兰州市城区沉降监测及其空间分异特性分析_王睿博.pdf

2023 年第 3 期工程勘察Geotechnical Investigation&Surveying51 兰州市城区沉降监测及其空间分异特性分析王睿博1,甘 淑1,2(1.昆明理工大学 国土资源工程学院,昆明 650093;2.云南省高校高原山地空间信息测绘技术应用工程研究中心,昆明 650093)摘要:利用时序 InSAR 的两种技术:PS-InSAR 和 SBAS-InSAR,对兰州主城区 2017 年 2 月至 2019年 6 月共 37 景的降轨数据进行处理分析。根据实验共提取五处沉降区,经过对比,两种技术结果一致性较高,其形变范围大致相同,形变数值的相干性基本相近,时序上总体都呈现下降趋势,只存在少量偏差点,但 SBAS-InSAR 技术结果的形变及周围变化趋势更为明显且连续,数值变化相对平缓,精度较高。因此,以 SBAS-InSAR 形变结果为主,PS-InSAR 形变结果为辅,由点及面,并结合地形、土质、植被覆盖、降水等因素,大致判定沉降原因与湿陷性黄土、水土流失和建筑物下沉有关。关键词:PS-InSAR;SBAS-InSAR;沉降监测;形变分析中图分类号:P237文献标识码:A收稿日期:2022-01-29;修订日期:2022-03-12基金项目:国 家 自 然 科 学 基 金 项 目(基 金 项 目 名 称:东 川 小 江 泥 石 流 迹 地 的 多 尺 度 遥 感 探 测 试 验 分 析 研 究,编 号:41861054;基金项目名称:滇中星云湖高原湖泊流域聚落空间格局演化研究,编号:41561083).作者简介:王睿博(1995-),男(汉族),甘肃定西人,硕士.通讯作者:甘淑(1964-),女(汉族),云南腾冲人,博士,教授,E-mail:1193887560 .Settlement monitoring and spatial differentiation analysis of Lanzhou CityWang Ruibo1,Gan Shu1,2(1.Faculty of Land Resource and Engineering,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650093,China;2.Plateau Mountain Spatial Information Survey Technique Application Engineering Research Center at Yunnan Provinces University,Kunming 650093,China)Abstract:Using two technologies of multi-temporal InSAR:PS-InSAR and SBAS-InSAR,the data of 37 descending scenes in the main urban area of Lanzhou from February 2017 to June 2019 are processed and analyzed.According to the experiment,a total of five settlement areas are extracted.After comparison,the results of the two technologies have high consistency,their deformation range is roughly the same,the coherence of deformation values is basically similar,and the overall time sequence shows a downward trend,with only a few deviation points.However,the deformation and surrounding change trend of SBAS-InSAR technology results are more obvious and continuous,the spatial deformation obtained is relatively gentle and the accuracy is high.Therefore,based on the deformation results of SBAS-InSAR and PS-InSAR and from point to surface,it is roughly determined that the settlement reason is related to collapsible loess,water and soil loss and building subsidence,combined with terrain,soil quality,vegetation cover,precipitation and other factors.Key words:PS-InSAR;SBAS-InSAR;settlement monitoring;deformation analysis0引言合成孔径雷达(SAR)利用小孔径天线与目标点进行相对运动,在不同的位置发射电磁波并接收回波,进行相干处理后,获得较高分辨率的成像雷达。在此基础上,合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)应运而生,其主要应用于地表形变监测研究,优势体现在结果精度较高、区域范围大、全天时全天候作业及受气候条件影响较小等方面,尤其在火山、冰川漂移、滑坡、52 工程勘察Geotechnical Investigation&Surveying2023 年第 3 期地震和地下水抽取等因素造成的地表形变监测中发挥着越来越重要的作用,可弥补传统方法分辨率较低、数据覆盖范围小且更新缓慢等不足1 5,电磁波的穿透特性还可使其透过地表或植被获取掩盖的信息。随 后 发 展 的 合 成 孔 径 雷 达 差 分 干 涉 测 量(Differental InSAR,D-InSAR)技术较好地弥补了传统地表形变监测方法的不足,展现出了一定的优势及应用前景6 10。其中,永久性散射体雷达干涉技术(PS-InSAR)由意大利 Ferretti 等于 2001 年提出11,由此,InSAR 技术引入时间序列。2002 年,Berardino等提出小基线集技术(SBAS-InSAR)12。近几年,PS-InSAR 与 SBAS-InSAR 经过多年的发展,使监测沉降精度越来越高,可达毫米级。目前,时序 InSAR 已被应用于多地的形变监测,文献13 利用 PS-InSAR 技术获取了天津地区的沉降速率,并结合水位降落漏斗等值线图,发现沉降中心与地下水位漏斗大致吻合,得出天津地区沉降 原 因 是 由 于 地 下 水 开 采 过 度 的 结 论;文 献14 利用 Radarsat-2 影像及 PS-InSAR 技术,对峰峰矿区某矿老采空区地表进行形变监测,最终得到老采空区地表下沉速率,并建立了采空区工作面累积下沉与停采时间的关系式,即停采时间越长,下沉越趋于稳定;文献15 利用 2015 2016 年的 18景 Sential-1A 卫星数据和 SBAS-InSAR 技术,获取了兰州新区地面沉降范围和速率情况,揭示了地下水位、土质以及城市建设与地面不均匀沉降的关系,从而在预防的角度上减少地面沉降现象及其危害;文献16 利用改进的 SBAS-InSAR 技术探测出我国山西长治市武乡县的矿区地表沉降,处理结果显示该研究区共有两处区域发生了较大量级的沉降现象。此外,时序 InSAR 技术还可应用于地面灾害隐患早期预测、冰川监测、地壳形变等方面。至此,时序 InSAR 技术已成为微波遥感的热门方向。兰州地处黄土高原区域,加上近几年城市的大力发展,包括城区扩建及地铁建设等因素,增加了其沉降发生的可能性,故本文分别利用 PS-InSAR和 SBAS-InSAR 技术,观测兰州市城区形变,判定沉降区域,并依据形变讨论两种时序 InSAR 技术的形变差异性,分析沉降原因,以期为相关研究提供参考。1研究区概况及数据来源1.1研究区概况兰州位于中国西北部、甘肃省中部,主城区位于 355855.06N 361638.16N,103320.331035853.42,包含 4 个行政区:城关区、七里河区、安宁区和西固区,其地势西南高,东北低,黄河自西南流向东北,是唯一一座黄河穿越中心市区的省会城市,由此形成了峡谷与盆地相间的串珠形河谷,即两山夹一河。主城区受到地形限制,呈东西方向狭长带状分布。如图 1 所示,曲线为兰州市行政区域,长方形框为哨兵影像覆盖范围区域及实验区域。图 1研究区范围 Fig.1Scope of study area兰州地处黄土高原西部的黄土最厚处,厚度可达 300m 以上,土质多为湿陷性黄土,植被覆盖较为稀疏,受水浸湿后,土质结构易被破坏,极易失去强度,发生下陷现象。位于半干旱地区的兰州,总体年均降水量较少,但根据资料显示,兰州在2018 年创下近 39 年来同期雨量最多的纪录,远超同期的降水量,大大增加了黄土的湿陷性。尤其在近几年,城市建设发展迅速,新建高层建筑、地铁等,易导致水土流失,增加了沉降风险。因此,在2018 年前后,应针对兰州主城区进行长时间观测。1.2数据来源本文数据来源于哨兵 1A(Sentinel-1A)卫星,时间跨度为 2017 年 2 月至 2019 年 6 月,共 37 景SAR 影像数据,模式为宽幅(IW)降轨,选取同极化 VV,并为每一景配有相应的精轨数据,外部参考 DEM 采用 SRTM1 精度。详细的 SAR 影像数据信息如表 1 所示。2时序 InSAR 数据处理2.1PS-InSAR 数据处理PS-InSAR 基 本 原 理 是 利 用 多 景 同 一 地 区 的SAR 影像,通过统计分析时间序列上幅度和相位信息的稳定性,探测不受时间、空间基线去相关影响的稳定点目标17,通过分析这些稳定的 PS 点,从而获取精确的地表形变相位。根据以上原理,经过多次实验,选择日期 20180813为主影像。如图 2(a)所示,最短空间基线为 8.2619m,最长空间基线为 130.114m。经过干涉图生成,共产生 36 幅干涉像 对。通 过第一次反 演获得位移2023 年第 3 期工程勘察Geotechnical Investigation&Surveying53 表 1影像及干涉数据对信息Table 1Image and interference data pair information序号日期数据类型空间基线(m)时间基线(d)序号日期数据类型空间基线(m)时间基线(d)120170219SLC-40.61175402020180801SLC-98.569012220170303SLC-89.09845282120180813SLC0.00000320170408SLC45.14474922220180906SLC42.236012420170502SLC26.77544682320180918SLC9.611936520170607SLC73.45614322420180930SLC-31.207848620170713SLC-23.69503962520181012SLC51.766160720170806SLC67.97213722620181024SLC38.045172820170911SLC21.51923362720181105SLC50.187384920171005SLC36.50643122820181117SLC18.2404961020171110SLC-20.03