李升甫，向 波，孫曉鵬，徐鴻彪，汪致恒

(四川省公路規(guī)劃勘察設(shè)計研究院有限公司,四川 成都 610041)

0 引 言

隨著國民經(jīng)濟(jì)與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的快速發(fā)展，高速公路建設(shè)的腳步逐漸向山區(qū)邁進(jìn)。但山區(qū)地形復(fù)雜、不良地質(zhì)體分布廣泛，需采取繞避、治理等措施進(jìn)行處理。因此，在高速公路的選線和勘察設(shè)計中，如何快速、高效地識別不良地質(zhì)體顯得尤為重要。四川省地震活動頻繁、雨量充沛，是全國多崩塌、滑坡災(zāi)害嚴(yán)重的省份之一，其高速公路的選線與勘察設(shè)計對不良地質(zhì)體的有效識別提出了更高要求，而傳統(tǒng)的人工調(diào)查手段工程量大、耗時長、成本高、難以滿足復(fù)雜不良地質(zhì)體的大范圍、快速判識和有效分析。遙感技術(shù)作為新興手段，已成功應(yīng)用于多個領(lǐng)域，并逐步在地質(zhì)災(zāi)害識別與監(jiān)測領(lǐng)域進(jìn)行了應(yīng)用[1-3]。近年來，許強等[4-5]提出基于天地空一體化的地質(zhì)災(zāi)害識別手段，基于光學(xué)遙感、InSAR(合成孔徑雷達(dá)干涉)和LiDAR(激光雷達(dá))多源遙感手段所獲取“三形”信息，進(jìn)行災(zāi)害體的識別。其中，光學(xué)數(shù)據(jù)能夠從外觀特征方面，為變形體的識別提供依據(jù)；LiDAR技術(shù)具有一定的穿透性，能夠去除植被覆蓋信息，獲取精確的地形信息，因此，其數(shù)據(jù)能夠直接反映變形體的精細(xì)形態(tài)特征，可為界線劃定提供參考，而InSAR技術(shù)能夠獲取地表形變趨勢信息，可從“形態(tài)、形變、形勢”3個方面進(jìn)行不良地質(zhì)體的識別和觀測，具有良好應(yīng)用前景。

當(dāng)前，公路周邊地質(zhì)災(zāi)害遙感調(diào)查主要以單一光學(xué)遙感手段為主。已有學(xué)者將InSAR技術(shù)應(yīng)用于公路周邊的監(jiān)測工作，如趙富萌等[6]基于小基線集干涉測量進(jìn)行了中巴公路蓋孜河谷地質(zhì)災(zāi)害早期識別，證實了該方法在山區(qū)地質(zhì)災(zāi)害早期識別中的良好優(yōu)勢；王磊等[7]利用特征匹配方法獲取了中巴公路沿線冰川的流速，并分析了冰川的活動性及對公路的威脅情況。遙感技術(shù)具有范圍大、效率高的優(yōu)勢，能夠大范圍、高效地調(diào)查地質(zhì)構(gòu)造和布局，可為公路地質(zhì)選線提供科學(xué)依據(jù)。

因此，筆者以位于G4216沿江高速(屏山新市至金陽段)設(shè)計路線中一處庫岸涉水變形體為研究對象，綜合使用光學(xué)遙感、InSAR、LiDAR多源遙感手段，進(jìn)行變形體觀測和分析，探討多源遙感技術(shù)手段在公路地質(zhì)選線中的應(yīng)用價值。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域

研究區(qū)為新場溝原設(shè)計線位隧道出口端(原路線設(shè)計樁號K98+700～K99+100段)。

研究區(qū)位于涼山州雷波縣境內(nèi)，金沙江下游，區(qū)內(nèi)以構(gòu)造侵蝕、剝蝕高中山地貌。海拔相對高點位于中西部山脊，高程約2 000 m，海拔相對低點位于出口新場溝，高程約600 m，相對高差為1 400 m?？傮w地形為一北東-南西向展布的山脊，山脊中部高，兩端低，北東側(cè)接觸金沙江。原設(shè)計線路隧道自秦家灣右岸陡壁進(jìn)入，橫穿山脊走向，至新場溝出洞，為越嶺隧道。據(jù)前期地質(zhì)調(diào)繪結(jié)果可知，研究區(qū)上層覆蓋第四系坡積物，圍巖穩(wěn)定性差，出口淺埋段易冒頂，拱頂無支護(hù)易發(fā)生坍塌，側(cè)壁時有掉塊。

1.2 數(shù)據(jù)來源

1.2.1 衛(wèi)星雷達(dá)數(shù)據(jù)及影像數(shù)據(jù)

采用哨兵1衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行形變監(jiān)測，數(shù)據(jù)查檔分析后，選用2015年11月至2019年10月，時間間隔約1個月，共計54期數(shù)據(jù)(升軌，IW模式，地面分辨率為5×20 m，PATH 128 FRAME 89)進(jìn)行監(jiān)測。收集到研究區(qū)優(yōu)于0.5 m分辨率航飛影像數(shù)據(jù)(2019年3月拍攝)，用于變形體地表覆蓋物特征與裂縫判識。

1.2.2 DEM數(shù)據(jù)及水位數(shù)據(jù)

收集到研究區(qū)1 m分辨率DEM數(shù)據(jù)(基于LiDAR數(shù)據(jù)制作)，用于變形體范圍識別；30 m分辨率的SRTM DEM數(shù)據(jù)，用于InSAR形變解算相關(guān)流程。據(jù)報道，溪洛渡水電站于2013年5月開始蓄水，此次收集到2015年11月至2018年4月的單日分時水位數(shù)據(jù)，可對應(yīng)得到衛(wèi)星過境時間的精確水位數(shù)據(jù)，對于缺失日期的水位，通過溪洛渡水電站壩體附近一處小島淹沒程度進(jìn)行估算。

2 研究方法

2.1 形變監(jiān)測方法

InSAR技術(shù)是一種通過合成孔徑雷達(dá)對觀測目標(biāo)發(fā)射電磁波，并接收反射信號，得到其信息的主動遙感技術(shù)，具有受云霧影響小的特點，能夠快速獲取大范圍地表形變信息。其中，時間序列InSAR技術(shù)，利用同一區(qū)域多期數(shù)據(jù)，可有效去除大氣、地形等干擾相位信息，獲取地表較為精確的形變信息，目前較為常用時間序列InSAR技術(shù)有PSInSAR、SBASInSAR技術(shù)，兩種技術(shù)在形變數(shù)據(jù)獲取精度、處理策略、數(shù)據(jù)量要求方面各有優(yōu)點。筆者考慮到研究區(qū)地形復(fù)雜，地表構(gòu)筑物較少，較難形成有效觀測信息，故而采用Stamps-MTI技術(shù)進(jìn)行監(jiān)測。Stamps-MTI技術(shù)由A. HOOPER于2008年提出[8]，其以PSInSAR、SBASInSAR為基礎(chǔ)，綜合兩種技術(shù)優(yōu)勢，能夠較PS或SBAS方法獲得更高的地面采樣率(點位更為豐富)且精度有所提高[9-10]。數(shù)據(jù)處理流程如圖1，在給定的多期SAR影像中，選取主影像，分別按PS、SBAS處理流程進(jìn)行處理，然后對兩種策略得到的候選點集進(jìn)行合并，按照信噪比進(jìn)行篩選，形成高相干點集，最終利用SBAS形變模型，獲取候選點位的形變量時間序列及形變速率。Stamps-MTI方法，時間序列InSAR分析采用Stamps軟件[11]進(jìn)行。

圖1 Stamps-MTI 處理流程Fig. 1 Processing flow of Stamps-MTI

2.2 形態(tài)判別方法

LiDAR技術(shù)利用激光多回波技術(shù)，能夠有效獲取地面三維特征，反應(yīng)地表精細(xì)構(gòu)造特征，如類型、性質(zhì)及破裂狀況等。使用機載LiDAR采集得到的數(shù)據(jù)制作的DEM對地形進(jìn)行渲染，用于顯示變形體整體形態(tài)特征，并結(jié)合高分辨率遙感影像，對目標(biāo)表面植被、裂縫、侵蝕特征進(jìn)行綜合判讀，最后圈定不良地質(zhì)體的空間分布并結(jié)合形變數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)分析。

2.3 水位反演方法

監(jiān)測區(qū)域位于溪洛渡水電站的庫岸區(qū)域，庫水位升降和降雨容易誘發(fā)庫區(qū)涉水老滑坡復(fù)活的問題[12-14]，因此，結(jié)合水位進(jìn)行分析具有重要參考價值，由于此次收集到水位數(shù)據(jù)日期未覆蓋全部觀測日期，故采用雷達(dá)數(shù)據(jù)成像后進(jìn)行反演補全。

如圖2(a)，溪洛渡水電站上游離壩體不遠(yuǎn)處可見一小島，水位的漲落會表現(xiàn)為小島不同的淹沒程度。由于水體對雷達(dá)波的鏡面反射作用，水體在雷達(dá)影像信號強度較低，表現(xiàn)為黑色。因此對全部衛(wèi)星雷達(dá)影像進(jìn)行多視變換、地理編碼后輸出顯示，可以觀察到小島被淹沒的情況，如圖2(b)小島淹沒較多，水位較高，圖2(c)小島出露較多，水位相對較低。因此，通過未知水位日期和已知水位日期小島淹沒程度的對比，能夠推算出水位高度。采用此方法對缺少水位的日期進(jìn)行補全，最終獲得衛(wèi)星拍攝時間對應(yīng)的水位數(shù)據(jù)并繪制時間序列曲線，如圖3。

圖2 小島淹沒程度示意Fig. 2 Schematic diagram of inundation degree of small island

圖3 衛(wèi)星拍攝日期水位變化曲線Fig. 3 Water level change curve on satellite shooting date

3 結(jié)果與分析

3.1 形變監(jiān)測結(jié)果

InSAR監(jiān)測結(jié)果如圖4 ，監(jiān)測時段內(nèi)，坡頂形變速率約-12.5 mm/a，坡體中部形變速率約-8.7 mm/a，坡腳形變速率約-5.5 mm/a。選取坡體上不同區(qū)域點位，繪制其形變量時間序列曲線，并疊加水位數(shù)據(jù)，如圖5。

圖4 形變速率示意Fig. 4 Schematic diagram of profile change rate

圖5 形變量時間序列曲線Fig. 5 Shape variable time series curve

從圖5中可以看出，A點所在山體坡頂房屋區(qū)，自2015年來一直在均勻沉降；B點、C點所在坡體形變量在2015年11月至2017年10月變化較小，自2018年3月出現(xiàn)了加速形變，隨后在2018年7月、2018年11月出現(xiàn)了小幅抬升，在2019年2月開始繼續(xù)形變。

據(jù)現(xiàn)場調(diào)查結(jié)果可知，研究區(qū)淺埋及巖性接觸帶，埋深0～139 m，出口段上覆第四系碎石土，厚度較大，圍巖為頁巖及生物灰?guī)r，巖體破碎-較破碎，呈裂隙塊狀及鑲嵌碎裂結(jié)構(gòu)，據(jù)此可知，變形體內(nèi)部孔隙發(fā)育，易受水位變化影響。結(jié)合溪洛渡水電站平均水庫水位變化情況，可以看到，溪洛渡水電站水位呈現(xiàn)一定規(guī)律的周期性漲落，在2017年11月前，水位的變化并未對坡體形變產(chǎn)生規(guī)律性影響，2017年11月至2018年6月(圖5中①段)水位出現(xiàn)較大幅度降低，坡體隨后也出現(xiàn)較大形變；在2018年6月后水位出現(xiàn)回升(圖5中②段)，坡體形變趨勢也隨之減緩并出現(xiàn)一定量的回彈； 2019年2月后(圖5中③段)水位再次降低，變形體也隨之繼續(xù)形變，2019年9月至2019年10月(圖5中④段)，水位快速上升，變形體也出現(xiàn)明顯回彈。據(jù)相關(guān)研究，當(dāng)庫區(qū)水位下降時，坡體穩(wěn)定性整體減少，庫區(qū)水位上升時，由于水土作用，會產(chǎn)生一定的浮托減重效應(yīng)[12]。水庫正常運行時，當(dāng)水庫的水位發(fā)生波動，滑坡體內(nèi)部地下水位也會相應(yīng)發(fā)生變化，水位下降時，庫水位的上升速度往往大于變形體的滲透能力，導(dǎo)致變形體內(nèi)部地下水位線無法和庫水位線保持一致，動水壓力指向坡體外部增加了坡體的下滑力，變形體呈現(xiàn)下滑趨勢(圖5中①段、③段)；當(dāng)水位上升時，庫區(qū)水位的快速變化會產(chǎn)生水頭差，地下水流方向為變形體向內(nèi)，增加了坡體的抗滑性，從而增加了坡體的穩(wěn)定性(圖5中②段、④段)。

縱觀整體，蓄水并未立即導(dǎo)致變形體的形變量隨水位漲落變化，經(jīng)過庫區(qū)水位的不斷漲落，使其內(nèi)部應(yīng)力不斷調(diào)整，但滑體整體穩(wěn)定性有所下降。從2017年11月始，A點、B點、C點總變形量，受水位影響愈發(fā)明顯，說明坡體穩(wěn)定性進(jìn)一步降低。而D點、E點離水體較遠(yuǎn)，受水位漲落較小，從形變序列曲線中，未見明顯沉降趨勢。

3.2 形態(tài)特征

如圖6，變形體表面整體呈S型起伏，前緣隆起，長約1 200 m，寬約750 m，面積約738 396 m2，兩側(cè)的自然溝割切很深，已形成雙溝同源，變形跡象明顯，中部多處出現(xiàn)拉裂跡象(圖6中①、②)，變形體上部呈階梯型錯動，擠壓下部產(chǎn)生變形。

圖6 變形體DEM渲染及裂縫分布Fig. 6 DEM rendering and crack distribution of deformed body

從高分辨率遙感影像上可以看到，變形體表面裂縫發(fā)育(圖7)，圖中紅色中部拉裂縫已貫通。從現(xiàn)場調(diào)查結(jié)果可見變形體變形跡象明顯，其中④號拉裂縫下部坡體已呈現(xiàn)向前傾倒趨勢。

圖7 變形體裂縫分布及現(xiàn)場照片F(xiàn)ig. 7 Crack distribution and site photos of deformed body

4 結(jié) 論

1)從多源遙感監(jiān)測結(jié)果可以看到，新場溝初步設(shè)計隧道出口處位于一巨型變形體中部，變形體長約1 200 m，寬約750 m，面積約738 396 m2，該變形體上沖溝發(fā)育，兩側(cè)的自然溝割切很深，已形成雙溝同源，變形跡象明顯，中部多處出現(xiàn)拉裂跡象，變形體上部巖層呈階梯型錯動，擠壓下部產(chǎn)生變形，坡體表面整體呈S型起伏，前緣隆起。

2)此處變形體，從2017年11月始，總變形量受水位漲落變化顯著增大，可見變形量對水位周期變化存在一定響應(yīng)。近年變形體穩(wěn)定性進(jìn)一步降低，形變量較大，在監(jiān)測周期內(nèi)呈現(xiàn)持續(xù)沉降趨勢，且已在中部形成明顯拉裂縫。

3)變形體受溪洛渡水電站蓄水水位漲落的影響，坡體穩(wěn)定性逐年降低，存在發(fā)生滑坡的可能性，對公路影響較大，影響初步設(shè)計線位K98+300～K99+700路線安全，變形體范圍外總體變形量較小，未見明顯形變趨勢，對調(diào)整后施工圖線位影響較小。

結(jié)論說明綜合使用光學(xué)遙感、LiDAR和InSAR技術(shù)，可為高速公路勘察設(shè)計工作中不良地質(zhì)體的識別和分析提供數(shù)據(jù)參考。但受制于LiDAR技術(shù)數(shù)據(jù)獲取成本較高、InSAR技術(shù)受觀測目標(biāo)特征及天氣條件影響較大等原因，多源遙感技術(shù)手段在工程應(yīng)用中仍面臨較多問題，后續(xù)研究需要擴(kuò)大研究范圍，對不良地質(zhì)體的識別有效性進(jìn)行研究，并形成解決方案。