盧志昌
(南昌鐵路天河測(cè)量技術(shù)股份有限公司,南昌30008)
傳統(tǒng)的地面人工監(jiān)測(cè)方式雖然可以提取到較為精準(zhǔn)的形變數(shù)據(jù),但整個(gè)監(jiān)測(cè)所花費(fèi)的成本較高,重復(fù)觀測(cè)周期長(zhǎng),其實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)能力不高,如水準(zhǔn)測(cè)量和GPS。星載合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量(InSAR)技術(shù)是一種全新的形變監(jiān)測(cè)方法,優(yōu)勢(shì)在于可以全天候、全天時(shí)地獲取形變信息,但其在一定程度上會(huì)受到時(shí)間和大氣效應(yīng)的影響。因此,進(jìn)一步完善相關(guān)監(jiān)測(cè)技術(shù),規(guī)范監(jiān)測(cè)流程對(duì)于復(fù)雜山區(qū)鐵路沿線形變監(jiān)測(cè)具有重要的意義。
近年來,隨著測(cè)量技術(shù)的發(fā)展,各種針對(duì)復(fù)雜山區(qū)鐵路沿線形變監(jiān)測(cè)的技術(shù)陸續(xù)出現(xiàn)。為了有效提升鐵路沿線點(diǎn)的分布密度,得到準(zhǔn)確可靠的形變信息,基于DS-InSAR技術(shù),KS檢驗(yàn)同質(zhì)點(diǎn)選取與自適應(yīng)濾波算法,能夠得到分布式散射點(diǎn),并且聯(lián)合現(xiàn)階段使用的PS-InSAR技術(shù)后,所衍生出的SqueeSAR技術(shù)可以準(zhǔn)確地對(duì)鐵路沿線開展時(shí)序形變監(jiān)測(cè)。就SqueeSAR技術(shù)應(yīng)用方式來看,其主要是加入分布式散射體DS點(diǎn)和非人工地表的散射體數(shù)量,而后對(duì)鐵路沿線所在的山區(qū)SAR數(shù)據(jù)加以分析,進(jìn)而分析出SqueeSAR實(shí)驗(yàn)結(jié)果與PS-InSAR結(jié)果之間的差異性[1]?,F(xiàn)階段,我國(guó)關(guān)于基于分布式散射點(diǎn)的長(zhǎng)時(shí)間序列InSAR技術(shù)的相關(guān)研究較少,整體處于探索階段,但可以明確的是,基于快速分布式目標(biāo)檢測(cè)的時(shí)序InSAR技術(shù),能夠快速提取到分布式散射點(diǎn),最終實(shí)現(xiàn)地表形變監(jiān)測(cè)。
對(duì)于基于KS算法的空間自適應(yīng)濾波來說,其圖濾波效果會(huì)受到窗口像素散射特性的影響,這要求在干涉圖濾波前需要對(duì)窗口像素各個(gè)元點(diǎn)的散射特性進(jìn)行全面的分析和判斷,同時(shí)要選取和保證后散射特性樣本點(diǎn)的一致性[2]。KS檢驗(yàn)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于可以提取到同質(zhì)點(diǎn),整體操作簡(jiǎn)單易行,不針對(duì)具體的分布函數(shù),實(shí)現(xiàn)效果良好。就KS檢驗(yàn)判斷成效來說,其通過對(duì)P1、P2檢驗(yàn),能夠準(zhǔn)確得知是否為統(tǒng)計(jì)均勻像素,所分析的分布式散射點(diǎn)的隨機(jī)標(biāo)量在重新參數(shù)化的情況下依然較為穩(wěn)定。而對(duì)于相位三角法估計(jì)最優(yōu)相位來說,其重建過程中的干涉相位噪聲小,整個(gè)開展過程更加安全可靠??梢哉f,相位三角法為分布式散射點(diǎn)、后向散射信息和時(shí)相穩(wěn)定性信息的溝通提供了橋梁,實(shí)踐應(yīng)用效果顯著。
本文所選取的鐵路沿線形變監(jiān)測(cè)項(xiàng)目為渝懷鐵路,渝懷鐵路屬于西部大開發(fā)的重點(diǎn)項(xiàng)目。全程624.523km,整條鐵路包括滑坡、煤層、巖溶、斷層、天然氣等地質(zhì)地形條件,更為重要的是,渝懷鐵路跨越了7條江河,沿線所設(shè)計(jì)的隧道共計(jì)190座,橋梁共計(jì)372座,最長(zhǎng)的隧道為原梁山隧道,長(zhǎng)度達(dá)到11.68km??偟膩砜?,渝懷鐵路所處的地質(zhì)地形是比較復(fù)雜惡劣的,如何做好此區(qū)域的形變監(jiān)測(cè)對(duì)鐵路安全運(yùn)行具有十分重要的意義。本次研究所選取的對(duì)象為彭水—黔江段,整體地勢(shì)起伏較大,屬于典型的喀斯特地貌,其中包括2段隧道和長(zhǎng)度為1 044m的橋梁。在確定研究區(qū)域后,首先按照此區(qū)域植被覆蓋特點(diǎn),獲取高分辨率的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù),并對(duì)主影像進(jìn)行預(yù)處理加工,獲得時(shí)序差分干涉像對(duì)。
在數(shù)據(jù)處理過程中,首先,借助整景ALOS-2數(shù)據(jù)配準(zhǔn),剪出所需要的符合區(qū)域,而后利用SLC數(shù)據(jù)集和參數(shù)文件,得到所需要的基線文件和專門用于記錄干涉信息的文本文件。這是本次經(jīng)過10景SAR影像所獲得的平均強(qiáng)度影像。數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作完成后,所需要做的工作便是利用KS檢驗(yàn)選取分布式散射點(diǎn),相位三角算法獲得最優(yōu)相位,最終獲取時(shí)間序列上高相干性的地面目標(biāo)點(diǎn),以此保證分布式散射點(diǎn)、后向散射信息和時(shí)相穩(wěn)定性信息之間具有良好的統(tǒng)計(jì)特性,實(shí)現(xiàn)聯(lián)合處理。待兩者有效聯(lián)合后,需要利用外部DEM數(shù)據(jù)生成所需要的差分干涉圖,所生成的差分干涉圖目標(biāo)在于開展回歸分析。除此之外,鐵路沿線形變參數(shù)和參與地形誤差均需要通過最小二乘法來實(shí)現(xiàn),且需要通過時(shí)間維高和空間維低通濾波估算和移除大氣延遲相位的影響,最終得到時(shí)間序列形變。
本次以500m作為緩沖區(qū)半徑,對(duì)彭水—黔江段沿線500m范圍內(nèi)的區(qū)域進(jìn)行了整體的形變分析。就研究成果來看,該區(qū)域存在3處變形,更為重要的是這3處變形均距離鐵路軌道的不足350m,最大平均形變速率達(dá)到了90mm/a,這提示該區(qū)域極易發(fā)生山體滑坡,對(duì)鐵路安全運(yùn)行造成的潛在危害極大。對(duì)其余2處的形變速率加以分析和比較后發(fā)現(xiàn),剩余2處的形變速率可以達(dá)到55mm/a,雖然相比于最大平均形變速率較小,但依然值得特別注意。
對(duì)于影響渝懷鐵路彭水—黔江段形變的誘發(fā)原因,經(jīng)過分析研究認(rèn)為重點(diǎn)有3方面,即區(qū)域性人類活動(dòng)、降水條件和自然地質(zhì)。首先,在區(qū)域性人類活動(dòng)原因分析中發(fā)現(xiàn),發(fā)生形變的3處均位于鄉(xiāng)鎮(zhèn)地段,其中一個(gè)形變點(diǎn)距離國(guó)道較近。其中的一個(gè)形變點(diǎn)有水渠、房屋修建等人類工程活動(dòng),因?yàn)殚_挖邊坡坡腳,對(duì)整個(gè)斜坡的支撐力造成了影響,這大大改變了斜坡體的應(yīng)力分布,直接造成的危害便是基巖的蠕滑和坍塌,嚴(yán)重時(shí)山體失穩(wěn)造成大型坍塌事故。另外的2點(diǎn)位處于農(nóng)田附近,農(nóng)田所進(jìn)行的耕作活動(dòng)加大了鐵路沿線形變。在自然地質(zhì)條件分析中發(fā)現(xiàn),彭水—黔江段屬于深切割的強(qiáng)侵蝕巖溶化中山峽谷地形,地形地質(zhì)條件較為復(fù)雜,褶皺緊密,斷層發(fā)育,所有的斷裂構(gòu)造是由4條正斷層和3條迷斷層組成,而在地下分布上,此區(qū)域的地下水可以分為巖溶水、孔隙水和裂隙水。整體來看,彭水—黔江段水文地質(zhì)條件差別性大,所處地段有發(fā)生山體滑坡的可能性。在降水條件分析中發(fā)現(xiàn),彭水—黔江段的彭水縣屬于亞熱帶溫潤(rùn)季風(fēng)氣候,常年降雨量多,降水集中于6月和7月,為地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)時(shí)節(jié),鐵路沿線形變受久雨天氣影響更加嚴(yán)重。
鐵路是溝通城市和居住地的經(jīng)濟(jì)命脈,但因?yàn)殍F路地理跨度大,所處的地形地勢(shì)條件復(fù)雜,運(yùn)營(yíng)沿線極易發(fā)生自然地質(zhì)災(zāi)害,這對(duì)于鐵路的安全運(yùn)行極為不利。本文采用基于SqueeSAR算法的DS-InSAR技術(shù)對(duì)鐵路沿線形變進(jìn)行監(jiān)測(cè),發(fā)現(xiàn)該技術(shù)在大范圍的鐵路沿線形變監(jiān)測(cè)中具有適用性和有效性??梢哉f,分布式散射點(diǎn)、后向散射信息和時(shí)相穩(wěn)定性信息提取永久散射點(diǎn)的SqueeSAR算法可以有效獲得復(fù)雜山區(qū)鐵路沿線形變監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),為鐵路安全運(yùn)營(yíng)提供了科學(xué)依據(jù)。