D-InSAR技术在某金属矿山沉降形变监测中的应用

袁世坤

(青海省有色第一地质勘查院，青海 西宁 810000)

金属矿山资源开发与利用不可避免地对矿区周边生态环境等造成不同影响，使得矿区周边地质灾害频发，严重威胁着矿山安全建设等。因此，如何提高矿山开采区域及周边沉降形变监测是有效防治矿山地质灾害的主要途径之一，也为金属矿山深部资源开采工程设计提供了可靠的依据。合成孔径雷达差分干涉测量技术(D-InSAR技术)是近年来在合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR技术)上发展起来的，因该技术——高精度DEM和多幅干涉图为基础进行微小形变测量而逐渐应用于多个测绘领域，如地震监测、冰川漂移监测、火山地表迁移监测[1-3]、城市地表沉降监测[7-10]等领域中，在实际应用过程中取得了显著的应用效果。D-InSAR技术在矿山开采区域沉降形变监测中的应用也较为广泛。如闫大鹏[4]利用该技术对云驾岭煤矿区进行了沉降形变监测，并建立了“矿山开采—开采沉陷”时空模型，有效的指导了矿山安全生产。本文以D-InSAR技术为例，结合某金属矿山的ENVISAT ASAR数据进行地表沉降形变分析，目的在于分析开采区沉降形变特征，为矿山安全生产提供参考依据。

1 D-InSAR形变监测数据处理流程

矿山开采区沉降形变是地壳浅表层高程变化的一种表现形式，是人为活动诱发的地壳浅表层高程变化，在高分辨率ENVISAT ASAR影像数据中生成的干涉相位图中包含了地表微小沉降形变信息[5]。因此，可以借助不同时段获得的ENVISAT ASAR影像数据，通过数据处理就可以获得解析区域的微小形变特征。常见的影像数据处理方法主要有二轨法、三轨法和四轨法。最为常见的数据处理方法为二轨法，该方法立足于一对跨越形变期的SAR影像数据，经过干涉处理等流程后就可获得监测区域的包含了形变信息和地形信息的干涉相位图，再利用高精度的DEM数据模型等进行模拟反演，剔除地形相位等，进而获得监测区域某一点的形变量[6]；三轨法再数据处理过程中会引入大气误差，使得监测精度明显降低；二轨法、四轨法与三轨法相比较而言，前两者均不需要考虑干涉对的影响，即不同干涉对之间是否存在形变，仅需借助外部高精度的DEM数据模型反演的地形相位即可，但是二轨法与四轨法相比，后者对数据精度要求更高。通过对比研究，本文数据处理方法采用二轨法，数据处理流程见图1。

图1 基于二轨法的D-InSAR数据处理流程

2 D-InSAR技术在矿山沉降监测中的应用

2.1 监测区基本概况

监测区域位于我国西部山区，矿区地形高差变化较大，属于高山峡谷地貌，总体上地形地貌较复杂。矿床成因类型为矽卡岩型铜铅锌矿床，开采方式为地表剥离开采和井下硐采相结合的方式，其中矿区西部矿体埋深较浅，以地表剥离开采为主；矿区东部地区矿体隐伏，以井下硐采为主。由于矿区东部区域采矿活动影响，深部形成了较多的采空区，使得地表岩层发生不同程度沉降，局部区域出现裂缝。为了了解矿山沉降形变规律以及进一步指导深部采矿设计，以ENVISAT ASAR影像数据为基础，采用D-InSAR技术进行了沉降形变监测分析，为矿山安全生产提供可靠依据。

2.2 主要数据处理流程

2.2.1 影像数据配准及基线估算

采用的影像数据处理方式为二轨法，影像数据配准方法包括两类：①以精密星历数据以及相干系数配准；②以地面控制点为基准进行配准。本文使用的ENVISAT ASAR数据是由COSMO-SkyMed高分辨率雷达卫星生产的，该卫星生产的SAR数据分辨率相对较低，因此，选用第1种影像数据配准方式，利用精密星历数据及ENVISAT ASAR数据形成的相干系数提高监测精度。

在使用精密星历数据配准过程中采用DORIS轨道数据对ENVISAT ASAR影像数据进行了基线粗估计后，再对矿区地形相对较为平坦的区域以条文率进行精估计[1]。在完成影像数据的精确估计后，结合矿区高精度的DEM数据模型进行相位模拟，将形变信息、地形信息等转换为相位信息，为进一步开展相位查分干涉处理以及去地形相位做准备。

2.2.2 差分处理及相位滤波

将转换后的相位干涉图剔除地形相位后就可获得去地形的干涉相位，这一过程即为干涉影像的差分处理。差分处理后的干涉相位不仅包含了监测区域地表沉降形变信息，而且包含了大量的噪声相位。因此，在分析监测区域形变规律之前必须剔除冗余的噪声相位，即差分干涉相位的相位滤波处理[7]。

2.2.3 相位解缠及地理编码

相位解缠是分析形变量的基础，采用最小费用流法进行相位解缠，有效地降低了影像中模糊问题，获得了解缠后的相位与线性变化的地形一一对应的数据，进一步通过GAMMA软件中数据配准换算关系等解算出不同解缠点的形变量信息[8-9]。将获得的形变量数据采编相应区域的地理编码等信息，统一至同一坐标系统下，就可获得监测区域地表形变图，直观的将矿区形变分布区域表达出来(见图2)。

图2 某金属矿山沉降形变分布

3 沉降形变监测结果及精度分析

3.1 沉降形变监测结果分析

将相位解缠后获得的矿区地表形变图导入至MAPGIS制图软件中，并添加标注图框以及其他地理信息等内容，进行图件整饰，就可获得矿区沉降分布规律，包括沉降面积、沉降量等内容。根据图2可知：矿区地表沉降形变分布与矿区开采方式以及开采时间具有相似的变化，即矿区西部区域以地表剥离开采为主，地表未发生明显的沉降形变；矿区东部区域以井下硐采为主，并形成了较大规模的采空区，而地表沉降形变区域也主要分布于矿区东部，且在垂向上主要与采空区对应，这与矿山资源开采基本现状一致。根据矿山沉降形变量可知：矿区最大沉降量位于矿区东部，沉降量为-78 mm；矿区总沉降面积为2.10 km2，其中，形变量大于-40 mm的面积约为0.35 km2；形变量介于-40～-20 mm之间的面积为0.73 km2；形变量小于-20 mm的面积约为1.02 km2。根据沿走向方向沉降剖面图(见图3)可知，在垂向上沉降形变量具有“U”分布规律，其最大沉降范围与采空区中心位置基本吻合，沉降量在中心向两侧基本呈对称关系，向两侧形变量逐渐降低。

图3 研究区沿走向方向沉降剖面

3.2 形变监测精度分析

为了分析D-InSAR技术在矿山沉降形变监测中的精度，在使用D-InSAR技术监测的同时，收集矿区内部自定义的水准测量点，使用全站仪对其进行监测，获得5个同步监测点的累计形变量，与D-InSAR获得的形变结果进行对比分析，目的在于验证监测精度是否满足要求。D-InSAR技术获取的形变信息为监测区域的高相干点的形变信息，因此，为了使得D-InSAR技术获得的形变量更贴近于真实情况，本次选择5个同步监测点周围的30个高相干点为基础数据进行加权平均，将加权平均后的数值作为对应同步监测点上的沉降形变值，最终数据见表1。

从表1可以得出：使用D-InSAR技术获得的沉降形变量与全站仪获得的累计形变量值具有相似的变化规律，二者的误差百分比均小于5%，完全满足矿山形变监测精度要求，说明使用D-InSAR技术分析矿山沉降形变规律的精度是可靠地。

表1 D-InSAR技术监测结果与全站仪监测结果对比

4 结 论

D-InSAR技术在矿山沉降形变监测中具有明显的应用优势，研究结果表明矿区沉降形变主要分布于矿区东部，在垂向上沉降形变量具有“U”分布规律，其最大沉降范围与采空区中心位置基本吻合，沉降量在中心向两侧基本呈对称关系，向两侧形变量逐渐降低；矿区最大沉降量位于矿区东部，沉降量为-78 mm；矿区总沉降面积为2.10 km2；与全站仪获得的累计沉降量相比，二者具有相似的变化规律，且误差均小于5%，说明使用D-InSAR技术分析矿山沉降形变规律的精度是可靠地。