基于多元监测技术的交通应急事件应用研究

文/张毅、李凯、孙健、杨炯、干可

1 前言

地表监测是地质灾害监测工作中常用到的一类监测技术，本文简要介绍合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar,简称InSAR）这种20 世纪发展起来的新型空对地监测技术，并将它与全球导航卫星系统（GNSS）等传统地表监测进行分析比较，同时分析二者在地表形变量测量结果上的差异，研究InSAR 等多元监测技术在交通应急事件中的应用[1]。

2 InSAR 监测的原理与应用特点

2.1 InSAR 相关原理

InSAR 是指合成孔径雷达的干涉测量技术。干涉测量指在通过干涉相位图进行去除平地效应、高程模糊度计算、相位解缠等操作后，将干涉相位换算为地物高度的测量技术。InSAR 基本原理如图1所示，假设S1、S2和目标点之间的几何关系是稳定的且以一定精度可计算的，则目标点高程可按下式计算：

图1 InSAR 基本原理图

由于余弦定理可得：

如果由S1、S2对目标点的实际测量相位差为ϕ，则Δr可表示为：

用R 替换R1、R+Δr替换R2，将式(1-2)与式(1-3)带入式(1-1)可将该式重写为：

由式（4）可知，地物高程的计算与基线B、两天线的相对定向角度α及天线高度H 是紧密相关的。

2.2 InSAR 的主要应用领域

从应用领域而言，InSAR 形变监测主要分为突发地灾的应急与日常监测应用两大类。一类是地震、重大滑坡等灾后调查应用；另一类主要是面向活动断裂、区域性地面沉降、滑坡监测、矿山塌陷、重大工程与城市开发建设等目标[2]。

InSAR 的工作原理是电磁波相位测量，形变测量过程中有一个重要的数据处理步骤是相位解缠，类似于GPS 载波相位解模糊。这里的前提条件是相位的连续性满足互差小于π的条件，对应的，要求相邻两个目标之间的变形量保持在1/4 个雷达波长以内，才能进行相位解缠求解变形量，故此InSAR 适合相干性良好的地表区域的微小、缓慢、连续变形监测。此外，受雷达侧视成像特征影响，地表水发育地区以及地形起伏较大的山区由于雷达波镜面反射、叠掩等几何关系，无法获取需要的电磁波相位信息。

3 InSAR 与传统地表监测的比较及其在交通应急事件中的应用

3.1 InSAR 监测与传统地表监测的比较

3.1.1 观测对象

传统监测手段多是基于独立的点，用这个点代表一定范围的变化情况。而InSAR 观测的对象是地面上随机分布的若干个相干像元，观测相位是一定分辨单元内所有目标散射相位的相干叠加。

3.1.2 测量结果

InSAR 直接测量结果为目标与雷达沿视线向的相对变化量。比较而言，InSAR 测量对于垂向敏感度最高（一般入射角近似垂直与地表，主要为20-30°），其次是东西向。与传统监测手段比较起来，InSAR 在三维方向上的测量能力不足[3]。

3.1.3 空间范围

由于是卫星遥感方式，InSAR 的空间范围广，一次性覆盖的范围很大，往往是数千数万平方公里，而且是高密度的点位采样。在这一点上，传统监测手段还需要解决大范围监测下成本高、难度大的问题。

3.1.4 时效性

相对于地学研究意义上的大范围监测而言，InSAR 要胜于传统监测手段。但传统监测手段在解决局部变形，特别是滑坡变形以及实时监测方面，操作灵活，实施便利，而InSAR的重复观测时效性受制于卫星特定重访周期。

3.1.5 测量精度

从InSAR 解算模型的统计计算以及国内外大量验证的结果来看，InSAR 时序分析方法需要根据处理所用到的数据量（几十景以至更多）而定。一般在20 景数据左右时，测量获取的雷达视线向变形速率的精度会达到3～5mm。但是，需要注意，不同的雷达卫星数据、解算方法和模型也会影响精度。

3.1.6 精细程度

精细程度分为两个层面的含义，一是空间上的采样密度，二是时间上的观测频率。在实际应用中，采样密度即测量点的分布密度，多取决于所用雷达卫星数据的分辨率与数据处理方法；时间上的观测频率主要取决于所获雷达卫星数据的拍摄频次，如TerraSAR-X、Sentinel-1 等观测周期越来越密集，可以达到5 天左右[4]。

3.1.7 经济效益

分为调查和监测两个层面。着眼于监测的精细程度，其大范围测量的成本一般会低于传统监测手段；而在小范围监测中，根据布设传统测量点的数量，则可能高于GNSS 等地面手段。当前，许多监测方案都采用了地面和InSAR 两种手段联合的方式。

3.2 多元监测技术在交通应急事件中的应用

本文以雅西高速瓦厂坪大桥边坡监测数据为基础，分析对比GNSS 传统地表监测与InSAR 监测在形变量测量上的监测成果和差异。

如表1 所示，从瓦厂坪GNSS 监测数据中可 知，自2018年7月 至2019年9月，瓦厂坪边坡区域累计沉降量最大的为GS19，累计沉降量U=-191.99mm；累计水平位移最大为GS03，累计水平位移量H=249.7mm。

表1 瓦厂坪GNSS 监测数据(2019.09.29)

采用InSAR 监测技术对瓦厂坪大桥两侧各500m 范围内路段进行地面形变趋势分析，同时检测分析2018年7月至2019年9月间发生的地面形变活动。此次检测采用C 波段低分辨率雷达影像39 景，主要目的在于定性分析道路周边的形变趋势和大致速率，成像范围250km（东西向）。由InSAR 监测成果发现沿瓦厂坪路段周边多处山体存在较快活动，最快速率85 毫米/年（雷达视线方向），且其属于快速高危形变活动，对相关路段边坡和隧道口均有较明显影响[5]。

将比较关注的瓦厂坪边坡上部典型检测点提取出来（1 号点、2 号点和3 号点），并绘制截至2019年9月的时间序列变形累计曲线（由于检测点为软件自动选取，无法完全匹配GNSS 测点位置），时间序列形变呈近似线性变形过程，累计量在-20mm～-80mm，其中1号点累计变形量值高达-78mm。

分析比对InSAR 监测结果与GNSS 成果，两者在形变范围上基本吻合。在形变量数值方面，GNSS 部分测点形变相对InSAR 形变量较大，一方面由于两者监测点位置差别较大，InSAR 测量点位置为系统自动选取点，无法与GNSS 监测点位置完全匹配；另一方面，由于InSAR 采用的数据为低分辨率低精度影像数据，只能定性获取地表变形信息，精度上还存在一定差距。此外，InSAR 测量点获取的是实际形变投影到卫星照射方向（即雷达视线方向）的形变量，两个结果的形变方向有所差别。最终造成InSAR 监测结果和GNSS 结果在形变量上存在差异。

4 结语

本文对InSAR 监测技术的相关概念和原理做了简要阐述，并将其与GNSS 等传统地表监测手段进行对比，重点分析了两者在形变量测量结果上的差异，以研究多元监测技术在交通应急事件中的应用。InSAR 监测技术虽然可能在时效性、精细程度上无法与传统地表监测手段媲美，但它在长期性大范围监测上的优势是显而易见的，实现了全天候对地观测，具有广阔的应用前景。