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      徐嘉興副教授:聯(lián)合SBAS-InSAR和PO-SBAS的礦區(qū)沉降監(jiān)測取得新進(jìn)展

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      近日,中國礦業(yè)大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)(感知礦山)研究中心徐嘉興副教授團(tuán)隊在《金屬礦山》雜志在線發(fā)表了《聯(lián)合SBAS-InSAR和PO-SBAS技術(shù)的礦區(qū)沉降監(jiān)測》成果,該成果由國家自然科學(xué)基金項目(編號:41971370)資助。

      長期以來,煤炭資源的大規(guī)模、高強(qiáng)度開采不可避免造成礦區(qū)地面沉降,嚴(yán)重破壞了礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境。隨著開采技術(shù)的不斷進(jìn)步,多數(shù)煤礦進(jìn)入到高強(qiáng)度、智能化、安全高效的開采模式,開采引起的地表沉降也呈現(xiàn)波及范圍廣、沉陷梯度大等新特點(diǎn)。傳統(tǒng)的水準(zhǔn)觀測方法因存在工作量大、觀測效率低等問題,已無法滿足監(jiān)測要求,隨著測繪技術(shù)的不斷革新,如無人機(jī)航測、InSAR測量及三維激光掃描等技術(shù)逐步應(yīng)用于形變監(jiān)測領(lǐng)域,然而,受觀測環(huán)境、使用成本、觀測精度等影響,難以普及使用。因此,探索合適的開采沉陷監(jiān)測方法對礦區(qū)地面高精度監(jiān)測及環(huán)境治理仍顯得尤為迫切。

      近年來,D-InSAR技術(shù)因其全天時、全天候、大面積、高精度等特點(diǎn)被廣泛用于沉陷監(jiān)測,但也存在影像失相干、外部DEM誤差、大氣效應(yīng)等問題。為緩解D-InSAR技術(shù)的不足,學(xué)者們提出了時序InSAR理論。2000年,F(xiàn)erretti等提出了永久散射體干涉測量技術(shù)(Permanent Scatterer InSAR, PS-InSAR),由于PS點(diǎn)通常選在散射特性相對穩(wěn)定、回波信號較強(qiáng)的人工建筑物、燈塔、巖石等區(qū)域,故該技術(shù)難以應(yīng)用于礦區(qū)形變監(jiān)測。2002年,Berardino等提出了小基線集(Small Baseline Subsets, SBAS),相較于PS-InSAR技術(shù),該方法有效避免了干涉像對相干性較差的問題,多應(yīng)用于礦區(qū)沉陷監(jiān)測研究,但當(dāng)監(jiān)測區(qū)域形變梯度較大時,SBAS-InSAR技術(shù)會因影像失相干而無法全面、準(zhǔn)確獲取地表形變信息。在大梯度形變監(jiān)測研究方面,F(xiàn)rancesco Casu等在偏移量跟蹤技術(shù)(Offset-tracking)的基礎(chǔ)上,提出了時序Offset-tracking(PO-SBAS)技術(shù)。相關(guān)研究表明該方法可用于礦區(qū)地表沉降觀測,但對沉降盆地邊緣處的監(jiān)測精度要低于常規(guī)時序InSAR技術(shù)。

      目前,盡管已有不少學(xué)者通過融合多種觀測方法進(jìn)行沉陷監(jiān)測,取得了較好的結(jié)果,但仍缺少同時獲取大梯度形變和微小尺度形變的方法,而利用SBAS-InSAR技術(shù)獲取沉陷盆地邊緣形變信息,PO-SBAS技術(shù)獲取沉陷盆地中心形變信息是一種理論上可行的監(jiān)測方法。目前,聯(lián)合SBAS-InSAR技術(shù)和PO-SBAS技術(shù)在地面形變觀測,尤其是礦區(qū)沉陷監(jiān)測應(yīng)用研究較少。

      徐嘉興副教授團(tuán)隊針對礦區(qū)開采沉陷范圍廣、形變梯度大,傳統(tǒng)InSAR技術(shù)因影像失相干而無法全面、準(zhǔn)確提取大形變梯度區(qū)域地表沉降信息的問題,以山東省濟(jì)寧市某煤礦8303工作面為例,在GACOS數(shù)據(jù)輔助InSAR解算的基礎(chǔ)上,提出聯(lián)合SBAS-InSAR和PO-SBAS技術(shù)開展礦區(qū)沉陷監(jiān)測研究。利用沉降信息融合方法,通過水準(zhǔn)數(shù)據(jù)確定SBAS-InSAR和PO-SBAS監(jiān)測結(jié)果的可靠邊界,借助先驗(yàn)誤差定權(quán)原則和概率積分預(yù)計模型,實(shí)現(xiàn)SBAS-InSAR和PO-SBAS監(jiān)測結(jié)果的融合,并分析其沉降監(jiān)測的精度。

      數(shù)據(jù)處理流程如下:

      (1)SBAS-InSAR數(shù)據(jù)處理

      將SAR影像、DEM等數(shù)據(jù)按研究區(qū)范圍進(jìn)行合適的裁剪后,設(shè)置恰當(dāng)?shù)臅r空基線閾值,生成連接圖。本次試驗(yàn)設(shè)置時間基線閾值為 255 d,空間基線閾值為45%,自動選取的主影像日期為2023年6月30日,共生成111個干涉像對。然后對所有干涉像對進(jìn)行干涉處理,包括影像配準(zhǔn)、干涉圖生成等操作,干涉處理過程中解纏相干性閾值設(shè)置為0.15,解纏方法選擇DelaunayMCF,濾波方法為Goldstein。針對得到的干涉結(jié)果,手動剔除質(zhì)量較差的干涉對,最終保留68對干涉像對。接著對解纏后的相位進(jìn)行優(yōu)化、軌道精煉及重去平等操作,并進(jìn)行二次解纏,這個過程可以削弱DEM誤差及大氣效應(yīng),進(jìn)而得到更加精確的時間序列上的最終位移結(jié)果。同時借助GACOS數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正,削弱InSAR處理過程中的大氣延遲影響。最終將形變結(jié)果進(jìn)行地理編碼,并將得到的沿LOS向形變信息轉(zhuǎn)換到垂直方向上,本文僅對地表豎直方向上的形變進(jìn)行精度驗(yàn)證。

      (2)PO-SBAS數(shù)據(jù)處理

      將預(yù)處理后的SLC影像進(jìn)行配準(zhǔn)及多視處理,設(shè)置時間基線閾值 150 d,空間基線閾值 ±150 m。在剔除噪聲嚴(yán)重的像對后,最終保留下68組影像對。利用Offset-tracking方法對保留的影像對進(jìn)行處理,首先進(jìn)行影像配準(zhǔn),設(shè)置互相關(guān)窗口大小為128×128,過采樣因子為4,然后利用最小二乘法解算每個像對的偏移觀測量,提取形變信息,再將結(jié)果分解為方位向偏移量和距離向偏移量,最后對監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行時序解算、地理編碼等處理,并將沿LOS向的結(jié)果轉(zhuǎn)到豎直方向上。

      (3)SBAS-InSAR與PO-SBAS融合數(shù)據(jù)處理

      目前,對于地表形變監(jiān)測數(shù)據(jù)融合的方法主要有基于相位融合和基于沉降信息融合兩種方法,其中基于相位融合方法,主要通過設(shè)置相干性閾值,確定形變區(qū)域,然后將大梯度形變轉(zhuǎn)換為相位實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合。本文采用基于沉降信息融合的方法,在MATLAB軟件中,利用實(shí)測數(shù)據(jù)明確SBAS-InSAR和PO-SBAS監(jiān)測技術(shù)的可靠邊界進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合。首先利用實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證SBAS-InSAR和PO-SBAS監(jiān)測精度,確定InSAR監(jiān)測結(jié)果的可靠形變范圍,然后根據(jù)確定的可靠形變范圍將二者監(jiān)測結(jié)果融合。當(dāng)二者的可靠形變范圍重合時,基于先驗(yàn)誤差定權(quán)原則,確定重合形變區(qū)域的形變值;當(dāng)二者的可靠形變范圍不重合時,利用SBAS-InSAR提取的邊緣形變信息和PO-SBAS提取的沉陷盆地中心形變信息反演部分開采沉陷預(yù)計參數(shù),然后利用概率積分預(yù)計模型補(bǔ)充二者不重合區(qū)域的形變值。

      最終,SBAS-InSAR與PO-SBAS聯(lián)合監(jiān)測技術(shù)流程如下:

      技術(shù)流程圖

      基于GACOS大氣校正的時序沉降

      大氣校正前后SBAS-InSAR結(jié)果與水準(zhǔn)結(jié)果對比圖(小梯度形變區(qū)域)

      PO-SBAS時序沉降

      走向結(jié)果對比圖

      傾向結(jié)果對比圖

      融合后的InSAR結(jié)果與水準(zhǔn)結(jié)果對比圖

      該項研究所得結(jié)論如下:

      本研究基于2023年2月—2023年10月共22景Sentinel-1A影像數(shù)據(jù),在GACOS數(shù)據(jù)輔助InSAR解算的基礎(chǔ)上,聯(lián)合SBAS-InSAR和PO-SBAS技術(shù)獲取濟(jì)寧市某礦區(qū)工作面地面沉降信息,并結(jié)合水準(zhǔn)測量數(shù)據(jù)分析其在礦區(qū)沉降監(jiān)測中的精度,得到結(jié)論如下:

      (1)提出了聯(lián)合SBAS-InSAR和PO-SBAS技術(shù)的礦區(qū)地表沉陷監(jiān)測方法。經(jīng)過與水準(zhǔn)數(shù)據(jù)對比分析,比單一SBAS-InSAR或PO-SBAS的監(jiān)測結(jié)果更好,表明該聯(lián)合監(jiān)測技術(shù)是一種有效獲取完整下沉盆地形變信息的InSAR監(jiān)測方法,為礦區(qū)沉陷監(jiān)測提供一種新的技術(shù)參考。

      (2)聯(lián)合SBAS-InSAR和PO-SBAS技術(shù)的監(jiān)測結(jié)果顯示,最大絕對誤差為890.1 mm,平均絕對誤差為254.7 mm,均方根誤差為139.3 mm,監(jiān)測結(jié)果與真實(shí)沉降變化趨勢基本吻合。在小形變梯度情形下,經(jīng)過大氣校正后SBAS-InSAR結(jié)果的最大絕對誤差、平均絕對誤差和均方根誤差分別提高了14.2、5.2、6 mm,比大氣校正前的監(jiān)測結(jié)果更可靠。

      (3)由于SAR數(shù)據(jù)獲取時間與水準(zhǔn)觀測的時間不一致,盡管本研究使用兩者時間相近的數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗(yàn)證,但該過程也會對精度驗(yàn)證造成一定誤差影響。此外,根據(jù)SAR影像圖發(fā)現(xiàn),8303工作面地表從5月起,開始形成積水,并隨著工作面的推進(jìn),地表沉陷盆地逐漸擴(kuò)大導(dǎo)致積水范圍逐漸擴(kuò)大,也會對InSAR監(jiān)測結(jié)果造成一定影響。后續(xù)應(yīng)在測量精度與適用區(qū)域上進(jìn)一步研究,以提升該方法的可靠性。

      成果來源

      劉江,徐嘉興,高競峰,王哲. 聯(lián)合SBAS-InSAR和PO-SBAS技術(shù)的礦區(qū)沉降監(jiān)測[J/OL].金屬礦山,1-13[2025-01-02].

      作者簡介

      驗(yàn)室主任。《金屬礦山》青年專家學(xué)術(shù)委員,《地質(zhì)與勘探》、《成都理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》青年編委,成都理工大學(xué)首屆優(yōu)秀研究生導(dǎo)師團(tuán)隊成員,“自然資源部西藏主要成礦帶大型-特大型礦床勘查評價和研究科技創(chuàng)新團(tuán)隊”和“自然資源部高層次科技創(chuàng)新人才工程科技創(chuàng)新團(tuán)隊”骨干成員,主要從事青藏高原及周緣銅多金屬礦床的研究與找礦勘查工作,先后參與多個大型-超大型礦床的勘查評價,主持國家自然科學(xué)基金、國家重點(diǎn)研發(fā)計劃專題、四川省自然科學(xué)基金及各類橫向項目10余項,發(fā)表文章70余篇,主編專著2部,參編教材2部

      徐嘉興

      中國礦業(yè)大學(xué)副教授、博士、碩士研究生導(dǎo)師,主要從事礦山測量、環(huán)境遙感、礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測與評價研究。主持完成國家自然科學(xué)基金項目1項、重點(diǎn)研發(fā)項目子課題1項、國土資源科技計劃項目1項、國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項目1項,參與完成國家科技支撐計劃項目、原國土資源部公益性行業(yè)科研專項、國家自然科學(xué)基金項目、江蘇省自然科學(xué)基金項目等,主持完成企業(yè)合作科研項目等20余項。第一(通信)作者發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇,出版專著1部、合著3部,獲地理信息科技進(jìn)步一等獎1項、安全科技進(jìn)步一等獎1項、煤協(xié)科技進(jìn)步二等獎1項。兼任《Environmental Earth Sciences》《Remote Sensing》《Land》等期刊審稿人,國際數(shù)字地球?qū)W會數(shù)字能源專業(yè)委員會委員、中國地理學(xué)會會員。

      《金屬礦山》簡介

      《金屬礦山》由中鋼集團(tuán)馬鞍山礦山研究總院股份有限公司和中國金屬學(xué)會主辦,主編為中國工程院王運(yùn)敏院士,現(xiàn)為北大中文核心期刊、中國科技論文統(tǒng)計源期刊(中國科技核心期刊)、中國精品科技期刊(F5000頂尖學(xué)術(shù)論文來源期刊)、中國百強(qiáng)報刊、RCCSE中國核心學(xué)術(shù)期刊(A)、中國期刊方陣雙百期刊、國家百種重點(diǎn)期刊、華東地區(qū)優(yōu)秀期刊,被美國化學(xué)文摘(CA)、美國劍橋科學(xué)文摘(CSA)、波蘭哥白尼索引(IC)、日本科學(xué)技術(shù)振興機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(JST)等世界著名數(shù)據(jù)庫收錄。主要刊登金屬礦山采礦、礦物加工、機(jī)電與自動化、安全環(huán)保、礦山測量、地質(zhì)勘探等領(lǐng)域具有重大學(xué)術(shù)價值或工程推廣價值的研究成果,優(yōu)先報道受到國家重大科研項目資助的高水平研究成果。根據(jù)科技部中國科技信息研究所發(fā)布的《2024中國科技期刊引證報告(核心版)》,《金屬礦山》核心總被引頻次位列26種礦業(yè)工程技術(shù)學(xué)科核心期刊第1位;根據(jù)中國知網(wǎng)發(fā)布的《中國學(xué)術(shù)期刊影響因子年報》(2024版),《金屬礦山》學(xué)科影響力位居73種礦業(yè)期刊第9位。

      編排:戴穎熠

      審核:王小兵



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