DInSAR集成GPS的矿山地表形变监测研究

龙四春，唐 涛，张赵龙，3，李 黎，蒋宗立

(1.湖南科技大学煤炭资源清洁利用与矿山环境保护湖南省重点实验室，湖南 湘潭 411201；2.湖南科技大学测量工程与形变监测研究所，湖南 湘潭 411201；3.湖南科技大学能源学院，湖南 湘潭 411201)

DInSAR集成GPS的矿山地表形变监测研究

龙四春1，2，唐 涛1，张赵龙1，3，李 黎1，2，蒋宗立1，2

(1.湖南科技大学煤炭资源清洁利用与矿山环境保护湖南省重点实验室，湖南 湘潭 411201；2.湖南科技大学测量工程与形变监测研究所，湖南 湘潭 411201；3.湖南科技大学能源学院，湖南 湘潭 411201)

矿区滑坡、沉陷等地质灾害频繁，矿区地表监测及预报愈显重要，利用雷达差分干涉测量与GPS集成可实现对矿区的三维形变监测。本文以资兴唐煤矿区为例，对矿区五景ASAR数据进行了处理，获取了垂直形变图；在矿区选取了代表性的10个GPS形变监测点，获取了ASAR数据对应时间的平面点位形变监测结果。对DInSAR与GPS测量数据集成与内插，获得地面监测点的三维形变量，采用部分监测点的水准测量数据对形变结果进行了验证，结果表明两种监测结果一致。

DInSAR；GPS；集成；三维；形变监测

一、引 言

在国外，Carnec等用ERS雷达影像对法国Gardanne地区煤矿开采引起的沉陷进行了DInSAR监测，并将地下开采巷道位置图与雷达差分干涉图进行叠加分析，粗略地得出开采巷道位置中心与DInSAR差分干涉图沉陷盆地中心位置基本一致[1]。1999年，Wright等利用ERS、SAR数据对植被覆盖的Selby煤田导致的地表沉陷进行了监测，从大量影像中找到时间基线为35 d的干涉像对，提取到110 mm的地面沉陷[2]。澳大利亚Ge Linlin等用InSAR与GPS、水准集成进行煤矿开采沉陷监测，提取了三维形变监测结果，得出在植被覆盖地区L波段比C波段数据更有优势的结论[3]。2007年，Jung等用PSInSAR技术，使用25幅JERS-1影像研究了时间跨度长达6年的煤矿开采后沉陷，得到了一个粗略的沉陷监测结果[4]。此后，2011年，Nesrin Salepci[5]、Saygin Abdikan[6]，以及2012年，Wolfgang[7]等采用InSAR、GPS、水准等数据集成进行了矿山地表沉陷监测，但由于植被覆盖等因素的影响，尤其像我国南方的丘陵地区，认为采用中低分辨率SAR很难得到可靠的形变监测结果。

在国内，2005年吴立新等用5幅ERS-1/2影像提取了开滦矿区煤层开采引起的地表沉陷，得到半年内LOS方向的地表形变量，并将其分解为水平分量和垂直分量[8]。2007年独知行[9]、董玉森[10]、王行风[11]等在传统矿山形变监测的基础上，试验了GPS与InSAR数据融合监测矿山开采沉陷，得到了较连续的地表连续形变结果，并结合开采进行了分析。2011年，JIANG Liming[12]用SBAS方法监测了乌达煤矿由煤炭火灾引起的地表沉陷，成功监测到整个雷达影像范围内拥有18个沉陷区域。2011年，盛耀彬等采用ALOS PALSAR影像，基于时序差分干涉对澳大利亚某矿区开采导致的地表形变进行了监测，其监测结果与开采巷道位置、推进进度信息相叠加，验证了监测结果的一致性[13]。此后，2011年YIN Hongjie[14]，以及2012年FAN Hongdong[15]等用DInSAR与常规测量数据的集成开展矿山沉陷监测研究，企图使InSAR监测技术普及应用到矿山地表开采沉陷地质灾害监测中。但是由于中低分辨率SAR本身带宽、回波强度等的局限性，很难同时实现从微量缓慢形变到大尺度快速沉滑的三维形变监测，在水平方向的移动还需依靠GPS等外部数据进行校准。

二、DInSAR及GPS测量集成

1.DInSAR沉陷监测的原理

二轨法DInSAR形变监测技术的几何原理如图1所示。在图1中，S1、S2为天线在两个成像时刻的位置，H为天线在S1处的椭球高度，P为地面观测点，h为监测点相对于椭球体的高度，θ为天线在S1处的视角，B为基线长度，α为基线与水平方向的夹角，r1、r2分别为S1、S2到监测点的斜距。

图1 DInSAR成像几何原理图

图1中，S1、S2两雷达天线从同一目标表面单元接收到的相位差φ可表示为

从图中的几何关系，根据余弦定理有

皮亚杰把人的认知发展分为了四个阶段：感知运动阶段、前运算阶段、具体运算阶段和形式运算阶段，对应的年龄段分别为：0—2、2—7、7—11、11—成年。很明显，初中生的认知发展水平属于形式运算阶段，在这一阶段的学生，能够根据逻辑推理、归纳或演绎的方式解决问题，抽象概括化水平高，思维发展接近成人水平，此外一个特征便是青春期自我中心：青少年并不否认他人有不同的感知和信念，并开始关注他们自己的观点、信念、态度。

根据式(1)和式(2)，图1中监测点的地形高度h可以表示为

如果在观测期间地表发生了形变，假设地表沿视线方向发生的形变量为Δρ，则两天线S1和S2对监测点的测量相位差可表示为

通过作差处理，便可以得出地表形变量。

2.DInSAR及GPS集成原理

DInSAR与GPS测量在很多方面存在异同，DInSAR在空间分辨率上极具优势，但时间分辨率稍显不足；GPS在时间分辨率上具有很大优势，但空间分辨率存有缺陷。因此，DInSAR与GPS集成可以实现两者之间的优劣互补，得到三维形变监测结果。集成原理如图2所示。

图2 DInSAR及GPS集成原理示意图

如图2所示，DInSAR与GPS集成是将监测点的三维信息分别进行处理，利用DInSAR获取监测点的垂直形变量，用GPS测量获取监测点的x和y的形变量，进而集成得到监测点内的三维形变量。

三、DInSAR及GPS在唐煤矿区中的集成应用

1.资兴唐煤矿区的概况

资兴唐煤公司位于湖南省资兴市，大致位于112°40′E～113°30′E、24°40′N～26°10′N区域范围内。矿区内地形比较复杂，最高峰为罗仙岭，海拔946 m。井田构造以断裂为主，主导断层是贯穿矿区的三都平野断层，伴随它的有抬轿垅断层、白石江断层，均具压扭断裂性质。

为了对矿区进行整体监测，矿区内共布设了25个GPS控制点、145个水准控制点。

2.唐煤矿区试验数据来源

矿区形变监测采用五景入射角23°、C波段、VV极化的ENVISAT ASAR影像数据。轨道号分别为13799、14300、14801、15803和18809。去除地形采用SRTM DEM。GPS采用静态测量数据，精度能达到毫米级。

3.DInSAR监测数据处理分析

在试验中，以2004年11月24日的影像为主影像，以2004年12月29日的影像为从影像进行干涉处理。本试验将采用二轨法对ASAR数据进行处理。具体流程如图3所示。

图3 二轨DInSAR监测数据处理流程

借助GAMMA软件对五景ASAR影像进行轨道修正、配准等处理获得SLC单视复数影像。为了减少数据处理所占用的内存空间，根据矿区的大致位置，对SLC单视复数影像对进行切割，如图4所示。

图4 切割前、后的影像

对切割后的五景SLC单视复影像以轨道号14300影像为主影像分别进行配准、干涉处理获得相干图(如图5所示)。

图5 相干图生成

从图5中4幅相干系数图可以看出，14300_ 14801干涉像对的相干性最高，故选取14300.SLC、14801.SLC两景单视复影像进行二轨差分处理。

由于两幅影像成像轨道、视角或时间的偏差，在距离和方位向都会存在一定的错位和扭曲。因此，影像配准是影像进行干涉、差分等步骤的关键，配准精度的高低直接影响监测结果。但通常情况下，借用GAMMA软件，影像配准误差小于0.2个像元，满足监测精度要求。

完成配准后，主影像和重采样后的辅影像共轭相乘，生成干涉图，如图6所示。

再对同地区SRTM DEM进行投影转换、地理编码等步骤，得到模拟地形相位，如图7所示。

图7 模拟地形相位图

将原始影像干涉处理得到的复数干涉图与由外部SRTM DEM模拟得到的地形相位图进行差分处理，得到差分干涉相位图，如图8所示。

图8 差分干涉相位图

地形、时空基线失相关、热噪声、数据处理等噪声的存在使得干涉图信噪比降低，尤其对于有植被覆盖的矿山地区，会导致相位解缠困难。干涉图中各点的相位值只是落入真实相位主值[－π，π]区间内，要得到反映形变信息的真实相位值必须进行相位解缠；再进行从相位到形变量的转换与地理编码，就可以得到矿区地表沉降图，如图9所示。

图9 滤波后的差分干涉图

4.DInSAR与GPS监测结果集成

基于采集的静态GPS数据，进行基线解算及网平差处理，得到与InSAR部分监测点在2004年11—12月间平面位置在x和y方向的形变曲线，如图10和图11所示。

图10 x方向位移

图11 y方向位移

借助ArcGIS软件，得到以上水平位移变形监测点的垂直形变量(见表1)。

表1 DInSAR与水平变形对应的监测点垂直沉降量

为了检验DInSAR垂直方向监测成果的准确性，利用唐煤矿区2004年11—12月的水准测量数据与其进行比较，结果见表2。

表2 DInSAR垂直沉降量与其水准数据比较m

从表2可见，除监测点H6对应的DInSAR测量值与水准测量值相差较大外，其余点具有很高的相关性。再将沉降监测结果与GPS水平监测结果进行集成，得到监测点的三维形变监测结果(如图12所示)。

四、结束语

DInSAR技术观测结果是整个区域面的变形信息，监测精度与水准测量相当，GPS能毫米级地监测水平位移，DInSAR集成GPS实现了DInSAR与GPS测量技术在垂直和水平方向监测精度的优劣互补，提高了矿山沉陷监测工作的效率，使得监测结果更加可靠。但存在个别点位的DInSAR监测与水准监测结果相差2.6 cm，初步分析是由于矿区植被等的影响，雷达影像的相干性较差，导致相位解缠困难或失败所造成。随着DInSAR技术及GPS测量技术的日趋成熟，以及高分辨率多频多模星载SAR的发射，DInSAR与GPS、水准数据集成的高精度大范围三维形变监测将逐步得到应用。

图12 监测点的三维形变结果

[1] CARNEC C DELACOURT C.Three Years of Mining Subsidence Monitored by SAR Interferometry，near Gardanne，France[J].Journal of Applied Geophysics，2000，43(1)：43-54.

[2] WRIGHT P STOW R.Detecting Mining Subsidence from Space[J].International Journal of Remote Sensing，1999，20(6)：1183-1188.

[3] GE L，CHANG H C，RIZOS C.Mine Subsidence Monitoring Using Multi-source Satellite SAR Images[J]. PhotogrammetricEngineeringandRemoteSensing，2007，73(3)：259-266.

[4] JUNG H C，KIM S W，JUNG H S，et al.Satellite Observation of Coal Mining Subsidence by Persistent Scatterer Analysis[J].Engineering Geology，2007，92(1-2)：1-13.

[5] SALEPCI N.Long Term Monitoring of Mining Induced Subsidence in Thuringia，Germany by DInSAR[C]∥8th International Workshop on Advances in the Science and Applications of SAR Interferometry.[S.l.]：IEEE，2011.

[6] ABDIKAN S，HOOPER A.InSAR Time Series Analysis of Coal Mining Field in Zonguldak City，NW Turkey [C]∥8th International Workshop on Advances in the Science and Applications of SAR Interferometry.Tarkey：[s.n.]，2011.

[7] NIEMEIER W，LIU Donglie.Evaluation of InSAR Technology for Monitoring Surface Deformation due to Mining Activities in Mountainous Areas[C]∥Joint International Workshop on Mine Surveying in China.Beijing：[s.n.]，2012：340-346.

[8] 吴立新，高均海，葛大庆，等.工矿区地表沉陷Dln-SAR监测试验研究[J].东北大学学报：自然科学版，2005，26(8)：778-782.

[9] 独知行，阳凡林，刘国林，等.GPS与InSAR数据融合在矿山开采沉陷形变监测中的应用探讨[J].测绘科学，2007，32(1)：55-57.

[10] 董玉森，GE L，CHANG H C等.基于差分雷达干涉测量的矿区地面沉降监测研究[J].武汉大学学报：信息科学版，2007，32(10)：888-891.

[11] 王行风，汪云甲，杜培军.利用差分干涉测量技术监测煤矿区开采沉陷变形的初步研究[J].中国矿业，2007，16(7)：77-80.

[12] JIANG L，LIN H，MA J，et al.Potential of Small-baseline SAR Interferometry for Monitoring Land Subsidence Related to Underground Coal Fires：Wuda(Northern China)Case Study[J].Remote Sensing of Environment，2011，115：257-268.

[13] 盛耀彬.基于时序SAR影像的地下资源开采导致的地表形变监测方法与应用[D].徐州：中国矿业大学，2011.

[14] 尹宏杰，朱建军，李志伟，等.基于SBAS的矿区形变监测研究[J].测绘学报，2011，40(1)：52-58.

[15] FAN Hongdong，DENG Kazhong.Generating Mining Subsidence by D-InSAR and Probability Integral Method [C]∥Joint international Workshop on Mine Surveying in China.Beijing：[s.n.]，2012：268-273.

On Mining Ground Deformation Monitoring Based on Integration of DInSAR and GPS

LONG Sichun，TANG Tao，ZHANG Zhaolong，LI Li，JIANG Zongli

P258；P228.4

B

0494-0911(2014)11-0006-05

2013-10-08；

2014-07-29

国家自然科学基金(41404106；41004002)；大地测量与地球动力学国家重点实验室基金(SKLGED2014-5-3-E)；桂科能基金(1207115-21)；煤炭资源与环保湖南省重点实验室基金(E21221)

龙四春(1975—)，男，湖南涟源人，博士后，副教授，主要研究方向为合成孔径雷达干涉测量与大地测量。

龙四春，唐涛，张赵龙，等.DInSAR集成GPS的矿山地表形变监测研究[J].测绘通报，2014(11)：6-10.

10.13474/j.cnki.11-2246. 2014.0351