我国地质构造环境独特且复杂，滑坡、泥石流、崩塌、地面塌陷、地面沉降等灾害频发^[1]，其中滑坡灾害发生隐蔽、突发性强、随机性强、成因复杂、损失严重，防灾治灾难度较大^[2]。我国每年会发生上万起滑坡灾害，受灾地区主要分布在四川、湖南、湖北、福建、广西等地^[3]。湖北恩施州地区滑坡灾害频发，成为近年来滑坡地质灾害研究的热点。陈曦炜等^[4]基于GIS技术对湖北恩施州地区降雨诱发型地质灾害进行风险评估，结果表明，恩施州灾害诱发因子主要为强降雨，且孕灾环境敏感性较高；陈君等^[5]基于地质灾害潜势度理论分析降雨量与滑坡之间的关系，建立降雨诱发滑坡灾害的风险评价模型；彭丽娟等^[6]对恩施州3个县市典型滑坡分布区滑坡地质灾害的影响因素及其分布规律进行分析，完成该区域滑坡危险性空间预测评价；狄靖月等^[7]从恩施州地质灾害易发性及区域易损性角度探寻灾害成因，结果表明，强降水是滑坡、泥石流等地质灾害的直接诱因。但上述研究主要关注恩施州大尺度区域性滑坡灾害的成因和分布规律，缺少针对铁路选线的孕灾环境研究。

InSAR技术^[8]具有全天时、全天候、大范围、高精度、成本低等诸多优点，在滑坡灾害监测中得到广泛应用。短基线集干涉测量(SBAS-InSAR)技术利用时间序列上的多幅影像来监测地表形变及其随时间的变化规律，可以有效抑制时空失相干和大气相位延迟，得到地表mm级形变^[9]。本文以湖北恩施州为研究对象，基于光学影像和实地勘察数据，探讨SBAS-InSAR技术识别大范围潜在滑坡的有效性，为后期轨道交通工程施工和运营提供参考。

1 研究区概况和实验数据

研究区位于湖北省恩施州(29°07′~31°24′N，108°23′~110°38′E)，西连重庆市黔江区，北邻重庆市万州区，南面与湖南省湘西州接壤，东连神农架、宜昌。恩施州海拔落差大，小气候特征明显，垂直差异突出，年均气温16.2 ℃，年均降水量1 600 mm，属于亚热带季风性山地湿润气候。全州三山鼎立，由北部、西北部和东南部逐渐向中、南倾斜，呈现阶梯状地貌。受新构造运动间歇活动的影响，研究区大面积隆起成山，局部断陷。如图 1所示，恩施州局部最高海拔约1 600 m，最低约200 m，高差大且山脉陡峭，容易受降雨等影响引发泥石流和滑坡等地质灾害。拟建横跨恩施州东西向五峰至恩施段的沪渝蓉高速铁路，为保障铁路安全施工和运营，需要进行勘察与监测。

Sentinel-1A是由欧洲航天局发射运营的对地观测雷达卫星，拥有世界领先的轨道控制精度和地面定位精度，其影像产品广泛应用于测绘、海事、军事和能源等不同领域，能够为地表形变精确测量服务提供高质量、高重访周期监测影像数据集。实验所用数据为97景Sentinel-1A卫星IW模式SLC影像升轨数据(图 2)，空间分辨率为5 m×20 m，时间间隔12 d，时间跨度为2019-01~2022-05，入射角为39°。裁剪原始影像获取覆盖湖北恩施州的SAR影像。为去除地形相位，选用30 m分辨率的SRTM DEM格网高程数据。

2 SBAS-InSAR方法

干涉测量相位由以下几部分组成：

$ {\mathit{\Phi}}={\mathit{\Phi}}_{\text {def }}+{\mathit{\Phi}}_{\text {topo }}+{\mathit{\Phi}}_{\text {atmo }}+{\mathit{\Phi}}_{\text {noise }} $

(1)

式中，Φ_def为雷达视线向形变相位，Φ_topo为地形引起的干涉相位，Φ_atmo为2次SAR成像期间由于大气延迟导致的相位分量，φ_noise为其他噪声相位。

以2个获取时间的平均相位速度作为待求参数，SBAS-InSAR基本模型如下：

$ \boldsymbol{v}^{\mathrm{T}}=\left[v_{1}=\frac{\varphi_{1}}{t_{1}-t_{0}}, \cdots, v_{N}=\frac{\varphi_{N}-\varphi_{N-1}}{t_{N}-t_{N-1}}\right] $

(2)

第j幅干涉图相位可表示为：

$ \delta \varphi_{j}=\sum\limits_{k=\mathrm{IS} {j}+1}^{\mathrm{IE}_{j}}\left(t_{k}-t_{k-1}\right) v_{k} $

(3)

式中，IE_j和IS_j分别为第j幅差分干涉对中主、从影像的获取时间，(t₀, …, t_N)为所有SAR影像的获取时间序列，可将式(3)写成矩阵形式：

$ \delta \mathit{\boldsymbol{\varphi }}=\mathit{\boldsymbol{B v}} $

(4)

将SVD分解应用于矩阵B，可得到速度矢量v的最小范数解。根据各时间区间的沉降速度，对各时段速度在时间域进行积分即可得到各时间段的形变量。具体参数和实现步骤如下：

1) 本实验将时间基线阈值设为40 d，空间基线阈值设为80 m。对整景Sentinel-1A SAR影像进行裁剪，获取覆盖铁路线的区域影像。由于研究区植被茂密、大气影响严重，长时间间隔的干涉对效果较差，因此本实验去除部分受大气和失相干影响较大的干涉对，最终生成220个干涉对。

2) 对SLC影像进行10 ∶3多视处理，采用30 m分辨率的SRTM DEM数据去除地形相位得到差分干涉相位图。滤波方法选择Nonlocal自适应滤波，采用最小费用流法进行解缠，得到解缠差分干涉相位图，并利用6次多项式拟合去除轨道误差。

3) 通过预先设定相干系数阈值选取高相干监测点，首先估算形变速率和残余地形，然后对残余相位进行大气滤波，最后结合线性形变和非线性形变得到时序形变结果。

技术流程如图 3所示。

3 实验结果和分析

SBAS-InSAR形变监测结果如图 4所示。图 4(a)为整个研究区的形变速率图，形变速率范围为-49~40 mm/a。为突出显示效果，在制图时将颜色条限制在-40~40 mm/a之间。由图可知，2019-01~2022-05期间研究区发生明显山体滑坡，主要存在3个滑坡群，最大滑动体位于滑坡群A所示区域，滑动速率达40 mm/a。图 4(b)为利用SRTM DEM计算得到的研究区坡度图。对比图 4(a)和4(b)可知，形变速率大于10 mm/a的监测点主要分布在坡度为20°~40°区域内，表明形变主要为滑坡，且多数滑坡位于河流水系附近。图 4(a)中所示铁路线为沪渝蓉高速铁路五峰至恩施段设计阶段方案，为探寻该线路是否会受滑坡影响，实验获取铁路线1 000 m缓冲区范围内的InSAR形变结果(图 4(c))，其中形变大于10 mm/a的监测点用红色和蓝色标注。由图可见，该线路同样存在多处滑坡隐患点，最明显的2处滑坡点位于高山峡谷地带，峡谷底部为道路，山体滑坡会对铁路和道路产生威胁，需要进一步实地勘察确认。

图 5为分别放大展示3个滑坡群。由图 5(a)可知，a点和c点所在区域已经出现较为明显的大面积山体滑坡，滑动方向分别为东南方向和西北方向。时序形变结果显示，上述2个区域在每年6~7月受降雨量增加影响，滑动速率有所下降，在雨季过后呈加速滑动趋势。此外，河流沿岸向外扩张导致c点出现滑坡。b点所在区域为内陆型滑坡，滑动方向为西南山谷方向。由时序形变结果可知，b点在每年6~7月受降雨量增加影响，滑动速率有所增加。图 5(b)为2个滑坡体及其滑动方向，可以看出这2个滑坡体发生相对滑移，均向山谷下滑。时序形变结果显示，2019-06~07两个滑坡体可能受降雨影响存在较大滑动，之后表现较为稳定，但也受雨季影响存在一定波动。图 5(c)为离拟建铁路线不远处的一个内陆型滑坡体及其滑动方向，由图可知，该滑坡体在每年6~7月受降雨量增加影响，滑动速率有所增加。

综上所述，远离河流的内陆型滑坡在雨季容易加速滑动，而河岸型滑坡在雨季会因为河流水量增加产生向上的浮力，在一定程度上会减缓土体下滑速率，但在雨季过后也会加速滑动。

为进一步分析恩施州滑坡产生的内因，实验获取研究区每月一期的2018-11~2022-11降雨量数据。由表 1可知，InSAR形变结果和降雨量相关性较高，雨季InSAR形变与降雨量的相关系数高达0.8，说明强降水是恩施州滑坡地质灾害的直接诱因。

由光学影像可知，图 5中由InSAR技术识别出的滑坡群均位于道路线和村庄附近，滑移量过大，危险性较高，后期需要进行连续监测。此外，铁路线选址时需重点规避这3处滑坡群，尤其是f点离所选铁路线较近，发生较大滑坡而产生的堰塞湖可能对铁路运行造成影响。

为进一步验证InSAR监测结果，收集研究区的前期实地踏勘数据。铁路选线一般要经过踏勘、初测和定测3个步骤。踏勘在方案研究阶段进行，需要搜集地形图、地质图、河流水系图、航摄相片、卫星照片以及相关规划报告、图表和经济资料等，并进行现场勘查核对地形、地质、水文情况。通过前期踏勘获取研究区部分不良地质带的分布和不良地质体的位置，结果如图 6所示，包括滑坡区域和危岩落石区域，大多数不良地质区域位于河流沿岸。实验中将InSAR技术所识别出的形变速率大于10 mm/a的区域和实地勘察数据进行对比，图 6为3个局部区域视图。由图可见，InSAR识别出的形变区域大多位于前期勘察所标注的不良地质区域内，在一定程度上验证了InSAR结果的可靠性。受分辨率和植被影响，在某些区域二者也存在差异，需要后期进一步处理。

4 结语

1) 湖北恩施州在2019-01~2022-05存在明显的滑坡迹象，滑动区域主要位于坡度20°~40°的山体上，最大滑动速率达49 mm/a。

2) 结合光学影像和实地勘察数据发现，研究区滑坡可分为内陆型和河岸型滑坡，2种滑坡在雨季呈现出不同的变化趋势。InSAR结果和实际情况较为相符，可以为滑坡地质灾害监测提供参考。

后续研究将使用更长时间序列的SAR影像，结合实地数据和地质资料验证InSAR监测精度，从多方面综合分析滑坡产生的原因。