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融合三次样条插值的D-InSAR沉陷变形监测技术
余礼仁, 徐良骥, 庞会, 王振兵     
安徽理工大学, 安徽 淮南 232000
摘要:传统煤矿开采沉陷形变监测只能获得离散监测点的地表形变量,无法获取沉陷区整体的形变趋势,而D-InSAR技术能够获取整体地表形变信息,但D-InSAR技术需要大量遥感影像数据,否则导致时间失相干性而无法获得连续的形变量。本文针对D-InSAR影像数据解译过程中影像数据较少的问题,首先利用D-InSAR技术对淮北矿业集团袁店二矿7225、7226工作面进行了监测分析,获取了几个时间段内整体的下沉形变场;然后提出了采用三次样条插值与D-InSAR技术相结合的开采沉陷监测方法,基于D-InSAR影像上监测点监测值,利用三次样条插值建立了内插反演函数,在已建立函数的基础上得出了其他雷达卫星重访周期内的下沉值;最后将内插反演下沉值与实测水准数据进行了对比分析。结果表明:D-InSAR监测结果能够有效地反映开采沉陷的影响范围,能够较为准确地提取区域地表的形变信息;结合三次样条插值的D-InSAR技术监测结果最大误差和最大相对误差分别为31.5mm和17%,该方法能有效地解决D-InSAR影像数据缺少的问题。
关键词矿区沉陷     变形监测     D-InSAR     三次样条插值    
D-InSAR Deformation Monitoring Technology Based on Cubic Spline Interpolation
YU Liren, XU Liangji, PANG Hui, WANG Zhenbing     
Anhui University of Science and Technology, Huainan 232000, China
Abstract: Traditional coal mining subsidence deformation monitoring can only obtain the surface shape of the discrete monitoring variables, unable to get deformation trend of subsidence area as a whole, while the D-InSAR technique can obtain the overall surface deformation information.But D-InSAR technique requires a large number of remote sensing image data, otherwise it will lead to loss of coherence time and won't be able to obtain continuous variables.Based on D-InSAR image data interpretation in the process of image data with fewer problems, this paper first using the D-InSAR technology yuen shop two mine of huaibei mining industry group in 7225, 7226 working face monitoring analysis, obtained several period subsidence deformation field of the whole, and then put forward combined cubic spline interpolation with D-InSAR technique mining subsidence monitoring method, based on D-InSAR imaging of monitoring value on monitoring, using the cubic spline interpolation to establish interpolation inverse function, the function has been established on the basis of other radar satellite revisit cycle sinking value.Finally the interpolation inversion subsidence value and the measured level data were analyzed.The results show that D-InSAR technique can effectively reflect the influence range of mining subsidence, and can extract the deformation information of regional surface accurately.Combining with the cubic spline interpolation of D-InSAR technology monitoring results maximum error and the maximum relative error is 31.5 mm and 17% respectively.The method can effectively solve the problem of the lack of D-InSAR imaging data.
Key words: mining subsidence     deformation monitoring     D-InSAR     cubic spline interpolation    

传统的矿区开采沉陷变形监测常采用精密水准测量、全站仪三角测量和GPS测量等方法[1-4]。但常规的监测方法存在费用高、需要大量人力物力、监测周期长等缺点,而D-InSAR技术作为在SAR基础上发展而来的新型空间对地观测技术,具有连续空间覆盖能力、高度自动化和高精度的优势,近年来在矿区开采沉陷中得到广泛的应用[5-6]。D-InSAR技术主要是获取监测区域内地表形变信息,地表形变是一个长期持续的过程,大多数研究方法是采用多幅影像进行差分干涉处理,得到地表时序形变信息。在此基础上提出了干涉叠加技术,主要包括永久散射体干涉测量(PS-InSAR)和小基线集技术(SBAS-InSAR)[7-10]。两种监测方法都要求获得连续时间序列的SAR影像数据,因此虽然D-InSAR技术在矿区开采沉陷变形监测方面具有很多成功且典型的工程实例,但在具体的实践中和后续数据处理中受到很多限制性约束,对于矿山开采沉陷监测而言,SAR影像数据不足的情况下主要影响因素是时间失相干,从而不能获得连续时间段的地表下沉值,因此SAR影像源数据的获取和影像费用高的问题成为影响该技术的发展前景之一[11]。为了克服这一缺陷,本文提出将合成孔径雷达差分干涉测量技术(D-InSAR)与三次样条插值法相融合的开采沉陷监测方法。该方法利用D-InSAR影像上对应监测点在已知雷达卫星重访周期内的监测值作为三次样条插值的节点,通过三次样条插值法来内插反演其他雷达重访周期内监测点的下沉值。

1 D-InSAR沉陷监测原理与内插反演模型的建立 1.1 D-InSAR测量技术原理

合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)技术以合成孔径雷达(SAR)复数据所提供的相位及强度信息为信息源,利用同一目标区域的两幅或多幅干涉纹图获取SAR的相位信息,从而提取地表三维信息和高程变化信息,然后通过差分处理(除去地球表面、地形起伏等因素)来获取地表微小形变[12-13]

目前,D-InSAR获取地表形变信息的实现方法主要有3种:二轨法、三轨法和四轨法[14-17]。二轨法是获取同一地区形变发生前后的两幅SAR影像,将其进行干涉处理,干涉结果与已有DEM数据进行差分,消除地形因素而获取地表形变信息的方法;三轨法需要3幅SAR影像,其中两幅进行差分干涉处理生成干涉图,作为DEM信息,再将另一幅影像与生成的干涉图进行干涉处理,最终得出地表形变信息;四轨法基本思想是获取形变前后的两对SAR影像,分别进行干涉处理,形成形变前后的两幅干涉相位图,形变前的主要用来生成DEM,形变后的主要用来反映形变信息,将二者进行差分,得到形变相位,再将相位转换为斜距从而计算出雷达视线向的形变量。

1.2 融合D-InSAR监测值的三次样条插值沉陷内插反演函数的建立

三次样条插值函数是最常用的插值曲线拟合函数,其良好的收敛性、可靠的稳定性,以及具有二阶光滑度等优点使其在函数逼近、微积分和微分方程等科学计算中应用广泛。在矿区开采沉陷中,由于沉降是一个随时间平滑变化的过程,因此,三次样条插值在开采沉陷数据处理中起到非常重要的作用。

本文利用D-InSAR技术获得(矿区沉降面上)一系列与时间相关的离散数据{xj}={x0, x1, …, xn},xj表示雷达卫星重访周期。使用三次样条插值进行沉陷监测,建立已有观测数据和未知预测数据之间的函数关系。以区间[xj, xj+1]为例,S (x)的二阶导数为S″(x)=Mj(j=0, 1, …, n),则该区间上S (x)的三次样条插值函数为

若令,则

线性方程组的解为M,代入式(2) 中可以得到各个小区间上的三次样条插值函数式[18-19]。采用三次样条插值建立开采沉陷监测函数步骤如下:

(1) 为构建三次样条插值所需要的已知观测数据,首先对已有的雷达影像进行差分干涉处理,得到一系列影像周期内监测点的下沉值。以与首幅影像日期(2012-11-01) 间隔24 d为第一个周期开始起算,将得到的下沉值作为三次样条插值函数的已知数据点。

(2) 运用MATLAB软件进行编程,使用三次样条插值函数spline,建立内插模型

其中,xy为已知雷达卫星重访周期及该时间段内下沉值(D-InSAR监测下沉值);xx是插值节点(雷达卫星重访周期数);Ppval (cs, xx)是插值节点函数(估测下沉值)。

2 D-InSAR数据处理和结果分析 2.1 研究区概况及相关数据

本次试验采用淮北矿业集团袁店二矿作为研究区域。在2012年11月-2013年12月对7226工作面进行了开采工作,7226工作面长约768 m,工作面平均宽为158.9 m,工作面标高为-453~-416 m,煤层平均厚度3.89 m,煤层倾角为3°~14°。由于该工作面上方有村庄,进一步的地下采煤会引起地表建筑物的损坏,因此在该工作面采用注浆充填开采方式,从2013年7月开始进行注浆开采。2013年10月-2015年5月对7225工作面进行了开采工作,7225工作面长约960 m,工作面平均宽为176 m,工作面平均标高为-450 m,煤层平均厚度为4.07 m,煤层倾角为6°~19°。

本文采用9景C波段RADARSAT-2影像数据对试验矿区进行研究分析,影像分辨率为3 m,雷达卫星重访周期为24 d。本文选用的外部DEM是SRTM3 DEM数据,是美国奋进号航天飞机在2000年2月11-22日进行的为期11 d的航天飞机雷达地形测绘任务SRTM所获得的。为减少时间失相关,尽可能选取时间间隔最小的两幅影像进行干涉处理,9景影像共组成5组干涉对,其相关参数见表 1

表 1 研究区SAR影像干涉对参数表
序号主影像日期辅影像日期极化方式时间基线/d空间基线/m
12012-11-012012-12-19VV48151
22013-11-132013-12-07HH24148
32014-02-242014-03-20VV24187
42015-04-012015-05-19HH48317
52015-05-192015-12-21HH216245
2.2 D-InSAR数据处理及结果分析

为了得到矿区地表下沉形变场,采用SARscape软件中D-InSAR Displacement Workflow工作流分别对5组干涉对进行二轨差分处理,经过多视和滤波抑制斑点噪声,相位解缠后进行地理编码和辐射定标得到形变图,将得到的5组形变图和在7225、7226工作面设立的地表移动观测站Cass图导入ArcMap中进行叠加分析,得到5个时间段内工作面地表形变图,如图 1所示。

图 1 7225、7226工作面不同时间段内沉降分布

(1) 由图 1(a)可知,形成的最大下沉区域位于距离7226工作面340 m的7221工作面,该工作面开采起止时间是2011年1月-12月,最大下沉区域是由于该工作面开采残余变形的影响,并非7226工作面开采引起,而7226工作面在开采初期沉降值和影响范围很小。

(2) 由图 1(b)可知,注浆减沉开采的影响导致注浆周边区域下沉分布不均匀,在2013年11月-12月期间,地表最大下沉区域和影响范围随着7226工作面开采逐渐向前推进,形成了明显的形变区沉降漏斗。

(3) 由图 1(c)可知,由于7225工作面开采与7226工作面残余变形叠加影响,造成下沉影响范围较大的区域分别出现在7226工作面的尾端和7225工作面的开切眼处,而在7226工作面注浆区域地表下沉值依然分布不均匀。

(4) 由图 1(d)可知,随着7225工作面采煤的推进,下沉影响范围增加,而下沉值最大区域不在7225工作面正上方,而是在两个工作面之间,这是由于受到7226工作面开采的残余变形的影响。

(5) 由图 1(e)可知,随着两个工作面采煤工作的结束,地表受残余变形的影响,在216 d内下沉范围增广明显,但下沉速率开始减缓,下沉值大于10 mm等值线的区域平均沉降速率为0.23 mm/d,属于下沉衰退期[20]

3 结合三次样条插值函数的开采沉陷监测

为了克服SAR影像数据不足而存在的时间失相干现象,只能得到7225、7226工作面5个时间段内的下沉值和影响范围,不能获取2012年11月-2015年12月时间内的连续下沉影响范围。本文采用三次样条插值方法,将D-InSAR监测值作为三次样条插值函数的初始值。根据开采沉陷相关知识可知,开采工作面的走向线和倾向线方向的下沉值最能代表地表的下沉规律,因此选取走向线上L系列监测点中的ML02、ML06、ML09、ML11和倾向线S系列监测点中的MS01、MS04、MS08、MS12为研究对象,如图 1所示。以雷达卫星一个重访周期的时间间隔为三次样条插值函数的自变量步长,将1号和4号干涉对中两个周期内的下沉值作平均值处理,所选取的8个监测点下沉信息见表 2

表 2 不同雷达卫星重访周期内所选监测点下沉值
mm
雷达重访周期数(x步长)下沉值(y)
ML02ML06ML09ML11MS01MS04MS08MS12
11.94.15.54.32.64.95.55.3
21.94.15.54.32.64.95.55.3
181.110.216.418.17.15.42.73.4
213.120.930.835.513.210.76.15.2
372.85.88.290.410.70.6
382.85.88.290.410.70.6

利用三次样条插值法求出2012年11月-2015年5月上述8个水准点每个雷达卫星重访周期内的下沉值,运用MATLAB软件绘制地表下沉曲线图,如图 2所示。由图 2可知,雷达卫星重访周期内该区域地表下沉趋势略有不同,符合实际地表下沉规律。最大下沉值出现在靠近中心盆地监测点ML11处,单个周期内最大下沉量为42.4 mm。

图 2 第11~26个雷达卫星重访周期内所选监测点下沉值

为了进一步验证精度,实地观测了2013年7月23日(对应SAR重访周期第11周)-2014年7月18日(对应SAR重访周期第26周)7225、7226工作面16个周期(共360 d)内的水准数据,将内插反演值与实测值对比,结果见表 3。由表 3可知,插值解算累计下沉值与实测结果基本一致,其中最大误差出现在监测点ML11处,为31.5 mm,其余监测点误差均在20 mm以内。最大相对误差出现在监测点MS01处,为17%,其余监测点处相对误差都不大于8.2%。

表 3 11~26雷达卫星重访周期内累计反演值与实测值比较
点号沉降值误差/mm相对误差/(%)
预计值/mm实测值/mm
ML0232.7341.33.8
ML06214.12172.91.3
ML09324.731212.74.1
ML11369.540131.57.9
MS01135.711619.717
MS04112.51057.57.1
MS0861.7574.78.2
MS1264.8613.86.2
4 结论

(1) 本文采用D-InSAR技术对淮北矿业集团袁店二矿7225、7226工作面开采沉陷进行了分析,获取了5个时期内地表沉陷的下沉影响范围,结果与实际矿区开采导致地表下沉影响范围符合得很好。

(2) 融合D-InSAR技术与三次样条插值的方法有效地解决了在SAR影像数据不足的情况下对袁店二矿沉陷区进行监测分析的问题。应用结果表明:该方法内插解算反演结果较实测水准监测结果最大误差和最大相对误差分别为31.5 mm和17%,内插反演结果与实测值比较吻合,从而有效地说明了该方法的可行性。

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http://dx.doi.org/10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0286
国家测绘地理信息局主管、中国地图出版社(测绘出版社)主办。
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余礼仁,徐良骥,庞会,王振兵
YU Liren, XU Liangji, PANG Hui, WANG Zhenbing
融合三次样条插值的D-InSAR沉陷变形监测技术
D-InSAR Deformation Monitoring Technology Based on Cubic Spline Interpolation
测绘通报,2017(9):51-55.
Bulletin of Surveying and Mapping, 2017(9): 51-55.
http://dx.doi.org/10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0286

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收稿日期:2017-01-03

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