重庆市江北区InSAR监测结果的几何畸变分析

重庆市江北区InSAR监测结果的几何畸变分析

刘智学  马京京*

（绵阳城市学院 现代技术学院  四川  绵阳  621000）

摘要：合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar，简称InSAR）技术在形变监测领域中应用较为广泛。考虑到成像雷达斜视成像的特点，干涉相位质量会受几何畸变的影响，降低形变监测质量。为了探究Sentinel-1升降轨影像数据斜视成像对地表形变监测可靠性的影响，本文对重庆市江北区2021年共24景升降轨Sentinel-1影像数据进行了InSAR技术处理，得到可视化评价结果，为重庆市江北区自然灾害的预防研究工作提供有效参考依据。

关键词：InSAR技术；几何畸变；可视化分析；重庆市江北区

Geometrical Distortion Analysis of InSAR Monitoring Results in Jiangbei District Chongqing

Abstract: The Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) technology is widely used in the field of deformation monitoring. Considering the characteristics of imaging radar squint imaging, the interference phase quality is affected by geometric distortion, which reduces the quality of deformation monitoring. In order to explore the impact of Sentinel-1 ascending and descengding image data on the reliability of surface deformation monitoring, this article processed the Sentinel-1 image data of a total of 24 ascending and descengding in Jiangbei District, Chongqing in 2021 using InSAR technology, and obtained visual evaluation results, providing effective reference for the prevention and research of natural disasters in Jiangbei District, Chongqing.

Keywords:InSAR technology, geometric distortion, visualization analysis, Jiangbei district, Chongqing

0、引言

近年来，地处重庆市中部，长江、嘉陵江沿线北岸的江北区，因其丘陵地形、地质构造、岩土类型等自然地理特征，遭遇了崩塌、滑坡等地质灾害，造成了不可估量的人员伤害及损失。本文通过对重庆市江北区升降轨Sentinel-1数据影像进行分别处理，对其结果进行可视化分析，以此来预测是否能获取地表可靠形变信息，为后续江北区滑坡识别与自然灾害的监测预防等研究工作提供参考依据。

1、研究区概况及数据来源

研究区域为重庆市江北区，该地区大都由侵蚀性的阶地或低平的山脉构成的。本文使用的是Sentinel-1影像数据，降轨成像时间跨度为2021年1月12日-2021年5月24日，升轨成像时间跨度为2021年7月16日-2021年11月25日。

2、研究方法及内容

2.1 技术原理

利用研究区多景SAR影像数据相位信息差分干涉得到沉降监测结果。

2.2 InSAR结果几何畸变分析

2.2.1 降轨数据沉降速率分析

本文选取了其中具有典型性的八个点，其中，A点地表沉降较为严重，年形变速率最大值达-53mm，B、C、D、E四点分别达到-41mm/a、-34mm/a、-22mm/a、-12mm/a的沉降，表明江北区东部多处地表处于沉降状态；江北区中西部部分地区地表处于抬升状态。具有代表性的G点和H点的形变速率分别为26mm/a、30mm/a，整体上江北区形变速率趋势较陡；F点的形变速率仅为0.28mm/a，表明该地区地表形变较为稳定，形变趋势较缓。

图2-1 降轨形变速率

2.2.2 降轨数据形变时序分析

本文采用的Sentinel-1降轨影像数据时间范围为2021年1月~2021年5月，通过选取具有典型性的八个点，即为A~H八点，从降轨的形变序列可以看出，江北区Sentinel-1降轨影像整体上从一月开始形变较为缓和，在三月中旬开始形变加快。其中，A、C两点随时间的变化趋势较为缓和，且形变量整体上较小，表明该两点附近的区域在2021年1月~2021年5月的时间段内，地表形变不大；B、D、E、H四点变化趋势整体上相对一致。

图2-2 降轨形变序列

2.3 升轨数据沉降速率分析

江北区Sentinel-1升轨影像数据的年平均沉降速率范围为-78mm/a~79mm/a，较降轨沉降速率而言更为迅速，其中年平均速率较低的部分表示地面沉降，较高的部分表示地面抬升，整体上存在不均匀分布；由图4-2可知：沉降量较高的是a、b、c三点。

图2-3 升轨形变速率

2.4 升轨数据形变时序分析

从升轨的形变序列可以看出，江北区Sentinel-1升轨影像整体上从七月开始形变较为缓和，在十月下旬开始形变加快，其中f和h两点仅在2021年7月28日这一时间点附近表现为沉降状态，其余各时间皆为抬升状态，起伏不定直至达到抬升最大值；b、c、e三点形变量皆为负值。

图2-4 升轨形变序列

2.4 基于RI指数的可视化分析

根据SAR数据的卫星参数信息，提取出视线向入射角和卫星飞行方向与正北方向的夹角航向角，再根据DEM数据的地形参数信息，提取出坡向和坡度。利用Notti et al.(2010，2014)提出的RI指数几何畸变算法，识别出叠掩阴影、透视收缩与不受几何畸变影响的高适用性好可视区。具体计算公式为：

    （2-1）

该式中：表示视线向入射角；为卫星飞行方向与正北方向的夹角航向角；为坡向；为坡度；A为坡向校正系数（其中，在计算升轨时A，计算降轨时A）。RI指数是指雷达视线向的斜距与地球表面距离的比值，其中入射角和卫星的航向角统称雷达系统的几何参数，坡度和坡向统称为地球表面几何参数。

重庆市江北区可视性像元分布结果如下：

表2-1升降轨几何畸变识别结果百分比

统计数据表明，整体上降轨数据的好可视区远大于升轨数据（理论值相差53.75%），表明降轨卫星的视线方向较升轨卫星而言更为适宜观测该研究区。

3、结论

（1）重庆市江北区Sentinel-1降轨影像数据的年平均沉降速率范围为-58mm/a~51mm/a，升轨影像数据的年平均沉降速率范围为-78mm/a~79mm/a，从三月中旬开始形变加快，江北区Sentinel-1升轨形变时列影像整体上从七月开始形变较为缓和，从十月中旬开始形变加快；

（2）重庆市江北区地处长江、嘉陵江之北，自西向东呈带状分布的重庆市江北区区域面临着较为严重的几何畸变问题，本文通过数据分析验证了Sentinel-1降轨影像数据在该区域监测的可用性，可为重庆市江北区的地面沉降灾害防治工作提供参考依据。

通讯作者：马京京，硕士研究生，岩土工程、工程管理方向，E-mail:952287333@qq.com