-清徐地区的地面沉降监测,具体数据的基本参数信息见表 1

      表 1  研究区星载SAR数据基本参数

      Table 1.  Basic Parameters of Satellite SAR Datasets over the Study Area

      参数 SAR传感器
      ALOS-1 Sentinel-1A
      幅宽/km 70 250
      雷达波长/cm 23.6 5.6
      空间分辨率/m 2 10×14 5×20
      重访周期/d影像数量 46 14 12 27
      时间覆盖范围 2007-02-01-2010-12-28 2017-11-02-2018-10-04
    • 由于SAR影像数据有限,为了尽量保持干涉图的相干性,本文采用改进的SBAS-InSAR方法,依据预先设定的时间、空间基线阈值干涉组合多个小基线集,增加了时间采样密度,有助于在非城区保持一定的相干点密度。提取出高相干点后主要利用GAMMA软件,逐步分离非线性形变、大气相位和噪声。该方法综合了SBAS-InSAR和PS-InSAR的优点,保证了形变监测结果的精度和可靠性,具体流程如图 2所示。

      图  2  改进SBAS-InSAR方法流程图

      Figure 2.  Flowchart of Improved SBAS-InSAR Method

      首先,利用GAMMA软件完成源数据预处理,考虑到实验区时空特点并顾及主影像选取原则[24],分别选取20071220、20180302为ALOS-1和Sentinel-1A数据的主影像,将其余影像重采样配准到主影像雷达坐标系统。因影像数据大,后裁剪出交城-清徐地区为研究区域,设置时间和空间基线阈值干涉。为与研究数据在时间上更好地匹配,分别下载SRTM和AW3D30高程数据进行差分干涉,在原始干涉相位中去除地形相位。分析比较后再次选质量较好的19、35个差分结果,其时空基线连通网络见图 3

      图  3  时空基线连通网络图

      Figure 3.  Time-Space Baseline Connectivity Network

      差分干涉图的相位构成为:

      $$ \left\{ \begin{array}{*{35}{l}} \text{ }\!\!\Delta\!\!\text{ }{{\varphi }_{j}}={{\varphi }_{{{t}_{A}}}}-{{\varphi }_{{{t}_{B}}}} \\ \text{ }\!\!\Delta\!\!\text{ }{{\varphi }_{j}}\approx \frac{4\text{ }\!\!\pi\!\!\text{ }}{\lambda }\left( {{d}_{{{t}_{A}}}}-{{d}_{{{t}_{B}}}} \right)+\text{ }\!\!\Delta\!\!\text{ }\varphi _{j}^{\text{topo}}+\text{ }\!\!\Delta\!\!\text{ }\varphi _{j}^{\text{atm}}+\text{ }\!\!\Delta\!\!\text{ }\varphi _{j}^{n} \\ \end{array} \right. $$ (1)

      式中,φtAφtB表示tAtB时刻的干涉相位;λ为雷达的中心波长;dtAdtB分别为tA和tB时刻相对t0时刻的累积形变量;Δφjtopo、Δφjatm、Δφjn分别表示干涉图j的地形相位误差、大气误差及噪声相位。

      其次,选取交城县公安局段村派出所作为稳定参考点,对每一个干涉图相位解缠,提取稳定高相干点,对观测方程进行二元回归分析,回归分析的结果包括高程校正值、线性形变速率、残差相位及用于质量评估的相位标准差。第一次回归分析迭代处理时,兼顾数字高程模型(digital elevation model, DEM)精度和处理效率,设置高程改正值和线性形变速率的初始范围分别为[-30, 30] m、[-0.1, 0.01] m/a,可获得每一个高相干干涉点对的高程误差、形变速率及残余相位。可能受大气噪声等的影响,实际的观测相位与所选的相位模型之间不能很好地匹配,随着不断地迭代计算,相位模型也在不断地更新,解算的高程校正与线性形变速率值逐渐趋向于0,相位标准差也越来越小。当两次迭代的结果无明显变化时,说明解算结果较为可靠,此时便可停止迭代。同时,在每一次回归分析时,需要通过设置相位标准差不大于1.2 rad来剔除质量较低的点,从而保证获取可靠的参数估计值。此时的残余相位包括非线性形变相位、大气延迟相位和噪声相位,基于它们三者不同的时间、空间依赖性来分离不同的相位。非线性形变相位为时间域上的低频信号,即在时间域相关、空间域不相关,而大气延迟相位是空间域的低频信号,噪声相位则是在时间与空间域均不相关的成分。通过时间域上高通滤波和空间域低通滤波可以将上述三者逐步分离。

      最后,假设两个相邻时间间隔内的形变速率为vk,在去除地形相位以及大气、噪声的影响后,第j景干涉图的形变相位信息为:

      $$ \text{ }\!\!\Delta\!\!\text{ }{{\varphi }_{j}}=\left( {{t}_{k}}-{{t}_{k-1}} \right){{v}_{k}} $$ (2)

      使用最小二乘方法解算出各个高相干点形变速率,并联合线性形变与非线性形变解算求得每景影像获取时刻的时间序列形变量,基于雷达波入射角关系将沿视线方向(line of sight,LOS)形变量转换为垂直方向上的地面沉降值[25]

    • 应用改进的SBAS-InSAR方法提取交城-清徐地区的地面年平均沉降速率和时间序列累计沉降量,结果见图 4~7。数据处理结果表明交城-清徐地区在2007-2010年和2017-2018年间主要出现4个大的形变区域P1P2P3P4 (见图 4)。其中P1P2沉降区域为矿区,P3P4沉降区域为平原区。

      图  4  2007—2010年交城-清徐地区年平均沉降速率

      Figure 4.  Average Vertical Deformation Velocity of Jiaocheng-Qingxu Area from 2007 to 2010

      图  5  2007—2010年各时间段累积沉降量

      Figure 5.  Accumulative Deformation in Different Stages from 2007 to 2010

      图  6  2017-11—2018-10交城-清徐地区年平均沉降速率

      Figure 6.  Average Vertical Deformation Velocity of Jiaocheng-Qingxu Area from 2017-11 to 2018-10

      图  7  2017-11—2018-10各时间段累积沉降量

      Figure 7.  Accumulative Deformation in Different Stages from 2017-11 to 2018-10

    • 监测结果中的P1区域位于交城县东北部,马庄村、安泽村附近。2007—2010年最大年平均沉降速率位于马庄村,最大沉降速率为-349 mm/a,且2008-02后沉降中心不断向马庄村南部移动,到2010-12累积沉降量高达-1 370 mm。然而在2017-11至2018-10马庄村区域较为稳定,沉降速率小于-30 mm/a,未出现明显形变;此外,2009-09至2010-06时间段内,安泽村的西南方向开始出现形变,沉降面积不断扩大。到2017—2018年安泽村附近持续发生形变,形变面积扩大,年平均沉降速率增加至-462 mm/a,沉降中心没有明显变化。

      P2区域为交城县的窑则头村及后火山村以南。2009-08,窑则头村西部开始出现形变,随着时间的变化,沉降范围逐渐向东南方向的后火山村扩大,2017-11至2018-10,沉降中心已经完全转移至后火山村。地面沉降速率在两个时间段内由-235 mm/a增加至约-350 mm/a,累积沉降分别约为-800 mm、-305 mm。

      图 4图 6中的紫色区域表示具体法定采矿区域,位于黄土高原交城县东部山区,朱家河南部,地处太原东西山矿区西北部,矿产资源丰富。野外实地调查资料证实,P1P2沉降区域与采矿区域一致。

      矿产资源开采规模的扩大、开采深度和范围的拓展,导致2007—2010年及2018-11至2018-10,该地区发生大量级地面沉降,随着开采工作的推进, P1区域沉降中心由马庄村向南逐渐移动到安泽村,P2区域沉降范围从窑则头村西部向西南方扩大。

      采矿带来了复杂的地面沉降问题,而降雨可能导致地面沉降的加剧。降雨是引起土壤侵蚀的最主要因子,在所有降雨中,只有一次性雨量大于12.7 mm时才会导致土壤侵蚀,发生水土流失,这部分降雨称为侵蚀性降雨[26]。为此,选取采矿区域内点a(见图 6),提取该点各月累积沉降量,并由中国气象局气象数据中心资料得到同时段内的降雨量情况,剔除不发生侵蚀的降雨,对比点沉降量与侵蚀性降雨量月值之间的关系,如图 8所示,发现地面沉降量与侵蚀性降雨之间没有明显的影响关系。因此,该时段内安泽村区域沉降主要还是由于矿产开采所导致。

      图  8  点沉降量与侵蚀性降雨量月值

      Figure 8.  Monthly Subsidence and Erosive Rainfall

      特别应该指出, 在采矿区域内,地面沉降与人类采矿活动具有明显的一致性, 具体见图 4图 6中黑色虚线框部分。结果进一步证实了InSAR技术在地面沉降等环境监测中的重要性, 而且必将成为国家矿产资源管理的重要工具与执法的重要依据。

    • P3主要分布在交城县坡底村、奈林村、覃村以及清徐县新民村一带,2007-06奈林村最先出现形变,到2007-08覃村以及清徐县新民村逐渐发生地面沉降,但沉降速率低于奈林村,2008-12起坡底村沉降速率开始增加。到2010年底P3区域沉降范围沿交城断裂带呈带状分布。在2007—2010年期间,最大沉降速率在-170 mm/a左右,2017-11到2018-10近1 a时间内, 奈林村、坡底村未发现明显形变,覃村以及清徐县新民村整体沉降速率减小至-110~-70 mm/a(见图 9)。

      图  9  剖线ABCD年平均沉降速率图

      Figure 9.  Vertical Deformation Velocity Along the Profiles AB and CD

      P4区域位于清徐县仁义村,2007年起从仁义村的东、西两侧开始形变,随着时间的推移,沉降范围不断向中部扩大。至2010-12出现两个沉降中心,东部沉降中心和沉降面积明显大于西部。而2017-11至2018-10, 仁义村沉降速率大大减小,地面保持稳定,形变量级由2007—2010年间的-200 mm/a降低为-30 mm/a以下。

      交城-清徐一带的水资源主要为当地降水形成的地表水和地下水的产水量,降水越多,地表水资源越多,补充渗入到地下水资源的也相对较多。交城县月平均降水量均低于100 mm,较为干旱,地下水资源补充不足。而地下水又是交城-清徐地区工农业生产及城市生活的主要供水水源。研究表明, 随着城市化、工业化进程的加快,2008年研究区内的孔隙地下水开采井共有155眼,地下水的实际开采量达到589×104 m3/a,大大超过研究区地下水可开采量,交城-清徐地区已处于严重超采的状态[27]。地下水大幅度开采,致使地下水位持续下降,形成地下水降落漏斗,由于上更新统和中更新统含水地层的失水压缩,必然导致降落漏斗区域出现地面沉降[28]。从图 4图 5可以看出, 从2007-09到2010-12, P3P4地区两处最大沉降中心坡底村、仁义村,其沉降范围逐渐扩大,沉降量不断增大,累积形变量分别达到-700 mm、-800 mm。两处沉降中心从中心到边缘沉降速率依次减小,形成沉降漏斗,如图 10所示。

      图  10  奈林村、仁义村沉降漏斗

      Figure 10.  Subsidence Funnels in Villages of Nailin and Renyi

      近年来,随着地下水资源的科学开发利用,关井压采、修建水库及其他治理措施的实施缓解了地下水过度开采的情况,有效控制了地面沉降灾害,到2017-11至2018-10,P3P4区域趋于稳定,没有产生大量级的形变。

    • 为了验证改进的SBAS-InSAR技术监测交城-清徐地区地面沉降的精度,将同期ALOS-1数据形变监测结果与GPS结果进行对比。在InSAR获得的2007—2010年平均形变速率图上提取与GPS相同点位的沉降速率(见图 4),并与表 2中的GPS结果比较。结果见图 11,可以看出,InSAR与GPS监测结果互差最大为8.2 mm/a,最小为1.8 mm/a,结果表明了改进方法在该区域施行的可行性与可靠性。

      表 2  GPS观测结果与同期InSAR形变监测结果比较

      Table 2.  Comparison of GPS Observation Results with the Results of InSAR Deformation Monitoring During the Same Period

      序号 点号 InSAR年平均沉降速率/(mm∙a -1 GPS年平均沉降速率/(mm∙a -1) 互差/(mm∙a -1)
      1 QX1 -7.7 -3.5 -4.2
      2 QX2 -2.3 -4.1 1.8
      3 QX3 -12.8 -4.6 -8.2
      4 QX4 -10.5 -15.8 5.3
      5 QX5 -24.1 -22.0 -2.1

      图  11  InSAR与GPS监测的形变速率对比

      Figure 11.  Comparison of Deformation Rate Between InSAR and GPS

    • 本文采用改进的时间序列InSAR技术对交城-清徐地区的ALOS-1及Sentinel-1A数据进行处理,得到了研究区的年平均形变速率及时间序列形变。研究结果表明,交城-清徐地区在各时间段内沉降范围及沉降量级均发生了巨大的变化,在2007—2010年、2017-11至2018-10两个研究时间内出现4个沉降区域。矿区的最大沉降速率分别达到-462 mm/a和-350 mm/a。平原地带的最大沉降速率分别为-170 mm/a、-200 mm/a,累积沉降分别达到-700 mm、-800 mm左右。采矿区域急剧形变主要由矿产资源的开采引起,可排除侵蚀性降雨对地面沉降的影响,随着开采工作面的推进,沉降中心发生滞后性移动,沉降范围逐步扩大。平原区域受交城断裂带以及地下水过度开采影响,形成跟断裂带走向一致的沉降带,近年来,各项地质灾害治理措施的推广实施有效缓解了该区域的地面沉降。经与同时期矿区和平原区域的GPS形变监测结果比较,两者具有较好的一致性,互差小于等于1 cm,表明改进的时间序列InSAR技术实验结果有效、可靠。

参考文献 (28)

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