利用Sentinel-1影像探测宁波地面沉降

朱邦彦，李建成，储征伟，王 晓，孙静雯，姚冯宇

(1. 南京市测绘勘察研究院股份有限公司，江苏 南京 210019；2. 武汉大学测绘学院，湖北 武汉 430079； 3. 淮海工学院测绘与海洋信息学院，江苏 连云港 222000)

20世纪90年代中后期以来，基于时序InSAR(MT-InSAR)分析方法的高精度差分干涉测量技术得到发展并成为当前研究的热点。MT-InSAR技术是通过多幅干涉图按照一定的时间序列建模以去除传统InSAR技术中相位观测误差、DEM误差、轨道误差等影响，通过统计分析时间序列上幅度和相位信息的稳定性，探测不受时空去相关影响的稳定点目标(permanent scatterer，PS)。经典的如Ferretti等在2001年提出的基于永久散射体的干涉测量技术(PSInSAR)[1]。Berardino等在2002年首次提出小基线集(small baseline subset，SBAS)技术，通过选取短时空基线SAR影像对进行干涉组合，从而提高形变信息以提取密度和精度[2]。MT-InSAR技术已经在城市及其基础设施沉降监测中得到越来越广泛的应用[3-9]。

随着社会经济的快速发展，我国的地面沉降现象不断加剧。截至2009年，全国超过50个城市发生了较严重的地面沉降。地面沉降已成为影响我国生态文明建设和可持续发展的一个重大问题。截止到2016年底，宁波市区沉降面积已达500 km2，快速发展建设中出现的大面积地面填土堆载和交通动负荷，成为现阶段诱发宁波市区地面沉降的主因[10]。为满足地面沉降高时空分辨率信息快速获取的迫切需求，本文基于Sentinel-1影像对宁波地区地面沉降进行研究。

Sentinel-1A是欧洲委员会哥白尼环境监测计划于2014年发射的第一颗卫星[11]。宽幅影像幅度达250 km，12 d重复周期，可获取全天候SAR图像，非常适合对地面沉降的灾害影响进行监测和评估。本文基于21景Sentinel-1A卫星SAR影像采用MT-InSAR方法，获取宁波地区2016—2018年期间高精度的地表沉降信息，包括年平均沉降速率、时序累计沉降量等，并与同期水准进行比较，验证结果的精度和可靠性，分析宁波地区的沉降时空分布特征，并以地铁2号线为例，分析轨道交通沿线地面沉降情况。

1 MT-InSAR方法

1.1 差分干涉处理

为了提高干涉测量成功几率，确保形变测量的可靠性，选取使得时间基线(T)、空间基线(B)及频率(f)参数最佳的一幅公共主影像，以确保得到整体最优的基线参数(γm)。

(1)

本文选择21幅SAR数据中的2017年5月10日影像作为主影像，与其他SAR影像进行干涉处理，得到干涉图。使用精密轨道数据(precise orbit ephemerides，POD)减弱轨道误差的影响。然后利用SRTM DEM模拟地形相位并去除，生成时序上的差分干涉图。

1.2 PS点选择

PS干涉相位模型仅适用于在时间序列上保持相位稳定的像素。因此，为了进行PS干涉处理，首先要在SAR图像上选择保持相位稳定的散射点。Ferretti等提出了利用SAR振幅离差指数来选取PS点的方法，它依据PS点的稳定性可以通过回波相位在时间序列上一定的统计特性来表达[1,12]。振幅离差指数的表达式为

(2)

式中，g为目标反射能量(正实数)；σA为时序振幅标准差；σnR、σnI分别为噪声实部和虚部标准差；σφ、μA分别表示时序相位标准差和振幅均值；DA为振幅离差指数。

选择合适的振幅离差指数阈值(本文设为0.3)，大于该值的像素被认为具有较稳定的散射体，可作为PS候选点目标。

利用Delaunay不规则三角网建立PS候选点间的关系，其相位梯度可表示为

ΔφAPS+Δφnoise

(3)

(4)

通过相位解缠可从参考点解算出格网上每点的形变速率和DEM误差。

1.3 APS估计

针对大气相位屏APS(atmospheric phase screen)的估计，采用时空滤波的方法[1,14-15]。该方法是基于残余相位各分量在时空上具有不同的统计特性。由于大气在空间上的一定尺度范围内(如1 km)是相关的，在空间域上表现为平滑的低频信号，而大气条件随时间变化很快，在时间域上呈现高频信号。因此，对残余相位进行时空滤波就可以估计出ΔφAPS。

2 研究结果与精度验证

2.1 研究区与处理结果

本文以宁波地区为研究对象。数据选取21景升轨Sentinel-1A影像，入射角范围为36.17°～36.22°，VV极化，时间范围为2016年7月26日至2017年12月12日，影像参数见表1，时空基线参数如图1所示。POD精密轨道数据由欧空局提供。

图1 Sentinel-1A影像时空基线

序号卫星获取日期轨道方向极化方式传感器模式入射角/(°)1Sentinel-1A2016-07-26AscendingVVIW36.172Sentinel-1A2016-10-06AscendingVVIW36.173Sentinel-1A2016-10-30AscendingVVIW36.174Sentinel-1A2016-11-23AscendingVVIW36.175Sentinel-1A2016-12-05AscendingVVIW36.176Sentinel-1A2016-12-17AscendingVVIW36.177Sentinel-1A2017-01-22AscendingVVIW36.178Sentinel-1A2017-02-15AscendingVVIW36.179Sentinel-1A2017-03-11AscendingVVIW36.1710Sentinel-1A2017-04-04AscendingVVIW36.2211Sentinel-1A2017-04-16AscendingVVIW36.2212Sentinel-1A2017-05-10AscendingVVIW36.2213Sentinel-1A2017-06-27AscendingVVIW36.2214Sentinel-1A2017-07-21AscendingVVIW36.2215Sentinel-1A2017-08-26AscendingVVIW36.2216Sentinel-1A2017-09-07AscendingVVIW36.2217Sentinel-1A2017-09-19AscendingVVIW36.2218Sentinel-1A2017-10-13AscendingVVIW36.2219Sentinel-1A2017-11-06AscendingVVIW36.2220Sentinel-1A2017-11-30AscendingVVIW36.2221Sentinel-1A2017-12-12AscendingVVIW36.22

基于Sentinel-1A影像采用MT-InSAR方法进行处理后，共识别出370 469个PS点，每平方千米范围内包含约376个PS点。这种密度已经可以满足MT-InSAR技术反演地面沉降和沉降分析的要求。年沉降速率和累计沉降量是地面沉降监控和评价中常用的指标，能够正确定量地反映研究区的沉降情况。得到研究区地面沉降变化的空间分布特征如图2 所示。

图2 研究区PS点平均沉降速率和累计沉降量

2.2 精度验证

本文利用水准实测数据，对InSAR处理结果进行精度评定。MT-InSAR结果以水准测量为基准，并转化为高程方向，统一基准后再进行比较。本文选取了宁波市水准观测网中的7个水准点与邻近InSAR监测点(<100 m)进行比较分析。InSAR沉降速率和水准沉降速率比较见表2。二者差值绝对值最大为2.7 mm/a，最小值为0.6 mm/a，均方根误差RMSE为1.7 mm/a。由此可见，基于Sentinel-1A影像采用MT-InSAR技术获取的宁波地区地面沉降结果与水准观测十分吻合，验证了研究结果的精度和可靠性。

表2 InSAR反演和水准观测的平均沉降速率比较 mm/a

3 沉降时空特征分析

3.1 地面沉降分布特征

如图2所示，研究结果表明2016—2018年宁波地面沉降现象较为严重，沉降中心分布不集中且数量较多，广泛分布在海曙区、镇海区、江北区、鄞州区及北仑区。

位于海曙区的沉降漏斗连接成片，最大沉降速率为22.5 mm/a，沉降量达30.3 mm，是研究区域内最严重的沉降中心。此外，海曙区的栎社周边等沉降漏斗也连接成片，最大沉降速率20.9 mm/a，最大沉降量28.2 mm。镇海区存在3个沉降中心，分别位于镇海炼化附近，最大沉降速率20.2 mm/a，最大沉降量27.3 mm；宁波帮博物馆附近，最大沉降速率19.1 mm/a，最大沉降量25.8 mm；敬德小学附近，最大沉降速率21.1 mm/a，最大沉降量28.6 mm。江北区存在3个沉降中心，分别位于宏图路与通宁路交叉口附近，最大沉降速率17.7 mm/a，最大沉降量24.0 mm；机场北路附近，最大沉降速率21.5 mm/a，最大沉降量29.0 mm；沈海高速宁波北枢纽附近，最大沉降速率16.3 mm/a，最大沉降量24.4 mm。鄞州区存在3个沉降中心，分别位于姜山镇周边，最大沉降速率20.5 mm/a，最大沉降量27.7 mm；宁波东站附近，最大沉降速率19.9 mm/a，最大沉降量27.0 mm；鄞州邱隘实验小学以南，最大沉降速率17.3 mm/a，最大沉降量23.4 mm。北仑区仅存在一个沉降中心，位于北仑区中医院附近，最大沉降速率20.3 mm/a，最大沉降量27.4 mm。

3.2 轨道交通沿线地面沉降

如图3所示，主要交通公路、铁路均有部分落入沉降区内。如沈海高速公路穿过本研究范围内的一个沉降漏斗及两个沉降带，分别位于鄞州区的姜山镇周边，海曙区栎社周边等沉降漏斗连接成片的区域，古林镇、高桥镇等沉降漏斗连接成片的区域。北仑铁路穿过本研究范围内的两个沉降漏斗，分别位于鄞州区的宁波东站附近、鄞州邱隘实验小学以南。以宁波地铁2号线为例，该线路由栎社国际机场站至清水浦站，已营运线路经过海曙区、江北区及镇海区。根据Sentinel-1A影像的InSAR反演结果，宁波地铁2号线沿线地面沉降空间分布特征如图3所示。2016—2018年间，地铁2号线沿线的主要沉降中心集中在海曙区及镇海区，其中最大沉降速率19.9 mm/a，最大沉降量26.9 mm，位于镇海区。沉降较为严重的地铁站点有路林站、三官堂站、栎社国际机场站、栎社站等。

图3 宁波地铁2号线沿线PS点平均沉降速率

4 结 语

本文基于21景Sentinel-1A影像采用MT-InSAR方法研究了宁波地区地面沉降，利用研究区同期水准结果检验了本文的研究结果，两者的差值均小于3.0 mm/a，RMSE为1.7 mm/a。说明MT-InSAR方法反演结果与水准获取结果吻合，验证了MT-InSAR技术在宁波地区沉降监测中的精度和可靠性，可以代替传统水准作为一种沉降监测的手段。

本文分析了2016—2018年期间的宁波地面沉降变化的时空分布特征。研究区域最大沉降速率为22.5 mm/a，沉降量达30.3 mm，位于海曙区。分析了轨道交通沿线地面沉降分布特征，主要交通公路、铁路均有部分落入沉降区内。本文研究结果可为城市公共安全及地质灾害预防提供参考资料，为城市规划发展、智慧城市建设及社会精细化治理提供科学依据。