星载InSAR技术在滑坡地质灾害专业监测预警中的精度分析

杨文喜

（重庆市地质矿产勘查开发局205 地质队，重庆 402160）

1 引言

星载InSAR 技术是一种对地观测技术，在信息技术、摄影测量技术、数字信号处理技术等基础上发展而来。近年来，星载InSAR 技术发展迅速，逐渐趋于成熟，实现了区域主动、全天候、大面积、高精度监测，并成为滑坡地质灾害专业监测的新技术、新手段，可提供精确的滑坡信息，成功探测地表微小形变，为滑坡灾害的预防处理提供有价值的数据参考。由此，加强InSAR 技术的研究与应用分析具有重要意义。且卫星雷达监测可穿透云层、无昼夜之分，可实现全天候监测。

（2）高精度高分辨率。SAR 卫星传感器空间分辨率高，地表监测精度达厘米甚至毫米级，可连续捕获持续较慢发展的边坡活动。

（3）可监测人员无法进入区域，成本低。星载InSAR 技术使用卫星SAR 数据，无需设置地面基准点；从经济角度来看，每景数据成本高，但由于一次性监测和分析面积大，总体造价较低。

2 星载InSAR 技术原理

星载InSAR 技术，即星载合成孔径雷达干涉测量，利用雷达获取同一区域SAR 复图像对，若复图像对之间存在相干条件，SAR 复图像对共轭相乘得到目标区域干涉图，进一步滤波、解缠等处理后，获取两次成像微波路程差，从而明确目标平面位置、地面高程等信息[1]。

星载InSAR 技术在滑坡地质灾害专业监测中已经得到了广泛应用，主要分为区域滑坡识别和单体滑坡识别。区域滑坡识别内容包括滑坡位置、规模、数量与背景环境的速度差值、灾害发育程度等，单体滑坡识别监测内容包括滑坡范围、滑坡变形量、滑坡不同部位的变形差异、滑坡变形发展过程和发展趋势、基于变形特征和地质条件分析滑坡成因机制与稳定性。

星载InSAR 技术的主要优势可归纳如下：

（1）大范围全天候。星载InSAR 技术通过卫星雷达获取数据，覆盖范围广，可达几百甚至上千平方公里，

3 星载InSAR 技术在滑坡监测预警中的精度分析

InSAR 变形监测方法众多，包括D-InSAR、PSInSAR、SBAS-InSAR、DS-InSAR、MAI 方法，本文围绕最为成熟的D-InSAR 方法展开具体论述。

3.1 D-InSAR 技术监测精度

D-InSAR 技术引入外部DEM 去除InSAR 获取的干涉图中的地形相位，获得差分干涉图，也称为差分干涉测量技术。按照差分处理所用影像数量的不同，可将D-InSAR 技术分为两轨、三轨和四轨差分，两轨法流程如图1 所示。

D-InSAR 技术是在消除地形相位的前提下，获取大范围面状、二维地表形变信息，精度可达厘米至毫米级。根据实际应用情况来看，此技术利用的是两个时刻累积形变，使用的SAR 数据少，因此对干涉图质量、DEM 精度提出了更高要求，如：干涉图相干性良好、空间与时间基线不能过大等等[2]。因此，控制各种误差，有利于进一步提高D-InSAR 形变监测的精度，获得更加准确的预警信息，保证区域安全。

图1 两轨法测量流程示意图

3.2 D-InSAR 技术监测误差控制

影响D-InSAR 技术监测误差的因素主要分为两大类：一是SAR 参数误差；二是数据处理误差。具体分析如下。

3.2.1 SAR 参数误差

（1）时间去相干。此因素主要与地表地物自身性质相关，如：岩石、干旱土地的散射特性较稳定，其相干性可长久保持；植被覆盖区域，由于植物会随着季节变化发生较大改变，极易出现失相干的情况。由此，不同监测目标、监测目的下，需选择不同波长、不同时间间隔等SAR 干涉，以获得最优监测效果。

（2）基线去相干。这是主动影像传感器对地表目标视角不同所致的一种失相干现象。对此，在进行图像数据选择时，必须综合考虑植被、变形、空间尺度等诸多因素。

3.2.2 数据处理误差

（1）配准误差。地形对相位变化十分敏感，影像配准一旦失去准确性，将导致较大的测量误差。当两幅影像匹配误差超过一个像元，两幅影像完全失相干。根据研究显示，精配准达1/8 像元，可有效遏制相位误差。

（2）干涉图噪声。此因素严重影响图像质量，极易造成相位解缠无法实现，降低获取DEM 的精度。对此，可采取多视、滤波等方法抑制干涉图噪声，具体需根据实际情况选用。

（3）大气效应 。大气效应较难消除，是制约D-InSAR技术监测精度的重要因素，多采用以下两种校正方法：①利用多幅SAR 影像干涉图本身的图像特性，结合统计特性进行大气校正，如干涉图线性叠加法、随机滤波法、永久散射体法；②利用外部独立数据（如GPS、MODIS、MERIS、地面气象数据等）获得大气效应相关数据，从干涉图中减去这部分影响。

（4）外部DEM 误差。根据两轨法分析可知，需要引入外部DEM 模拟地形相位，外部DEM 误差控制十分关键。两轨法处理数据时，有效基线越长，DEM 精度对形变结果的敏感度就越大，对此，需尽量选取较短有效基线[3]。

4 星载InSAR 技术在滑坡监测预警中的应用案例

4.1 项目背景

重庆市武隆区石桥乡场镇滑坡群一级专业监测预警项目包含6 个滑坡、3 个不稳定斜坡和1 个潜在深部顺层滑移区，总体量8600×104m3，滑坡范围达4.5 km2，威胁当地居民1258 人及武务路（省道）约4.8 km。其中潜在深部顺层滑移区滑移体量约1143×104m3，对石桥乡场镇及居民聚居区共1007 人造成极大威胁。目前处于基本稳定～欠稳定状态。

4.2 监测方案

本项目采用自动化监测对各滑坡点进行周期性的地质观察和测量，结合InSAR 新技术建立完善的“空、天、地”一体的多维度监测预警系统，对观测资料进行综合分析，对灾害点进行更为专业的监测和预警，达到防灾减灾和预警目的。

4.3 星载InSAR 监测设计

由于工作区面积较大，约5 平方公里，本次采用星载InSAR 覆盖滑坡群全域监测，汛前4 月1 次，汛后10 月一次。无需购买、安装星载InSAR 监测所需设备，每轮次购置1 景卫星数据，共购置2 景卫星数据。 为实现面域风险区早期识别和地表变形速率评估两大主要监测目标，考虑到核心监测区属于植被覆盖相对较密的区域，并且季节性降雨时存在潜在的大气干扰可能性，因而选取3 米ALOS-2L 长波卫星获取的SAR 影像作为监测数据源，利用星载InSAR 技术进一步获取多景SAR卫星影像针对的目标区域的形变信息，从而实现对目标区域在指定时域尺度内的形变信息数据获取。

4.4 星载InSAR 监测数据分析

（1）数据分析流程，如图2 所示。

图2 星载InSAR数据处理流程

（2）数据分析处理方法。选取合适的雷达卫星，进而选取监测时间获取相应的雷达数据，项目选取3米分辨率的ALOS-2L长波D-InSAR数据进行精确配准，具体处理方法如图3 所示。

图3 星载InSAR监测数据分析方法流程

（3）数据精度控制。InSAR 数据处理结果采用变形年速率中误差进行监测精度评定 ；将不同SAR 数据、不同处理方法的结果进行交叉检验；根据高精度DEM进行形态分析，叠加显示严重变形区的滑坡部位；采用分辨率优于3 米的遥感影像解译滑坡拉裂缝、后缘陡坎、前缘膨胀等地质特征与变形量的对应关系；野外实地调查坡体变形特征和其上的建（构）筑物变形破坏情况；采用GPS 观测点等高精度地面观测数据验证InSAR 变形监测结果。

4.5 星载InSAR 监测结果综合分析

以变形的空间分布和量值为主要依据，辅助坡体形态、高程、坡度、植被类型、岩土体性质、居民点分布，采用层次分析法综合识别划分变形滑坡。

对于降雨诱发滑坡，根据重点部位变形速率和时程曲线，结合滑坡地质特征，分析变形趋势，判断其危险性；对于受同一因素诱发的滑坡，危险性预测应结合已有滑坡案例和区域统计特征分析其危险性；应根据监测结果与相关地质、地理和地物要素分布进行空间分析，与地质调查、勘察结果对比，验证监测结果的可靠性；应开展T-InSAR 监测的滑坡变形时程曲线中的大变形时间段与雨季、地震、人类工程活动时间相干性的分析。

通过本期监测结果与前期监测结果对比，计算出滑坡累计变形量、平均变形速率和月变形速率等，利用以上分析结果，确定滑坡变形动态。

5 结语

综上所述，滑坡地质灾害监测预警是一项重要工作，直接关系到区域安全问题，星载InSAR 技术优势在于监测精度高、覆盖范围大、全天时作业。在实际使用中，星载InSAR 技术也会因为时间、基线失相干以及配准误差、干涉图噪声、大气效应等因素，影响监测精度。因此，必须合理选择InSAR 检测设备，规范开展数据分析工作，做好数据处理结果的验证与精度评定，实现对滑坡地质灾害的准确评估。