(1. 宿遷學(xué)院，江蘇 宿遷 223800； 2. 江蘇省地質(zhì)調(diào)查研究院，江蘇 南京 210018)

0 引 言

自20世紀(jì)后期將干涉合成孔徑雷達(InSAR)運用于地面形變監(jiān)測以來(張拴宏等，2004)，該技術(shù)的應(yīng)用愈加廣泛。Carnec等(1996)利用差分干涉測量觀測了地下煤礦開采造成的地面沉降；Massonnet等(1997)研究了加利福尼亞由東部平頂山地?zé)釄鲈斐傻牡孛娉两担籉ielding 等(1998)利用ERS SAR數(shù)據(jù)監(jiān)測油田的地面快速沉降；何慶成等(2006)應(yīng)用不同衛(wèi)星重復(fù)測量的合成孔徑雷達數(shù)據(jù)進行了地面沉降研究；湯益先等(2010)利用該技術(shù)對天津地區(qū)地面沉降進行研究，得到了該區(qū)域在1992—2000年的地面沉降結(jié)果。

但是，InSAR技術(shù)在形變監(jiān)測方面因其自身的局限性(金麗華等，2021)，如數(shù)據(jù)(影像數(shù)量、波長，重訪周期等)差異性大、工作區(qū)情況(地形、植被覆蓋、大氣狀況、形變量級等)復(fù)雜、時序算法自身有缺陷，以及缺少有效的驗證數(shù)據(jù)和精度評定方法等(朱建軍等，2017)，在一定程度上影響了InSAR測量的精度。因此，在傳統(tǒng)InSAR技術(shù)的基礎(chǔ)上，發(fā)展了如差分干涉測量(D-InSAR)(張詩玉等，2008)、多時相MT-InSAR、永久散射體PS-InSAR(朱葉飛等，2010；廖明生等，2012；汪寶存等，2013；盧旺達等，2020)、小基線集SBAS-InSAR(朱葉飛等，2015)、分布式散射體DS-InSAR、多孔徑MAI-InSAR、主動微波遙感中的合成孔徑干涉雷達InSAR、時域相干點目標(biāo)方法TCP-InSAR、相干目標(biāo)干涉測量CT-InSAR等多種技術(shù)(李曉恩等，2021)。但這些技術(shù)無法同時解決因衛(wèi)星硬件的提升導(dǎo)致重返周期變短后噪聲之間的混疊(朱建軍等，2017),以及因南北向形變的不敏感、相干點密度低、干涉失相干、軌道誤差等問題引起的精度誤差(于軍等，2009)?？紤]到精度誤差的不可消除性(朱葉飛等，2020)，定量或定性了解誤差顯得尤為重要。

1 InSAR數(shù)據(jù)選取及處理

InSAR技術(shù)測量精度與影像數(shù)據(jù)的質(zhì)量及數(shù)據(jù)處理方法密切相關(guān)。

1.1 影像數(shù)據(jù)的選取

為獲取精度較高的PS點并確保數(shù)據(jù)時間序列的完整性，影像的數(shù)據(jù)量不可過少。此外，影像的分辨率決定測量的精細度，波長決定形變監(jiān)測的靈敏度，重訪周期決定監(jiān)測的相干性。上述因素均影響InSAR形變監(jiān)測的精度，因此影像數(shù)據(jù)的質(zhì)量與最終的監(jiān)測精度密不可分。

圖1 分片、分塊、集中整合處理示意圖(據(jù)李杰等，2019)Fig. 1 Schematic diagram of fragmentation, segmentation, centralized integration processing(after Li et al., 2019)

選取影像時受存檔影像的空間覆蓋、時間序列完整性、空間基線等因素限制，結(jié)合已有存檔影像，選用2017-01—2018-12的RADARSAT-2衛(wèi)星XF(超寬精細)模式單視復(fù)數(shù)(SLC)影像378景(李杰等，2019)，影像分辨率為5 m，幅寬為125 km×125 km，極化方式為HH，成像波段為C波段(波長為5.6 cm)，軌道方向為降軌。將這些影像組合成6個條帶，每個條帶基本影像數(shù)為19～28期，可覆蓋江蘇全域，且相鄰圖幅含有公共覆蓋區(qū)域，其中沿軌道方向上的覆蓋長度不小于標(biāo)準(zhǔn)像幅沿飛行方向覆蓋長度的15%，不同條帶及像幅之間的重疊度大于標(biāo)準(zhǔn)像幅覆蓋寬度的15%，滿足空間連續(xù)監(jiān)測需求。

數(shù)據(jù)獲取時段內(nèi)，同一像幅年度數(shù)據(jù)量≥8期，且影像間獲取時段分布均勻，無過長時間跨度，有效避免因地面自然狀況變化導(dǎo)致的去相干和誤差因素。各時相重軌數(shù)據(jù)間空間垂直基線遠小于臨界基線值的一半，滿足時間連續(xù)性要求。

1.2 數(shù)據(jù)處理

針對高分辨率影像數(shù)據(jù)量較大(378景)、各期影像獲取的質(zhì)量不同、不同條帶間影像成像日期不同、各條帶處理參考點不同、基準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題，處理時采用分片、分塊、集中整合，以及長條帶、多軌道分時序處理的總體思路(葛大慶，2013)，在保證處理結(jié)果質(zhì)量最優(yōu)的前提下，極大程度提高了大數(shù)據(jù)量高分辨率影像的處理效率。

1.2.1 分片、分塊、集中整合 (1) 搭建異構(gòu)集群體系，將InSAR處理過程中的各步驟以模塊形式部署至各計算資源上，完成對話及調(diào)度處理測試(圖1)。

(2) 對條帶拼接后的高分辨率影像進行配準(zhǔn)，按預(yù)定義格網(wǎng)進行拆分，由主節(jié)點按負載均衡原則分配格網(wǎng)至各計算資源，以進行InSAR預(yù)定義模塊處理。

由于專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)的不同，對于非計算機專業(yè)而言，其在Access數(shù)據(jù)庫方面的教學(xué)呈現(xiàn)一種不夠科學(xué)嚴謹?shù)奶攸c。主要體現(xiàn)為：

(3) 將各子節(jié)點處理完成的結(jié)果上傳至主節(jié)點，完成拼接工作。

(4) 整體解纏。

1.2.2 長條帶、多軌道分時序處理 InSAR技術(shù)獲取的地面形變均為相對于某個特定參考基準(zhǔn)(參考點)而言的數(shù)據(jù)，不同圖幅、不同軌道下得到的形變結(jié)果存在基準(zhǔn)偏差，因此對于大區(qū)域形變監(jiān)測而言，長條帶各數(shù)據(jù)分塊之間、相鄰條帶之間形變結(jié)果的基準(zhǔn)統(tǒng)一是結(jié)果鑲嵌的核心問題。

按影像拍攝日期將相同軌道的SLC影像進行拼接生成長條帶影像，然后采用分塊處理的方式將長條帶影像分割成具有一定重疊度的多個數(shù)據(jù)塊，對各數(shù)據(jù)塊進行時序分析處理。由于采用了相同軌道、相同時序影像及主影像，相鄰數(shù)據(jù)塊在重疊區(qū)內(nèi)的軌道誤差與大氣影響保持一致，形變結(jié)果偏差較小，拼接處理較容易。此外，當(dāng)相同軌道數(shù)據(jù)量有限時，可在得到差分相位后(樓良盛等，2012)先將多個數(shù)據(jù)塊進行拼接，再整體解纏，整個條帶采用同一參考基準(zhǔn)，避免拼接問題。

不同軌道的影像獲取日期不同、采用的主影像空間不同、各影像的軌道誤差及大氣影響不同是相鄰軌道重疊區(qū)內(nèi)形變結(jié)果不一致的主要因素。此外，平行軌道之間重疊區(qū)的衛(wèi)星入射角略有差異，可視為對重疊區(qū)域的2次獨立觀測，相鄰條帶的形變速率結(jié)果可由此區(qū)域進行相互檢驗，也是相鄰條帶速率結(jié)果進行拼接的基礎(chǔ)。由于衛(wèi)星入射角的差異，相鄰軌道在重疊區(qū)內(nèi)的高相干目標(biāo)也存在差異，同名點之間的統(tǒng)計差異可作為相鄰軌道速率結(jié)果之間的補償標(biāo)準(zhǔn)，據(jù)此將多個軌道之間的速率結(jié)果進行定標(biāo)、拼接、統(tǒng)一(李杰等，2019)。

2 InSAR數(shù)據(jù)的監(jiān)測精度對比

精度的驗證采用一致性率(上升或沉降一致性)、最大差值、平均差值及標(biāo)準(zhǔn)差4個指標(biāo)。一致性率可定性評價InSAR形變監(jiān)測的可行性，最大差值、平均差值及標(biāo)準(zhǔn)差用于定量評價InSAR形變監(jiān)測的精度。標(biāo)準(zhǔn)差計算公式為：

(1)

式(1)中，σ為標(biāo)準(zhǔn)差，是離均差平方和平均后的方根；x為各點的差值；μ為各差值的平均值(算術(shù)平均值)。

2.1 水準(zhǔn)測量驗證

2.1.1 興化水準(zhǔn)測量與InSAR結(jié)果精度驗證 選取江蘇興化76個水準(zhǔn)測量點數(shù)據(jù)參與驗證，測量日期為2018-06—2018-11，InSAR監(jiān)測選取2018-05-31—2018-10-22的累計形變結(jié)果，與水準(zhǔn)測量結(jié)果進行精度驗證。

將水準(zhǔn)點周圍50 m的區(qū)域劃為有效區(qū)，與落入該區(qū)的InSAR監(jiān)測點進行對比。但InSAR監(jiān)測得到的有效參照點分布具有不確定性，可能分布在道路、房屋、河流水面等，而水準(zhǔn)點基本分布在道路上，因此將有效區(qū)內(nèi)與水準(zhǔn)點位置不一致的參照點去除。

在76個水準(zhǔn)點中，有64個點的50 m范圍內(nèi)存在PS點，將水準(zhǔn)監(jiān)測數(shù)據(jù)與有效區(qū)內(nèi)的InSAR監(jiān)測結(jié)果均值進行對比(表1、圖2)。

64個對比點中，沉降或上升數(shù)據(jù)相符的點有53個，一致性率為82.81%，水準(zhǔn)測量值與InSAR結(jié)果最大差值為9.11 mm，平均差值為1.62 mm，標(biāo)準(zhǔn)差為1.55 mm。二者之間有可對比性，InSAR技術(shù)用于形變監(jiān)測有一定的可靠性。

表1 江蘇興化水準(zhǔn)測量與InSAR監(jiān)測數(shù)據(jù)對比

表1(續(xù))

圖2 江蘇興化水準(zhǔn)測量與InSAR監(jiān)測數(shù)據(jù)對比圖Fig. 2 Comparison between levelling and InSAR monitoring data in Xinghua, Jiangsu

2.1.2 淮安洪澤鹽礦礦區(qū)測量數(shù)據(jù)與InSAR結(jié)果精度驗證 江蘇淮安洪澤鹽礦礦區(qū)共有包括水準(zhǔn)測量、GPS、基巖標(biāo)在內(nèi)的15組有效測量數(shù)據(jù)(測量日期為2017-12—2018-07)，選擇測量點周圍50 m為有效區(qū)，與InSAR監(jiān)測值進行對比(表2、圖3)。結(jié)果顯示，一致性率為93.33%，最大差值為9.72 mm，平均差值為2.69 mm，標(biāo)準(zhǔn)差為2.62 mm。

表2 洪澤鹽礦測量數(shù)據(jù)與InSAR監(jiān)測數(shù)據(jù)對比

圖3 洪澤鹽礦傳統(tǒng)方法測量數(shù)據(jù)與InSAR數(shù)據(jù)對比圖Fig. 3 Comparison between traditional monitoring data and InSAR monitoring data in the Hongze salt deposit

2.2 基巖標(biāo)監(jiān)測與InSAR結(jié)果精度驗證

選取的江蘇沿?；鶐r標(biāo)監(jiān)測數(shù)據(jù)日期為2016-12—2018-12(蔡田露等，2021)，InSAR數(shù)據(jù)監(jiān)測日期為2017-02—2018-12，選擇2017-06—2017-12、2017-12—2018-06、2017-12—2018-12共3個時間段對基巖標(biāo)數(shù)據(jù)與InSAR結(jié)果進行精度驗證。分別統(tǒng)計3個階段基巖標(biāo)數(shù)據(jù)與InSAR數(shù)據(jù)對比情況。

2.2.1 2017-06—2017-12 江蘇沿海基巖標(biāo)與InSAR監(jiān)測結(jié)果最大差值為18.64 mm，誤差平均值為7.44 mm，標(biāo)準(zhǔn)差為5.66 mm，一致性率為80.00%。徐圩位置的基巖標(biāo)數(shù)據(jù)與InSAR監(jiān)測數(shù)據(jù)對比呈現(xiàn)較大誤差(表3、圖4)。

2.2.2 2017-12—2018-06 基巖標(biāo)與InSAR監(jiān)測值最大差值為2.59 mm，誤差平均值為0.77 mm，標(biāo)準(zhǔn)差為0.84 mm，一致性率為100.00%(表4、圖5)。

表3 江蘇沿海基巖標(biāo)監(jiān)測與InSAR監(jiān)測數(shù)據(jù)對比(2017-06—2017-12)

圖4 江蘇沿?；鶐r標(biāo)監(jiān)測與InSAR監(jiān)測數(shù)據(jù)對比圖(2017-06—2017-12)Fig. 4 Comparison between bedrock marker monitoring data and InSAR monitoring data in coastal Jiangsu(2017-06-2017-12)

表4 江蘇沿海基巖標(biāo)監(jiān)測與InSAR監(jiān)測數(shù)據(jù)對比(2017-12—2018-06)

圖5 江蘇沿?；鶐r標(biāo)監(jiān)測與InSAR監(jiān)測數(shù)據(jù)對比圖(2017-12—2018-06)Fig. 5 Comparison between bedrock marker monitoring data and InSAR monitoring data in coastal Jiangsu(2017-12-2018-06)

2.2.3 2017-12—2018-12 基巖標(biāo)與InSAR監(jiān)測值最大差值為4.35 mm，誤差平均值為2.51 mm，標(biāo)準(zhǔn)差為1.43 mm，一致性率為100.00%(表5、圖6)。

表5 江蘇沿?；鶐r標(biāo)監(jiān)測與InSAR監(jiān)測數(shù)據(jù)對比(2017-12—2018-12)

圖6 江蘇沿海基巖標(biāo)監(jiān)測與InSAR監(jiān)測數(shù)據(jù)對比圖(2017-12—2018-12)Fig. 6 Comparison between bedrock marker monitoring data and InSAR monitoring data in coastal Jiangsu(2017-12-2018-12)

2.3 精度驗證結(jié)果

選取79個水準(zhǔn)點數(shù)據(jù)、7個基巖標(biāo)(分別選取不同時段)測量數(shù)據(jù)，共98個數(shù)據(jù)樣本，與同期的InSAR數(shù)據(jù)進行對比發(fā)現(xiàn)，一致性率為86.73%，監(jiān)測結(jié)果最大差值為18.64 mm，平均差值為2.08 mm，標(biāo)準(zhǔn)差為2.50 mm。

3 結(jié) 論

(1) InSAR測量與水準(zhǔn)測量及基巖標(biāo)測量間的一致性率(抬升或沉降一致性)為86.73%，表明InSAR可用于形變定性監(jiān)測。

(2) InSAR測量與水準(zhǔn)測量及基巖標(biāo)測量間平均差值為2.08 mm，標(biāo)準(zhǔn)差為2.50 mm，表明InSAR可用于形變半定量監(jiān)測。

(3) InSAR測量與水準(zhǔn)測量間的最大差值為18.64 mm，對于高層建筑、排水管線、大壩、橋梁等需高精度形變監(jiān)測的工程仍不能替代水準(zhǔn)測量。

(4) InSAR測量的精度誤差因自身技術(shù)的原因難以消除，可利用裸露的山巖、已有的水準(zhǔn)點及基巖標(biāo)測量數(shù)據(jù)進行校正，增設(shè)人工角反射器，以提高測量精度及數(shù)據(jù)的可靠性。