地面沉降是世界各地城市化进程中普遍存在的环境地质问题，已成为影响社会经济可持续发展的重要因素^[1]。严重的地面沉降可能引起房屋裂缝、倒塌、道路变形等危害，给人们的生产生活造成严重威胁^[2]。因此，持续开展区域地面形变监测十分有必要。传统地面沉降监测主要依赖于精密水准测量和全球定位系统(GPS)技术，可获取空间内特定离散点的沉降信息，但难以实现完整空间面域沉降特征的精确提取。

20世纪80年代出现的合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)技术，具有全天时、全天候、覆盖面积广、观测精度高等特点，是一项极具潜力的空间对地观测技术，广泛地应用于地面沉降监测、冰川漂移、地震地表形变探测等方面^[3-6]。特别是时序雷达干涉(time series InSAR, TS-InSAR)的出现，极大地提升了InSAR技术对地表微小形变的监测能力^[7]。其中，以Ferretti等^[8]提出的永久散射体合成孔径雷达干涉技术(permanent scatterer InSAR, PS-InSAR)和Berardino等^[9]提出的短基线集雷达干涉技术(small baseline subset, SABS)应用最为成熟和广泛^[10-14]。

本文以欧洲太空局(ESA) Sentinel-1A卫星获取的23幅高分辨率SAR影像和日本宇航局地球观测研究中心(JAXA/EORC)提供的全球数字高程模型AW3D30(ALOS World 3D-30 m)作为数据支撑，分别采用PS-InSAR技术和SBAS技术对长江中下游地区的南京市进行时序形变监测，并对两种方法获取的结果进行交叉验证分析，从而得到研究区域较为可靠的形变监测结果。

1 实验区域及数据简介 1.1 实验区域概况

南京地处长江下游地区，是长江三角洲城市群重要的组成部分，也是“一带一路”与“长江经济带”的重要交汇地区。南京属于低山丘陵区，地形起伏不定，地质条件复杂，长江自西南向东北穿过南京，市区分布有长江、秦淮新河、玄武湖等水域。区内第四系发育类型众多，有砂砾、软土、硬土、淤泥等，又有宽广的长江漫滩和秦淮河古道分布，存在大片的软基区域^[2]。对于长江漫滩地区而言，总体工程地质条件欠佳，主要特点是地质松散、承载力差、地下水位埋藏浅等，近年来地铁建设施工及地下空间开发等常造成南京市地表形变的发生，特别是河西地区地面沉降情况最为严重^{[2, 13-14]}。

1.2 实验数据

本文采用欧空局2014年发射的Sentinel-1A卫星获取的23幅干涉宽幅(interferometric wide swath, IW)模式、升轨、HH极化的SAR影像为实验数据^[15]，其空间分辨率为5 m×20 m(方位向×距离向)，覆盖范围为20 km×25 km(由于IW模式的影像覆盖范围过大，本文只裁剪出沉降结果较为明显的地区作为研究区域，如图 1中红色矩形框所示)，时间跨度为2015-04~2017-01，共计648 d。此外，实验还获取了Sentinel-1A卫星对应成像日期的精密定轨星历数据(precise orbit ephemerides)。

实验选用南京地区的DEM为AW3D30(图 1中底图)。AW3D30是JAXA/EORC于2016-05发布了全球数字高程模型后，由日本的对地观测卫星ALOS上搭载的全色立体遥感测绘仪(PRISM)生成，覆盖了北纬82°到南纬82°之间的全球陆地面积，空间分辨率为30 m，高程精度达5 m。AW3D30是目前用户能够免费获取的覆盖范围最广、精度最高的数字高程模型之一^[16]。

2 数据处理流程及结果 2.1 PS-InSAR技术处理流程及结果

PS-InSAR技术的数据处理流程如图 2所示。实验选择位于空间基线和时间基线组成的二维空间中心2016-02-26获取的SAR影像作为公共主影像^[17]，其余22幅作为从影像，将全部从影像配准重采样到主影像空间，进行干涉处理，共产生22个干涉对。表 1列举出所有SAR影像的卫星平台、成像日期以及干涉对的空间基线长度和时间基线间隔。从表 1可以看出，空间基线主要分布在-100~170 m之间，最长的空间基线为165.119 m，最短的空间基线仅为4.71 m，时间范围为-324~324 d。

首先将22个干涉对进行第一次差分处理，利用Sentinel-1A的精密轨道数据计算出参考椭球面相位，并从初始干涉相位中将其扣除；然后利用AW3D30数字高程模型模拟出地形相位，将第一次差分干涉相位中的地形相位扣除，得到两次差分后的干涉相位图。

结合23幅Sentinel-1A影像的振幅影像图和干涉处理得到的相关系数图，采用振幅离差指数方法^[8]，阈值设置为0.75，对研究区域内的稳定散射目标进行识别。图 3为PS选点结果，由于研究区域人工建筑物分布密集，实验一共探测到661 572个有效PS点(底图为平均强度)。由图可见，PS点目标主要分布在高速铁路(京沪高铁)、公路、大型桥梁和车站等建筑物上，而植被覆盖较为密集的山区则分布较少，河流(长江等)、湖泊等水域地区没有PS点分布。

获取PS点目标之后，建立PS点目标之间的网络连接关系，并对PS网络进行平差计算，得到各个PS点目标的线性形变结果和高程残差值；然后对大气相位进行估算和扣除，通过滤波方法扣除或减弱噪声及失相关误差，从而得到每个点目标的非线性形变量；最后将线性形变结果和非线性形变结果叠加在一起，获得完整的PS点目标沉降速率结果。图 4为采用PS-InSAR技术获取的研究区域雷达视线向的年平均沉降速率。

从图 4可以看出，研究区域年平均形变速率范围为-30~15 mm/a，整个研究范围内，沉降区域主要分布在雨花台区、长江和秦淮新河交汇的河滩地带，最大沉降速率达到-30 mm/a，如图中红色椭圆所圈范围。该区域与南京河西新城区接壤，分布着众多正在施工的工程，包括在建的南京地铁S3号线也从此经过。

2.2 SBAS技术处理流程及结果

为了验证PS-InSAR技术获取结果的准确度，本文在同样的数据支撑下还利用SBAS技术对南京地区进行了时序形变监测。

相比PS-InSAR技术而言，SBAS方法是在限制时空基线阈值的前提下，对获取的SAR影像集进行自由干涉组合，从而得到一系列短基线差分干涉相位图集，这些差分干涉图能够较好地克服时空失相关的影响。为解决干涉图集之间不连续所导致的方程欠定问题，使用奇异值分解(single value decomposition, SVD)代替最小二乘技术^[9]，以获取最小范数意义上的近似解。而且，短基线干涉对能够有效地限制地形误差的影响，高密度的空间信息和时间信息也能够较好地降低大气延迟的影响。SBAS技术的主要数据处理流程如图 5所示。

实验同样选取2016-02-26的影像作为公共主影像，在完成所有的SLC影像的配准重采样获得实验所需要的SLC影像集后，根据SBAS短基线数据集干涉对生成原则设置时空基线阈值。由于获取的SAR影像集时间跨度相对较短(20个月)，而且Sentinel-1A卫星的轨道偏差较小，因此将干涉对集的时间基线长度限制在365 d(1 a)以内，空间基线长度限制在300 m以内，由此生成180个干涉对。经过滤波和相干性计算后得到滤波后的差分相位图(图 6(a))和相干系数图(图 6(b))。

采用最小费用流(MCF)的相位解缠方法对差分和滤波后的干涉相位图进行解缠处理^[18]。对解缠后的结果进行轨道精炼和残余相位去除，利用地面GCP点来精确估算轨道参数，扣除残余平地相位和轨道误差。结合前面计算得到的高相干点，对每个相干点进行建模解算，构建方程组矩阵，利用矩阵奇异值分解(SVD)方法估算出线性形变速率和高程误差。

对残余相位进行分离，估算出残余相位中的大气相位成分，并将其从残余相位中扣除；利用滤波方法将残余相位中的失相关噪声相位予以去除，得到非线性形变相位。最后将线性形变相位和非线性形变相位叠加，得到最终准确的形变结果。图 7为采用SBAS方法获取的研究区域的时序累积形变结果，从图中可以清楚地看到研究区域形变缓慢的变化过程。

3 交叉验证及原因分析 3.1 结果对比

如图 8所示，SBAS技术获取的形变速率结果与PS-InSAR技术所解算得到的形变区域(图 4)具有高度一致的空间分布，特别是图中红色椭圆圈内沉降漏斗出现的位置，均是位于南京市雨花台区长江与秦淮新河交汇的河滩地带，且形变范围及量级较为吻合。

为了更加直观地对比两种方法获取的形变结果，分别在PS-InSAR和SBAS获取的沉降漏斗中心区域选出4个特征点进行研究分析(图 8中红色五角星的位置)，绘制出这些特征点在整个时间跨度内的形变曲线图(图 9)。由图可见，在整个时间跨度期间，4个特征点的形变呈现为非线性变化，特别是PS-InSAR的结果，形变过程浮动性较大；相比PS-InSAR，SBAS的结果要平滑稳定很多。从两组曲线的走向及最终结果来看，SBAS的最大沉降量为47 mm，稍大于PS-InSAR的43 mm，这也与图 7的时序累积形变结果较为吻合。

经过实验的交叉对比可知，PS-InSAR方法和SBAS方法获取的沉降结果的量级存在轻微差异，但是总体上来讲，两种方法获取的形变区域具有较高的一致性，这也证明了该研究区域在2015-04~2017-01期间存在地面沉降问题，且最大的沉降速率达到了-30 mm/a。

3.2 形变原因分析

实验结果中沉降漏斗出现的位置位于南京市内长江漫滩地区，该区域第四系形成时间较晚，淤泥质软土分布广泛^[2]，这样的地质构造容易造成不均匀地表沉降现象的出现，且持续时间较长；此外，随着当前大量工程的施工建设，包括地下空间开发、高层建筑基坑开挖等的影响，导致地下液体支撑物被抽取、固体支撑物被挖掘，岩土体应力平衡受到破坏，从而导致地面沉降的产生。由于这些工程在空间上分布不均匀，造成区域沉降分布也不统一，形变量级差异明显。而且大规模施工地区正好位于以河滩为主的软基区域，使得该区域出现显著的地表沉降现象，形成明显的沉降漏斗。

4 结语

本文联合PS-InSAR技术和SBAS技术，基于Sentinel-1A卫星获取的覆盖南京地区2015~2017年的23幅SAR影像，对长江中下游地区的南京市进行高精度的时序形变监测，结果表明，两种方法获取的结果具有较高的一致性。在整个时间跨度内，由于高层建筑物的基坑开挖及地下工程施工建设，导致地下土层含水量下降，岩土体应力平衡被破坏，再加上施工地区正好位于以河滩为主的软基区域，造成南京市雨花台区、长江与秦淮新河交汇的河滩地带发生地面沉降，并且形成了最大沉降速率达到-30 mm/a、累积沉降量达到47 mm的沉降漏斗。

致谢: 感谢欧洲太空局在科学数据中心网站公布Sentinel-1A卫星雷达影像，感谢日本宇宙航空航天局地球观测研究中心提供DEM数据。