基于PS-InSAR线路工程地质灾害识别监测研究

摘 要：【目的】获取豫西某500 kV线路及其周边矿区时序形变特征，识别由地面形变沉降引起的地质灾害隐患点。【方法】采用2020年1月至2021年7月间覆盖豫西某500 kV线路及其周边矿区的38景升轨 Sentinel1A 卫星影像作为数据源，借助永久散射体干涉测量技术（PS-InSAR）对该区域进行地面形变监测分析。PS-InSAR方法能够有效地减弱时空失相干扰和大气效应引起的误差，提高地面形变监测结果的准确性。【结果】该区域整体表现为缓慢性沉降，在柏林村-王河村-岳寨村区域形成了明显的沉降漏斗，最大形变速率达到了-10.23 mm/y。【结论】结合野外调查得到的地质灾害隐患点分布情况进行分析，该区域在采矿、降雨、地下水等多种因素的作用下发生缓慢性沉降且随着对该区域的持续开发，整体形变量有继续增加的趋势。

关键词：PS-InSAR；地质灾害；识别监测；Sentinel-1A

中国分类号：P237" " " 文献标志码：A" " "文章编号：1003-5168（2024）22-0100-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.22.021

Research on the Identification and Monitoring of" Geological Disaster in a Pipeline Project Based on Permanent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar（PS-InSAR）

Abstract：[Purposes] This paper aims to obtain temporal deformation characteristics of a 500 kV line and its surrounding mining area in western Henan Province， and to identify hidden geological hazards caused by ground deformation and subsidence. [Methods] The 38 elevation orbit Sentinel1A satellite images covering a 500 kV line and its surrounding mining area in western Henan Province from January 2020 to July 2021 were used as data sources to monitor and analyze the ground deformation in this area by means of PS-INSAR which can effectively reduce the errors caused by temporal and spatial out-of-phase interference and atmospheric effects， and improve the accuracy of ground deformation monitoring results. [Findings] The overall subsidence of the region was slow， and an obvious subsidence funnel was formed in the Berlin village-Wanghe village-Yuezhai village area， with a maximum deformation rate of -10.23mm/y. [Conclusions] Based on the analysis of the distribution of geological hazard points obtained from the field investigation， the slow subsidence occurred in this area under the action of multiple factors such as mining， rainfall and groundwater， and the overall shape variable continued to increase with the continuous development of this area.

Keywords：PS-InSAR; geological hazard; identification of monitoring; Sentinel-1A

0 引言

豫西是河南省典型的综合能源基地，随着装机规模的增加，电力盈余进一步增大，豫西外送断面压力也将持续加剧。针对豫西电力外送受限问题，国网河南省电力公司实施了“豫西-豫中电网优化线路工程”，以实现豫西外送断面扩容和外送能力提升的规划目标。对该工程的安全监测意义重大，如不定期监测，失事风险将无法全面控制。

目前线路工程的安全监测主要通过无人机巡检、GPS测量和重点区域埋设传感器等方式进行，空间采样密度较低，只能获得局部点状沉降，难以掌握非测量点处的形变信息和线路整体连续的形变趋势［1］，且人力、物力成本高，难以维护，急需低成本大范围的线路工程地质灾害识别监测的新方法。具有面域形变监测能力的合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR）技术为大范围、高精度安全监测提供了一种新思路［2-3］。近年来，Hooper等［4］提出的永久散射体干涉测量技术（Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar，PS-InSAR）可获得毫米级的监测精度，推动了InSAR技术在算法研究［5］、地表沉降［6］、灾害预警［7］、冻土形变［8］等领域取得重大突破。InSAR技术作为一项重要的监测技术，在大型线状地物沉降监测方面得到了广泛的认可，葛大庆等［9］对上海地铁10号线地面沉降进行监测，利用Cosmo-Skymed高分辨率数据监测地面时空变化特征，相关成果对地铁建设和运营提供重要参考；在地表沉降监测方面，许强等［10］采用InSAR技术对延安新区发展趋势对比说明，表明该区域沉降分为瞬时-固结-次固结三个阶段。上述相关研究表明InSAR技术应用于监测大型线状地物地表时空变化特征的有效性。

本研究利用永久性散射体干涉测量技术获取2020年1月至2021年7月间线路及其周边矿区时序形变特征，借助野外调查地质灾害点进行识别分析，以期为线路工程大范围地质灾害识别监测提供实用价值。

1 研究区概况及研究方法

1.1 研究区概况

豫西500 kV线路工程线路路径长约110 km，途经郑州市惠济区、高新区、荥阳市、巩义市和洛阳市偃师区（如图1所示）。该线路从巩义市区东南方向大峪沟镇穿插而过，而大峪沟镇地处山区，地势南北高、中间低且区域内分布有以煤炭、耐火材料为主的工厂和矿区。据不完全统计，仅在北山公园330 km2的范围内就分布了大大小小数十个矿区。长时间的采矿工作必然导致大量的采空区，这些采空区受多种荷载及自然因素的影响，其安全形态具有复杂性及多变性，一旦发生安全事故，将会带来严重的经济损失。

1.2 数据来源

本研究使用2020年1月至2021年7月共38景Sentinel-1A数据进行豫西500 kV线路工程巩义段的形变监测。选取2020年11月10日获取的影像作为主影像，其余影像作为从影像与主影像进行后续配准、干涉、反演等处理过程，影像空间和时间基线参数见表1。为提高监测数据结果精度，选用30 m分辨率的SRTM DEM作为InSAR处理流程中的地形相位去除参考数据。

地质灾害验证数据为截至2022年8月该区域收集到的地质灾害点（滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷、地裂缝、地面沉降）的发生时间，规模，物质组成等相关信息。

1.3 研究方法

PS-InSAR技术经长时间序列筛选，选取影像中反射性高的稳定点作为PS 点，根据选取点的相位信息将地形、大气、平地等影响SAR影像相干性的相位分离出来，产生反映地形变化明显的相位信息。永久散射体点的选取采用振幅标准差与均值的比值，该值的大小决定PS点的稳定性，试验选取振幅离差值高的点作为有效数据。数据处理流程如图2所示。

2 监测结果分析

2.1 PS-InSAR形变监测结果分析

研究区域监测结果如图3所示。其中圆点代表InSAR监测有效相干点，点颜色代表年平均形变速率，其中白色点（负值）表示目标沿着LOS方向向卫星反方向移动，绿色点代表较为稳定的区域，黑色点表示目标沿着LOS方向向卫星方向移动。

由图3可知，提取到的 PS 监测点主要集中在居民地附近和露天矿山区域。整个监测区域存在不同程度的地表形变，整体表现为缓慢性沉降，在A区域（柏林村-王河村-岳寨村）明显的沉降漏斗，最大形变速率达到了-10.23 mm/y。部分监测区域出现了数据空值，这一现象是由于该区域有大量的植被覆盖，影响了 PS-InSAR 结果的准确性，其他原因是形变量过大，超过了 PS-InSAR 所探测的阈值。

2.2 地质灾害数据对比分析

通过实际野外调查统计得知，该区域共有9个崩塌隐患点，6个滑坡隐患点，无泥石流、地面塌陷、地裂缝情况发生。以距离线路最近的蓝天采场崩塌隐患点和矸石堆滑坡隐患点为例分析地质灾害隐患点对线路的影响。

蓝天采场崩塌隐患点位于薛庄6组区域，距离线路直线距离约185 m，为最近的崩塌隐患点，中心坐标为东经113°060′278″，北纬34°7′，上伏为Qp2粉质黏土，约3 m厚；下伏为强风化灰岩。虽然目前未发生崩塌情况，但该区域处在小关铝矿采空区范围内，年均降雨量约为536 mm，地震烈度7级，现已发生岩石破碎、掉落的情况，需要重点监测，必要时进行适当支护工作，目前对线路基本没有影响。

蓝天采场崩塌隐患点时序监测形变曲线如图4所示。由图4可知，该崩塌隐患点在研究时间范围内一直处于波动状态，该滑坡隐患点年均形变速率为-8.14 mm/y，2020年1月3日至2021年7月8日期间，累计形变量为19.41 mm。通过时序监测形变曲线侧面验证了该隐患点的产生是由于地表在采矿、降雨、地下水等多种因素的作用下发生的微小沉降。

矸石堆滑坡隐患点位于王河村6组区域，距离线路直线距离约428 m，为最近的滑坡隐患点，中心坐标为东经113°107′222″，北纬34°740′833″，滑坡类型为推移式滑坡，坡度35°，坡向300°，预测滑坡面积约1 750 m2，滑坡体积约59 500 m3。由于该区域存在大量植被，该隐患点仅上部边缘部分存在拉张裂缝情况，整体情况仍处于初始蠕变阶段。但需要注意的是，该区域同样处在煤炭采空区范围内，年均降雨量约为536 mm，地震烈度7级，同样需要重点监测，必要时进行适当支护工作，目前对线路基本没有影响。

矸石堆滑坡隐患点时序监测形变曲线如图5所示。由图5可知，该滑坡隐患点在研究时间范围内同样处于波动状态，该滑坡隐患点最大形变速率为-7.9 mm/y，2020年1月3日至2021年7月8日期间，累计形变量为20.89 mm。通过时序监测形变曲线侧面验证了该隐患点的产生是由于地表在采矿、降雨、地下水等多种因素的作用下发生的微小沉降。

3 结论

本研究通过马寺-惠济500 kV线路工程地质灾害识别监测这一典型案例，研究了长时间序列下线路工程变形的时空特征，验证了PS-InSAR技术应用于线路工程监测的可行性。利用Sentinel-1A卫星获取的2020年1月至2021年7月间的影像数据集进行PS-InSAR分析，最大形变量达到10.23 mm。结合收集到的地质灾害数据验证可知，该区域虽未发生地质灾害，但存在微小的形变，随着对该区域的持续开发，整体形变量有继续增加的趋势。监测成果充分表明时序InSAR技术能够获取更高密度的测量点，多尺度识别变形显著的位置，且监测精度高，可在大范围线路工程运营过程中发挥重要作用。

参考文献：

［1］王艳， 廖明生， 李德仁， 等. 利用长时间序列相干目标获取地面沉降场［J］. 地球物理学报，2007（2）：598-604.

［2］刘辉， 靳国旺， 张红敏， 等. DEM辅助的山区InSAR相位解缠［J］. 测绘科学技术学报， 2017， 34（2）： 215-220.

［3］刘辉， 徐青. DEM辅助的零中频多基线InSAR干涉处理［J］. 河南师范大学学报（自然科学版）， 2018， 46（5）： 42-47.

［4］HOOPER A， ZEBKER H， SEGALL P， et al. A New Method for Measuring Deformation on Volcanoes and Other Natural Terrains Using InSAR Persistent Scatterers［J］.Geophysical Research Letters， 2004， 31（23）：L23611.

［5］葛大庆， 殷跃平， 王艳， 等. 地面沉降-回弹及地下水位波动的InSAR长时序监测：以德州市为例［J］. 国土资源遥感， 2014， 26（1）：103-109.

［6］廖明生， 王茹， 杨梦诗， 等. 城市目标动态监测中的时序InSAR分析方法及应用［J］. 雷达学报， 2020， 9（3）：409-424.

［7］王成，陈富龙，周伟，等.南京明城墙序贯PSInSAR形变估计［J］.遥感学报，2021，25（12）：2381-2395.

［8］洪兆阳， 金双根. 利用时序PS-InSAR监测青藏高原冻土区地表形变［J］. 测绘通报， 2021（1）：35-40.

［9］葛大庆， 张玲， 王艳， 等. 上海地铁10号线建设与运营过程中地面沉降效应的高分辨率InSAR监测及分析［J］. 上海国土资源， 2014， 35（4）：62-67.

［10］许强， 蒲川豪， 赵宽耀， 等. 延安新区地面沉降时空演化特征时序InSAR监测与分析［J］.武汉大学学报（信息科学版）， 2021， 46（7）：957-969.