利用PS-InSAR技术监测武汉市主城区地面沉降

孙伟，李江卫，白洁，童欣

(武汉市测绘研究院，湖北 武汉 430022)

1 引 言

近年来，随着城市建设开发力度加大，多种因素的综合影响导致武汉市主城区部分区域陆续出现地面沉降。2013年以来，汉口香港路建设大道两侧、泛后湖区域、王家墩中央商务区及汉口火车站等区域相继发生不同程度的地面沉降，影响了市民工作和生活。传统的地面沉降监测方法有卫星定位测量、水准测量、测量机器人等，其作业周期长、空间采样率低、接触式测量、受天气影响较大等劣势导致沉降监测工作效率低下，无法满足当前城市公共安全管理和应急保障的需要。

针对城市地面沉降问题，国内外专家和大量工程技术人员开展了很多有效的监测工作，近20年逐步发展起的合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)技术相对于传统的大地监测方法，具有非接触式、高分辨率、高准确率等优势，已成为地面、建筑物形变监测应用领域的研究热点和发展方向。Ferretti等[1]基于差分合成孔径雷达干涉测量(Differential InSAR，D-InSAR)理论，在二十世纪初提出了永久散射体干涉测量(Persistent Scatterer InSAR，PS-InSAR)，是利用长时间序列SAR影像集进行时间和空间域形变量估算，以提取永久散射体形变信息的干涉测量方法，该方法在监测城市地面缓慢沉降中具有显著优势。文献[2]～[6]采用不同类型的SAR影响数据，利用PS-InSAR技术分别在北京、上海、天津、唐山等地面沉降监测工作中进行了有效试验，证实该技术的有效性、可靠性。为准确掌握近几年武汉市主城区地面沉降分布及动态演化特征，本文利用武汉地区的36景COSMO-SkyMde影像数据，考虑到城市楼宇密集的特点，采用时序PS-InSAR技术进行地面沉降监测试验，为全面开展自然资源监测调查和城市公共安全管理探索新的技术手段。

2 监测区范围和数据处理

2.1 监测区范围

武汉地处江汉平原东部、长江中游，长江及其最大支流汉江横穿武汉市主城区，形成了汉口、汉阳、武昌的三镇格局。属残丘性河湖冲积平原，黏土和亚黏土层较厚，受新构造运动和河水流态的影响，特别是长江三峡水利枢纽建成后沿江地区地下水位下降，改变了长江流域季节性水位变化规律。近年来城市建设、开发力度加大，高层建筑、地下工程建设等多种因素的综合影响导致武汉市中心城区部分区域出现地面沉降。据调查，2013年以来，武汉市江岸区、江汉区、硚口区和武昌区共有40余个小区、单位相继发生了地面沉降，造成建筑物附属设施及市政道路不同程度开裂、下沉，管道接头脱节等，特别是江岸区后湖区域尤为突出[7]，调查与收集的地面沉降点共有157处、沉降路段3处。此外还有建设大道附近及其延长线、竹叶山、江汉路、青年路、新华路、汉口火车站和武昌复兴路附近的小区和单位均发生了不同程度的地面沉降现象。

图1武汉市主城区监测区域和数据源覆盖范围

2.2 PS-InSAR数据处理

本文采用覆盖武汉市主城区范围的意大利COSMO-SkyMed影像数据，监测区域和数据源覆盖范围如图1所示，基于PS-InSAR技术手段计算分析主城区范围的地面沉降情况。SAR影像分辨率为 3 m，共计36景数据，时间区间为2012年6月～2017年6月，SAR影像数据基本参数见表1。COSMO-SkyMed影像数据具有覆盖范围广、几何分辨率高、入射角可选、多极化等特点，在城市建筑物密集区的地面沉降监测方面效果显著[8]。

监测区域SAR影像数据参数 表1

根据PS-InSAR技术的基本原理[9]，可将PS-InSAR数据处理整理归纳为4个主要步骤：数据预处理、差分干涉计算、时空域形变估计和形变量计算，详细流程如图2所示。利用本文所述的COSMO-SkyMed影像数据源，采用意大利PSP-IFSAR软件依据上述数据处理流程完成了数据处理工作，主要步骤包括：①公用主影像优化选取。采用最佳相关性组合算法，计算了36景影像像对的时空基线，如图3所示，最终选取的公用主影像为2015年12月2日的SAR雷达影像。②SAR图像精确配准。以选出的主影像为基准图像，将其他35幅影像都配准到基准SAR图像的网格内，配准精度优于0.1个像素。③DEM与主影像配准、裁剪和组合，计算生成相位干涉图，提取所有PS点的干涉相位。④时空相位解缠和回归分析，计算分离大气和轨道误差相位。⑤PS点重新识别及形变速率反演和高程误差估计。大气和轨道误差相位补偿后，对SAR图像的每个像素点进行逐点分析，通过设置时间相关系数阈值，将在阈值以上的像素点选为最终的PS点，并估计其形变速率和高程误差。⑥坐标变换将视线向映射到垂直地面方向，得到所有高相干PS点的线性形变速率，采用内插方法即得到区域线性形变速率。

图2 PS-InSAR数据处理流程

图3 时空基线分布图

3 结果与分析

3.1 整体沉降监测结果

根据计算结果，在武汉市主城区及其周边 1 km范围共提取到 7 571 260个PS点及其形变特征，包括了地理坐标、形变发生时点和速度等信息。图4和图5分别给出了2012年6月～2017年6月期间武汉市主城区年平均形变速率图、累计形变量图，整体监测的形变情况统计如下：

(1)通过监测成果分析，获取监测区域内主要的形变漏斗区域共计21处，分布区域详见图6，面积总计约 94.1 km2。面积较大的形变漏斗主要分布于主城区西北部，分别为：泛后湖区域、江汉区核心区、王家墩CBD连接汉西区域，对应图2中编号为5、6、7地块，面积由依次为 22.3 km2、15.0 km2、10.4 km2。

(2)2012年～2013年期间，主城区整体形变不明显，发生形变的区域主要集中在洪山区南湖周边、青山区西部、江岸区南部、江汉区常青公园周边、东西湖区东部，其累积形变量约 15.0 mm；武昌区域发生形变较大的青山区西部科技苑社区及周边，形变时间区间主要为2013年6月～2015年6月；泛后湖区域形变发生时间为2014年6月左右，直到2017年6月形变趋势仍未显著减小。

(3)武汉市主城区监测范围内PS点数量分布按照平均形变速率大小统计如表2所示，超过95%的PS点平均形变速率在 ±10 mm/a以内；平均形变速率超过 27.0 mm/a的PS点共有 12 217个，集中分布在上述形变漏斗区域面积较大的部分。武汉市主城区监测到的最大平均形变速率值为 -60.9 mm/a，位置在泛后湖区域的姑嫂村路与唐家墩路口处附近，累计形变量达 -279.6 mm。

图5 2012年6月～2017年6月武汉市主城区累计形变量图

图6 武汉市主城区21处形变漏斗区域分布示意图

武汉市主城区InSAR监测PS点平均形变速率范围统计表 表2

续表2

3.2 重点区域沉降监测结果

根据主城区整体监测结果，结合现场实地巡查情况，对公众关注的、沉降速率较大的泛后湖区域选取部分PS点进行重点分析。

(1)江达路常青公园-金盾花园附近区域。图7给出了该区域的PS点形变速率图，形变速率较大。监测期内，最大形变速率为 24.7 mm/a，最大累计形变量为 -112.8 mm。图7中A点位于金盾花园小区内的建筑上，其形变历史如图8所示，五年间的平均形变速率为 24.7 mm/a，累计形变量为 -109.4 mm。在监测期间内，该点一直处于形变状态，在2013年12月～2014年6月加速下滑，期间形变量为 -40.4 mm。

图7 江达路常青公园-金盾花园附近区域PS点形变速率图

图8金盾花园小区建筑A点形变历史曲线

(2)石桥一路新华书店周边区域。图9给出了该区域的PS点形变速率图，形变速率较大。监测期内最大平均形变速率为 51.7 mm/a，最大累计形变量为 -242.2 mm。图9中A点位于新华书店靠近文博路的出口处，其形变历史如图10所示，五年间的形变速率高达 51.7 mm/a，累计形变量 -242.2 mm。在整个监测期间内，该形变一直非常明显，截止到2017年6月，形变趋势仍未显著减小。

图9 石桥一路新华书店附近PS点形变速率图

图10新华书店出口处A点形变历史曲线

3.3 地铁沿线区域形变监测结果

城市轨道交通工程修建、运营过程中，不可避免会对周边产生影响，表现为地表或地表建(构)筑物的形变，因此对市政道路、轨道交通沿线区域进行监测，掌握和了解监测区域内地表形变速率和形变量对于保障人民生活安全意义重大。

本文研究的监测时间段内是武汉市地铁建设的高峰期，依据武汉地铁线路对监测区域内已运营和在建地铁线路进行矢量化，提取了已运营和在建地铁线路沿线 200 m范围内的PS点，如图11所示。结果显示，武汉市主城区范围内已运营地铁线路和在建地铁线路多次穿过形变较大的区域，尤其是主城区西北侧汉江、长江与三环线所形成的三角形区域，如6号线石桥站周边，3号线双墩站、赵家条站周边，8号线汪家墩站周边等。其中，6号线石桥站周边形变最为明显，监测期内年平均形变速率可达 39 mm/a，累计形变量超过 -180 mm。

图11 武汉市主城区地铁沿线2012年6月～2017年6月平均形变速率

3.4 泛后湖区域沉降成因分析

历史上整个后湖地区均为湖滩，普遍隐埋一层一般厚 10 m以上、最厚可达 30 m的淤泥质黏土或淤泥。由于近代人们填塘围垸活动，使湖泊周围沼泽地带的淤泥质软土裸露地表或被人工填土所掩盖。该土层具有天然含水量高、孔隙比大、压缩性高、强度低、渗透系数小的特点，具有触变性、高压缩性和流变性等工程地质特征。高层建筑物的不断加载、超深基坑降水工程手段的实施以及大气降水补给的减少导致地下水位降低后，极易引发软土地面沉降等地质灾害。

随着武汉市城市发展和经济建设的不断进行，地下水开采造成的地下水位下降是主要外因，场地地表以下存在较厚的填土及软土是主要内因。造成地下水位下降的主要因素包括：一是近几年，武汉段长江洪峰减少，洪峰水位降低，且高水位维持时间较短，大量减少了长江水的水量补给；二是近几年超深基坑(开挖深度进入砂层)相继开工，深井降水措施造成上层滞水流失、水位下降，引发地表填土及软土的固结沉降；三是近年来武汉地区降雨量也有所减少，地下水位随之降低。

3.5 精度比较

为评估本文InSAR监测成果精度，收集了监测区域范围、时间内的精密水准数据，分别是武汉地铁6号线、8号线二等水准多期监测成果。经过时空基准统一，利用最邻近点法的克里金插值方法对InSAR地表形变监测成果精度进行了分析和评估，计算统计了精密水准值和InSAR监测成果得数学精度一致性，如表3所示，根据平均误差、中误差、相关系数等参数指标，PS-InSAR监测结果精度优于 ±5 mm，且与精密水准结果吻合度较好，表明PS-InSAR监测结果可靠，能实现对地面沉降情况的有效监测。

精密水准与InSAR监测结果数学精度一致性统计 表3

4 结 语

本文开展了高分辨率长时间序列SAR影像监测地表形变的研究，采用PS-InSAR技术对36景COSMO-SkyMed影像数据进行干涉处理，获取了武汉市主城区2012年6月～2017年6月的地面沉降信息。根据PS点分析，主要沉降区位于汉口的泛后湖区、江汉区核心区、王家墩CBD连接汉西区，其中泛后湖区域的沉降尤为严重，最大沉降速率达到 -60.9 mm/a，历史上大面积淤泥质黏土覆盖层及地下水开采是该区域发生较大沉降的主要原因。经与高精度水准观测数据对比，验证了PS-InSAR技术在监测武汉市地面沉降工作中的可行性、可靠性。

基于PS-InSAR的沉降监测技术以其非接触式、高分辨率、高准确率等优势，已成为地表、建筑物形变监测应用领域的研究热点和发展方向。在当前服务自然资源“两统一”和开展自然资源监测调查工作要求的大背景下，利用InSAR技术的优势和特点，研究和建立完整的变形监测技术体系，对城市控制或防治地面沉降和地质灾害工作具有重要的现实意义。