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四川茂县岷江河谷区段滑坡隐患雷达遥感识别与形变监测.docx
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四川茂县岷江河谷区段滑坡隐患雷达遥感识别与形变监测.docx
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2017-06-24 发生在中国四川省阿坝州茂县叠溪镇的特大高位山体滑坡瞬间摧毁了坡
脚的新磨村,掩埋了 64 户农房和近 2 km 的松坪沟河道,造成 10 人死亡和 73 人失踪,引
起了国内外对该地区地质灾害问题的广泛关注
[1-3]
。茂县地处青藏高原东缘,构造运动强
烈,地震频发,1933 年叠溪地震、1976 年松潘-平武地震和 2008 年汶川地震使得山体震
裂松动,岩体破碎,为滑坡灾害形成提供了大量的物质基础。岷江自北向南穿过该地区形
成高山峡谷地貌,河流的侵蚀加上陡峭的山坡为滑坡的发育提供了有利的地形条件。此
外,短时强降雨也会进一步诱发滑坡体失稳成灾
[1]
。受这些因素的共同影响,长期以来茂
县地区滑坡灾害频发,对当地居民人身安全以及沿岷江修建的 213 国道的运行安全构成了
严重威胁。
利用现代测绘遥感技术手段对潜在滑坡隐患进行早期识别、圈定高风险区域以便有针
对性地制定科学防范措施,可有效减少滑坡灾害造成的人员伤亡和财产损失
[4]
。滑坡体表
面形变是判断滑坡稳定性最重要、最直观的表观特征
[5]
,传统的裂缝计、全球导航卫星系
统(global navigation satellite system,GNSS)等地面测量手段需要耗费大量的人力、物
力,在复杂山区很难开展大范围监测。星载合成孔径雷达干涉测量(interferometric
synthetic aperture radar,InSAR)技术具有全天时、全天候、大范围地表形变监测能力
[6]
,
为滑坡等地质灾害隐患的广域识别与长时间变形监测提供了一种新的技术手段,在滑坡研
究中得到了广泛应用
[7-12]
。时间序列 InSAR 技术经过十几年的发展,基本算法已较为成熟
[13-16]
。但传统 InSAR 技术所能测量到的形变是真实地表三维形变在雷达视线方向(line of
sight,LOS)上的投影。在坡度坡向各异的复杂高山峡谷地区,InSAR 方法对于不同坡体
的形变测量敏感程度差异很大。因此,基于 InSAR 处理结果进行区域滑坡灾害隐患识别
时,不能仅根据单一 LOS 形变速率来简单地判断评定不同坡体变形的潜在危险程度。
本文以茂县岷江河谷区段为例,收集了 46 景升轨、42 景降轨哨兵 1 号 A、B 卫星
(Sentinel-1A/1B)数据,采用时序 InSAR 技术反演得到了岷江上游茂县沟口乡至石大关乡
一线的区域地表形变场,同时基于卫星成像几何参数,结合地形信息估算了不同轨道
InSAR 测量的灵敏度,综合考虑升降轨 InSAR 测量灵敏度和视线向形变速率,对该区域内
潜在的滑坡隐患进行了识别解译。
1. 时序 InSAR 滑坡监测方法与形变测量灵敏度分析
时序 InSAR 技术通过提取观测时间段内具有稳定散射特征的高相干点集合,并依据
不同相位信号分量的时空分布特性来实现误差分离,从而获得经过地形改正以及轨道、大
气误差去除的形变速率场,代表性技术主要有永久散射体(persistent scatterer
interferometry,PSI)技术
[13]
和小基线集(small baseline subsets,SBAS)技术
[14]
,具体细节
可参见文献[13-14,16-17]。
1.1 时序 InSAR 滑坡监测基本原理
本文采用的时序 InSAR 处理流程
[18]
综合了 PSI 和 SBAS 两种方法,保留了 PSI 技术
处理的全分辨率和高精度的特点,以及 SBAS 通过构成短基线集来获得高相干干涉对的处
理方法,同时不预设形变模型来进行参数估计,这样能获得更多相干点,从而更可靠地提
取地表形变量。该处理流程如图 1 所示,从缠绕的差分干涉图出发,无需多视处理,利用
距离向频谱滤波找出在短时间干涉像对中失相干很小的点,即滤波后相位微失相干(slowly-
decorrelating filtered phase,SDFP)点。利用低通滤波器从干涉相位观测值中分离出空间
相关的相位分量,包括地表形变相位、大气湍流混合相位、部分轨道误差以及空间相关的
地形误差;由视角引起的空间不相关的相位,如空间不相关的地形误差和相位中心误差,
可以用残余相位与垂直基线的线性关系拟合估计去除。去除掉这两部分相位之后得到像素
的去相关噪声,根据噪声水平的大小设定阈值筛选出 SDFP 点。对 SDFP 上的缠绕相位进
行时空三维解缠,恢复相位绝对值。解缠后,利用高通滤波器滤除大气误差,再减去空间
相关和空间不相关的误差相位,就可以解算出最终的形变量。
图 1 滑坡隐患识别监测时序 InSAR 处理流程
Figure 1. Workflow of Identification and Monitoring Potential Landslide Using Time-
Series InSAR
下载: 全尺寸图片 幻灯片
1.2 InSAR 滑坡监测灵敏度分析
InSAR 测量得到的形变量是地表三维形变矢量(包含南北方向分量 dnorthdnorth、东
西方向分量 deastdeast 和垂直方向分量 dupdup)在雷达 LOS 上的投影
[19]
。以右视成像为
例,视线方向形变 dLOSdLOS 可以表示为:
dLOS=dnorthsinθsinαh-deastsinθcosαh+dupcosθ ]]>
式中,αhαh 和 θθ 分别代表飞行指向角和名义入射角。
以卫星视角 30°、飞行方向角 345°的情况为例,如图 2(a)所示,假设 InSAR 测得的
LOS 形变为 30 mm(缓慢变形滑坡体常见的年平均形变量),使用 3 mm 作为形变测量的标
准差,理论上存在着无数种不同方向的三维形变矢量 LOS 投影量等于 30 mm。3 mm 的
LOS 测量精度对应于垂直方向的精度约为 3.5 mm,对应于零多普勒面内的水平形变测量
精度为 6 mm。零多普勒面方向的水平形变可以看做是其他方向形变在该方向上的投影。
零多普勒方向的测量精度最高,为 6 mm,换算到其他各个方向的精度如图 2(b)所示。同
时可以看出在此成像几何情况下,3 mm 的 LOS 形变测量精度转换到南北方向精度降低约
8 倍,可以达到 23.2 mm。传统 InSAR 技术不具有沿卫星飞行方向形变的测量能力,所以
在卫星飞行方向 σ=∞σ=∞。值得注意的是,3 mm 的 LOS 形变测量精度在城市地区通常
可以达到,但是在复杂山区滑坡监测中,受相干性、大气延迟等因素影响,很难达到。滑
坡研究中一般比较合理的精度要求在 10 mm 左右
[20]
,此时对应的南北方向水平形变测量精
度接近 80 mm。
图 2 InSAR LOS 观测对滑坡三维运动灵敏度分析示意图
Figure 2. Diagram of the Sensitivity of InSAR Line-of-Sight Observation to the Real
Motion of Landslides
下载: 全尺寸图片 幻灯片
在山区滑坡监测中,不同坡体的形变方向差异很大。假设滑坡体沿着最大地形梯度方
向(坡度 φφ、方向角 αaspαasp)发生位移,考虑到 InSAR 测量结果是滑坡体真实三维形变
LOS 上的投影,结合某一轨道的卫星成像几何参数(入射角 θθ 和飞行方向角 αα)和区域地
形,可以得到该轨道下 InSAR 形变测量结果 dLOSdLOS 与该区域真实形变 dslopedslope
之间的定量化关系:
dLOS=cosθ×dvertical-sinθcosα×deast+sinθsinα×dnorth ]]>
dvertical=dslope×sinφ ]]>
deast=-dslope×cosφsinαasp ]]>
dnorth=-dslope×cosφcosαasp ]]>
这样就可以估算得到不同坡体上 InSAR 测量的灵敏度,直观地判断不同坡体形变的
真实量级和危险程度,更可靠地捕捉区域内的形变信号,实现对灾害隐患区域的准确探
测。
2. 研究区域与数据集
本文选择四川茂县岷江河谷典型区域作为研究区域,从沟口乡开始,沿岷江向上延伸
至石大关乡,区域范围以及地形如图 3 所示。茂县位于四川省西北部的阿坝藏族羌族自治
州,地处青藏高原向四川盆地过渡地区,地貌以高山峡谷为主,地势从西北向东南倾斜。
发源于岷山南麓的岷江由北向南贯穿四川省全境,途经松潘、茂县等地,从都江堰流入成
都平原,最终在宜宾汇入长江,是长江的重要支流之一。岷江河谷两岸地势陡峭,大多呈
V 形。研究区域气候类型属于高原季风气候,气象条件受海拔影响显著,暴雨、泥石流等
灾害集中多发于春夏季节。
图 3 研究区域地形图
Figure 3. Topographic Map of the Study Area
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