星载合成孔径雷达干涉测量技术InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar)已在多尺度地表形变领域(如地面沉降监测、滑坡调查、矿山开采沉陷监测、断层活动监测、城市工程建设等)广泛应用和推广。目前卫星重访周期由几十天缩短至几天，但仍难以满足快速变形现象的监测需要；同时，由于星载雷达采用侧视成像，入射角度单一等因素也限制了星载雷达在边坡局部变形监测中的应用(Liu 等，2016b)。地基InSAR技术是利用布设在监测对象近距离的地基雷达测量系统，实现对被观测对象的近实时动态连续观测，监测精度能达到毫米级。从雷达体制而言，自21世纪初以来调频连续波雷达技术的发展(Aguasca 等, 2004)丰富了先前地基InSAR系统采用步进频率连续波的工作模式，提高了设备的可操作性，减少了数据采集时间；噪声雷达技术和多入多出技术的应用进一步提高数据采集时间，减少影像失相干(Monserrat 等，2014；Liu 等，2017)。地基InSAR系统扫描方式更为丰富多样，有线性轨道滑动扫描、角度扫描(弧形扫描)或无运动扫描等。

从多尺度地表形变监测的技术手段而言，不仅需要满足空间范围上大尺度调查与监测，同时针对一些快速局部变形区(滑坡、高边坡等)的连续变形也需要米级分辨率的近实时监测方法。中国广泛分布的边坡(如矿山露天边坡、重要河道沿岸的大型边坡、大型道路沿线的人工边坡等潜在的危害体)均需要开展调查监测，以评价其稳定性并对其可能产生的破坏做出科学判断。近年来连续发生的矿山溃坝、大型滑坡等都对监测技术提出了新的要求。此外，大型地质灾害(如地震)过后所引发的典型边坡快速滑移，以及此后进行的稳定性调查等工作也需要利用快速的测量手段进行实时或者短周期测量。地基InSAR技术为满足这些领域的应用需求提供了新的技术手段。本文在开展地基InSAR观测新疆备战铁矿露天开采作业“穿孔、爆破、采装、运输和排土”等全过程中，重点针对爆破作业阶段的观测数据进行了详细研究分析，一方面旨在评估地表/地下震动(如地震余震、爆破)对地基SAR系统观测作业的影响，另一方面利用地基InSAR技术评估爆破作业对备战铁矿露天开采边坡的稳定性影响。

备战铁矿矿区位于西天山伊连哈比尔尕山东段，天山主峰—博罗霍洛山北坡，矿区南侧及西侧均为永久性山麓冰川。区内地形总势呈南高北低，东西两侧高而中部低，矿床位于河谷中，东西延伸至山坡。区内地形起伏较大，地形单一，两山夹一谷呈“V”字形。矿区构造较简单，总体为紧闭向斜构造，近矿体围岩为向斜南翼的高陡北倾岩层，倾向0°—20°，倾角50°—70°，目前矿区实测及推测断层共9条，其走向为近EW向、NW–SE向，距矿体350 m处的断层为最近的断层，磁铁矿床附近尚未发现断裂痕迹，故在正常情况下断层对矿山未来开采不会产生较大的影响。

矿床由6个矿体构成，其中L3矿体为矿床主矿体，其走向为近东西向，倾向北，倾角37°—79°，呈似层状—脉状产出，形态较为简单。矿体围岩岩性复杂，多为矽卡岩、大理岩、石英正常斑岩、花岗斑岩等半坚硬岩体。岩顶底板岩石一般较稳固，岩石致密；底板危岩则较破碎，裂隙发育。赋矿岩石为黄铁矿化磁铁矿化矽卡岩，矿石以角砾状或致密块状磁铁矿石为主。顶底板围岩与矿体均呈整合接触。矿床大规模露天开采可能会在局部易产生边坡失稳及崩塌、掉块现象。

矿区目前尚处于露天开采阶段，采用公路开拓汽车运输方案，自上而下水平分层台阶式采矿方法。全矿圈定一个露天采矿场，采场自3284—3668 m按高度24 m共设17个最终台段，工作台阶高度12 m，最终帮坡角50°—51°。露天开采己形成了大采坑，目前未采用任何机械设备开展矿山的疏干排水工作，露天采坑汇聚的地下水和伊开哈仁郭萨拉河地表水，均由导水渠和排水沟向北部低洼处自然流出，排泄条件较好。

由于星载雷达飞行方向固定，一般采用右视扫描，边坡观测时影像存在透视收缩、叠掩和阴影等现象(Guo，2000)。边坡测量应充分考虑星载雷达入射角 $\theta $ 和坡度 $\alpha $ 的关系，合理选择星载雷达轨道(升或降轨)以及入射角(图1)。对于迎坡观测， $0 \leqslant \alpha \leqslant \theta $ 表示由雷达波照射地平面逐渐变为垂直照射坡面，SAR影像由无透视收缩逐渐达到最大透视收缩， $\alpha > \theta $ 意味着SAR影像出现叠掩现象；对于背坡观测， $ - \theta < \alpha < 0$ 表示逐渐出现透视收缩， $\alpha = - \theta $ 意味着雷达波平行照射坡面，几乎无回波信号， $\alpha < - \theta $ 表示SAR影像出现阴影现象。

对于地基SAR，斜距与地距关系如图2所示。斜距分辨率 ${\delta _{\rm r}}$ 和地距分辨率 ${\delta _{\rm gr}}$ 两者的关系近似取决于仰角 $\beta $ 和坡度 $\alpha $ (Rödelsperger，2011)。

${\delta _{\rm gr}} = \frac{{{\delta _{\rm r}}}}{{\cos (\beta - \alpha)}}$

(1)

$\left| {\beta - \alpha } \right|$ 越大， ${\delta _{\rm r}}$ 越小； $\beta = \alpha $ ， ${\delta _{\rm gr}}$ 理论上等于 ${\delta _{\rm r}} $ ，但此时将不产生回波信号。考虑到雷达回波信号的有效接收，地基InSAR测量一般采取迎坡观测。因此，根据观测目标的形变特征，通过自由调整观测角度和观测方位，实时查看观测目标区在SAR影像上的信噪比、相干性和相位稳定性，尽可能的调整好地基雷达系统位置，获得适合目标形变观测的设备安置条件。

以线性滑轨地基InSAR系统为例，地基雷达传感器沿滑轨滑动获取形变前后目标区的雷达影像 ${\varphi _{\rm _M}}$ 和 ${\varphi _{\rm _S}}$ ，两幅单视复数影像共轭相乘可估计目标P的形变量为d，公式为(Monserrat，2012)：

$d = \frac{\lambda }{{4\text{π}}} \times {\varphi _{\rm _{MS}}} = \frac{\lambda }{{4\text{π} }} \times ({\varphi _{\rm S}} - {\varphi _{\rm M}})$

(2)

式(2)是在理想情况下得到的理论关系式，在实际处理过程中，还应考虑地形相位 ${\varphi _{\rm Geom}}$ 、大气延迟相位 ${\varphi _{\rm Atmo}}$ 和相位噪声 ${\varphi _{\rm Noise}}$ 。由于地基InSAR观测大多采用连续观测模式，即两幅影像的空间基线 $b$ 为零，因此不存在地形相位 ${\varphi _{\rm Geom}}$ 。因此，形变相位的完整表达为

${\varphi _{\rm _{Defo}}} = {\varphi _{\rm _{MS}}} - {\varphi _{\rm _{Atmo}}} - {\varphi _{\rm _{Noise}}}$

(3)

单视复数影像共轭相乘获得的干涉图通常是绝对相位 ${\varphi _{\rm MS}}$ 缠绕到 $\left[ { - \text{π}, \text{π} } \right)$ 的结果，因此相邻像元相位变化必须满足 $\left| {{{4\text{π} \times d} / \lambda }} \right| \leqslant \text{π} $ ，即 $\left| {\Delta R} \right| \leqslant {\lambda / 4}$ 。假定时间采样间隔为 $\Delta t$ ，为了避免相位模糊问题，单一目标点的线性形变速率 $v$ 必须满足 $\left| v \right| < {\lambda / {4\Delta t}}$ 。

观测缠绕相位一般会受到系统噪声(如热噪声)以及目标特性(如介电常数)、大气(如雨、雪)等环境变化产生的噪声干扰。信噪比SNR(Signal to Noise Ratio)表示接收功率与噪声的关系，通常可以用信噪比衡量观测相位的噪声水平。实际应用过程中，包含环境噪声的SNR可以用每一像元的时序幅度变化来估计(Ferretti 等，2001)：

$S\hat NR = \frac{{m_{\rm a}^2}}{{2\sigma _{\rm a}^2}}$

(4)

式中， ${m_{\rm a}}$ 和 ${\sigma _{\rm a}}$ 分别为幅度均值和标准差。相干性是估计干涉图质量的另一种指标，在实际应用中，可以利用下式进行估计(Bamler和Hartl，1998)：

$\left| {\hat \gamma } \right| = \left| {\frac{{\sum\nolimits_{i = 1}^n {(M \cdot {S^ * })} }}{{\sqrt {\sum\nolimits_{i = 1}^n {{{\left| M \right|}^2}\sum\nolimits_{i = 1}^n {{{\left| S \right|}^2}} } } }}} \right|$

(5)

式中，M、S分别表示主、副SAR影像。 $\gamma = 1$ 意味着相干性极好(如两幅影像中雷达波与目标的相互作用情况相同)， $\gamma = 0$ 表示没有相干性。相干性 $\gamma $ 与信噪比SNR之间的关系为(Hanssen，2002)：

$\left| \gamma \right| = \frac{{SNR}}{{SNR + 1}}$

(6)

地基InSAR形变时序分析主要采用简单网络和冗余网络组合方式对聚焦后的影像对进行干涉处理，为了提高处理效率，工作中可采用简单网络组合方式对相邻时刻影像两两干涉处理。目前的地基InSAR系统一般采用连续观测模式，观测距离较短且空间基线为零，因此无需进行图像配准和地形相位补偿。由于连续模式观测数据采集时间短，目标的形变速率 $v$ 在相邻的SAR影像获取时间间隔 $\Delta t$ 内，一般能够满足 $\left| v \right| < {\lambda / {4\Delta t}}$ ，因此避免了相位解缠过程。

假设有 $N$ 幅地基SAR影像，按照式(7)形成 $N - 1$ 幅差分干涉图(Monserrat，2012)：

$\Delta {\varphi _i} = {({\varphi _{\rm Defo}} + {\varphi _{\rm Atmo}} + {\varphi _{\rm Noise}})_i} - {({\varphi _{\rm Defo}} + {\varphi _{\rm Atmo}} + {\varphi _{\rm Noise}})_{i - 1}}$

(7)

根据信噪比和相干性等参数设定阈值，在稳定区域选取一定数量的参考基准点， $N - 1$ 幅相对于这些参考点的干涉图表示为

$\Delta {\varphi _i}(i, \, j) = \Delta {\varphi _i}{(i, \, j)_{\rm ori}} - \Delta {\varphi _i}{({i_{\rm refe}}, \, {j_{\rm refe}})_{\rm ori}}$

(8)

式中， $\Delta {\varphi _i}{(i, \, j)_{\rm ori}}$ 为点 $(i, \, j)$ 的原始相位， $\Delta {\varphi _i}{({i_{\rm refe}}, \, {j_{\rm refe}})_{\rm ori}}$ 为第 $i$ 幅干涉图中参考点原始相位。假设参考点已经给定， $\Delta {\varphi _i}{({i_{\rm refe}}, \, {j_{\rm refe}})_{\rm ori}}$ 为这些参考点计算的平均相位。

对 $N - 1$ 幅经参考点校正的干涉图按时间进行累加：

$\left\{ \begin{gathered} {{\tilde \varphi }_0}(i, \, j) = 0 \hfill \\ {{\tilde \varphi }_i}(i, \, j) = {{\tilde \varphi }_{i - 1}}(i, \, j) + \Delta {\varphi _i}(i, \, j) \hfill \\ \end{gathered} \right.$

(9)

式中， ${\tilde \varphi _i}(i, \, j)$ 为第 $i$ 幅图像相对于第1幅干涉图 ${\tilde \varphi _0}(i, \, j)$ 的累积相位。至此，可以得到每一给定像元随时间演化的形变序列。

采用意大利IDS公司生产的IBIS-L地基雷达系统(Escobar 等，2013)，为全面观测到L3矿体开采面，地基SAR系统安置在矿体开采面对面的观景台旁边，设备所处位置经过加固处理，观测视野开阔，无障碍物遮挡。研究区备战铁矿露天开采矿边坡爆炸和观测现场如图3所示。雷达距离向和方位向分辨率分别设置为0.5 m和4.4 mrad，最远观测距离设置为1000 m，为了尽可能观测到坡脚，使用4块增高垫使雷达离地面高度约1.29 m，天线倾角设置为5°。此次爆破时间约在2015年7月2日15：03，从起爆到地面停止震动大约持续半分钟，爆破点一处位于开采面中下部，另一处位于矿坑内(地基InSAR系统未扫描到)。爆破前约1 h矿区停止开采，疏散人员，爆破完成后工作人员检查爆破点，确保安全后生产人员和设备才能进入作业，因此爆破前后约2 h内矿体开采面没有受到人为扰动。

本次数据处理分为两部分：选取爆破前后2景地基SAR数据(15:01和15:07)做干涉处理；爆破前后约2.5 h(13:49—16:20)的地基SAR数据26景用于形变时序分析。由于观测获取的原始数据处于散焦状态，因此，形变分析首先需进行距离向和方位向聚焦获得单视复数影像。受制于合成孔径长度和传输扫描(如有限的带宽)的限制，理想点目标聚焦后会产生干扰其他点目标信号的旁瓣，当图像中存在强反射目标时，这种现象尤为严重，因此图像聚焦前可用最优窗口函数(如Hamming窗口、Kaiser窗口等)减少这种旁瓣，本文采用的是Kaiser窗口。15:07扫描的这景影像记录了整个爆破过程，爆破产生的震动可能会使天线相位中心偏离理想运动状态，从而影响SAR图像成像质量。成像过程中的运动补偿算法可有效消除运动误差，在本次试验过程中爆破震动未对形变分析产生明显影响。

形变分析采用简单网络构型进行干涉处理，得到的初始形变分析结果中不但包含矿体的实际形变信息，还包括温度、湿度、粉尘等环境变化引起的相位变化。在远离爆破点的坚硬铁矿岩石上选取信噪比和相干性高的像元作为稳定参考点(GCP)，由于观测时间较短，可以认为这些GCP点位置没有产生形变，GCP点目标的初始形变是由环境干扰引起的。仪器观测显示爆破前后温度12.1—12.8℃，湿度42.7%—48.7% RH，温度和湿度等环境变化幅度较小，可以通过对所有GCP点在视线向的初始形变时序曲线平均，建立环境因素相位时序校正函数消除环境干扰的影响(Iglesias 等，2014)，从而得到开采面上准确的点目标形变时序曲线。坚硬铁矿岩石上点目标(图4，P26-xy=[25.1 m，634.8 m]、P41-xy=[130.7 m，754.7 m])校正后地基InSAR形变时序分析结果显示观测精度能控制在[–0.3，0.3] mm，表明本次测量精度可实现亚毫米级。

地基InSAR爆破前后2景影像干涉处理得到的形变结果如图5所示，其坐标系以雷达传感器为原点，爆破点附近区域的开采层在爆破瞬间朝向雷达传感器方向产生跃变(图5黑色椭圆处，即为图3红色椭圆处位置)，移动幅度最大约为4 mm，其他区域未发生明显变化。爆破后，开采面岩层以及上方散土层凹谷表层在1 h内未发生明显变化，这表明爆破对整个开采面未产生显著破坏性影响。爆破点附近区域的点目标(图4，P1-xy=[–2.5 m，570.3 m]、P30-xy=–48.4 m，610.9 m])时序分析表明，爆破后产生的矿石堆积层会产生一定幅度的下滑，最大下滑量不超过0.3 mm，随着时间的推移逐渐趋于平稳。当铲车、矿车等设备进入采场作业，就会扰动矿石堆积层产生一定程度的下滑，Liu 等人 (2016a)利用地基InSAR对两次爆破期间开采面进行持续观测，结果表明扰动产生的下滑速度最大可达2.5 mm/h。

爆破开采可能会对矿体稳定性产生破坏性影响，本文在备战露天铁矿L3矿体利用地基InSAR系统监测爆破作业过程，数据处理结果表明：地基InSAR技术能实现毫米级监测精度，可快速、高分辨率、高精度识别出变形区；地基InSAR系统观测稳定性较高，爆破作业对其观测作业未产生较大影响，也未对露天开采边坡稳定性产生破坏性影响。

由于本次试验仅观测了一次爆破前后开采面的形变情况，反映的只是一次爆破的开采面稳定性。为了全面的评估爆破对开采面稳定性的影响，建议可以利用地基InSAR对多次爆破前后的开采面稳定性进行评估，综合评价爆破对开采面稳定性的影响。另外，本次观测时间仅为2.5 h，环境因素引起的相位变化可以较容易的去除，考虑到矿区复杂的工况和天气条件，在长时间观测数据处理时，建议在整个开采面均匀选取GCP参考点建立环境因素相位校正函数，消除环境干扰对形变信息提取的影响。

基于当前的研究工作，未来可进一步的发展星载与地基InSAR联合应用技术方法，实现两者的观测优势互补；同时，研究多基线重复观测条件下的地基InSAR技术，将日益成熟的星载InSAR处理方法引入到地基InSAR形变信息处理中，扩展其应用范围，以增强形变信息提取的稳定性。

志 谢 本研究得到了中国国土资源航空物探遥感中心安志宏博士、郭兆成博士，新疆天山矿业备战铁矿胡江涛高工等专家的大力支持，中国科学院测量与地球物理研究所江利明研究员团队柳林博士、孙亚飞博士、高斌斌硕士等参与了野外观测试验，在此一并表示衷心的感谢！