金沙江結合帶巴塘段滑坡群InSAR探測識別與形變特征

楊成生，董繼紅，朱賽楠，熊國華

(1. 長安大學 地質工程與測繪學院，陜西 西安 710054； 2. 中國地質環境監測院，北京 100081)

0 引 言

滑坡作為一種極具破壞性的地質災害，嚴重制約著區域經濟的發展，并對社會公共安全構成嚴重威脅[1]。2019年中國發生滑坡災害共4 220起，占全國地質災害的68.27%，造成經濟損失27.7億元[2]。因此，開展滑坡災害大范圍調查與監測，掌握滑坡的分布及活動規律，對防災減災十分必要。合成孔徑雷達干涉測量(Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)作為一種大范圍地表形變監測新技術，已經被廣泛用于地震[3]、地面沉降[4]、地裂縫[5]等地質災害調查與監測，并取得了很好的效果。自Achache等利用干涉圖對法國阿爾卑斯地區La Clapiere滑坡位移探測[6]以來，InSAR技術被廣泛用于滑坡監測，大量學者開展了相關應用研究。Delacourt等利用D-InSAR技術和光學影像相關法，對法國Hellbourg附近的數個滑坡進行了監測[7]；Zhao等利用L波段的ALOS/PALSAR對美國加利福利亞州北部和俄勒岡州南部區域的滑坡進行了大范圍的識別和監測，發現降雨是影響當地滑坡活動的主要因素之一[8]。劉曉杰等運用點目標分析(IPTA)技術獲取了2017年中國四川茂縣滑坡發生前的運動特征，并指出持續性降雨是誘發該滑坡的主要因素[9]。盡管InSAR技術用于滑坡識別和監測越來越廣泛，但是該技術在實際應用中仍受到地表植被覆蓋、地形起伏、大氣延遲等因素的影響[10-19]。

金沙江結合帶是川滇塊體的西部邊界斷裂，斷裂帶走向總體近SN向，北段呈 NNW向，南段略向 NNE向延伸，是由多條主干斷裂組成的一條復雜構造帶[20]。金沙江結合帶是中國滑坡災害的高發區之一。由于流域內沿金沙江兩側地勢陡峭，滑坡災害的發生極易造成堵江事件，并誘發二次災害，造成經濟損失。例如，2018年10月10日和11月3日，西藏自治區江達縣波羅鄉白格村附近先后兩次發生山體滑坡(簡稱“白格滑坡”)，造成堵江斷流，形成堰塞湖，雖然該滑坡未造成人員傷亡，但造成的經濟損失超過42億元[21]。因此，開展金沙江結合帶潛在滑坡的早期識別，對保護金沙江沿岸居民生命和財產安全，以及指導當地政府防災減災都具有重要意義。本文以金沙江結合帶巴塘段為試驗區，開展基于InSAR技術的潛在滑坡識別與監測研究，為金沙江結合帶其他區域的滑坡調查與監測提供參考。

1 研究區概況及數據來源

1.1 研究區概況

金沙江位于長江上游，流經中國西藏、云南及四川等地，全長3 479 km。流域內坡陡水急，落差高達5 100 m，形成了切割強烈的深V峽谷。同時，金沙江蘊含豐富的水能資源，是中國重要的水電供給基地。然而，流域內巖體結構復雜破碎，軟弱巖層發育，流域性特大高位地質災害頻繁發生[22]。研究區位于四川省巴塘縣中心絨鄉(圖1)，屬于金沙江的中游，區域內最大高差超過1 000 m。該地區是典型的金沙江干旱河谷氣候，光熱資源豐富，炎熱少雨，植被不甚發育，水土流失嚴重，生態十分脆弱。

圖1 金沙江結合帶巴塘段滑坡隱患分布Fig.1 Distribution of Possible Landslides in Batang Section of Jinsha River Convergence Zone

先前研究表明，區域內受地震影響的滑坡堆積體廣泛發育[23]，巴塘斷裂和河流對金沙江兩岸的地質災害具有明顯的控制作用，滑坡災害呈帶狀密集分布?；曼c主要發育在地形坡度15°～40°，相對高差大于500 m的地區。同時該區域也受金沙江斷裂帶影響，構造活動強烈，沖溝侵蝕下切嚴重，使得該區域成為滑坡、崩塌、泥石流災害高發區[24]。

1.2 數據來源

為了探測和監測研究區內滑坡隱患點的分布及形變規律，本次研究共收集了覆蓋研究區的歐洲航天局Sentinel-1A衛星升軌SAR影像64景，時間從2018年1月至2020年2月，同時還收集了69景獲取于2017年11月至2020年3月的Sentinel-1A衛星降軌SAR影像。表1列出了研究中所使用的SAR數據集基本參數。研究中使用AW3D30(ALOS Global Digital Surface Model “ALOS World 3D-30m”) 數字高程模型(DEM)來消除In-SAR干涉處理中的地形相位及輔助SAR影像進行地理編碼。AW3D30數字高程模型數據水平分辨率為 30 m(1″)，高程精度為5 m，是目前精度較高的地形數據之一。同時，該數字高程模型數據在本文中還被用來計算SAR數據的疊掩與陰影區域。Sentinel-1A衛星的POD精密軌道星歷(POD Precise Orbit Ephemerides)數據被用來輔助Sentinel-1A數據的預處理和基線誤差改正。

表1 SAR數據集的基本參數

2 研究方法

2.1 基于堆疊InSAR技術滑坡隱患識別

本次研究使用堆疊InSAR技術(Stacking-InSAR)進行大范圍地區滑坡隱患探測。堆疊InSAR技術是由Sandwell等在1998年提出的[25]，其原理是對多幅差分干涉圖的解纏相位進行加權平均，從而獲取研究區域的形變速率。在解纏相位進行堆疊處理之前，需將所有SAR影像采樣至同一坐標系下。同D-InSAR技術相比，該技術可以有效減弱大氣延遲誤差和數字高程模型誤差的影響。堆疊InSAR技術的數學模型[26-27]可以寫為

(1)

式中：v為年均相位形變速率；Δti為第i個差分干涉圖時間基線；φi為第i個差分干涉圖解纏相位值。

本文設置空間基線不大于150 m和時間基線不超過50 d，對升軌、降軌影像組合進行差分干涉處理。顧及到滑坡范圍一般較小的特點，數據處理中采用了32×32像素窗口對干涉圖進行自適應濾波來削弱噪聲的影響。使用狄洛尼三角剖分(Delaunay Triangulation)最小費用流方法進行干涉圖相位解纏，并采用GACOS在線大氣改正系統進行殘余大氣延遲改正[28]。

由于SAR影像是采用側視雷達成像，故在地形起伏較大的區域存在疊掩、陰影等幾何畸變現象[圖2(a)]。例如，當滑坡體位于疊掩區域時，會造成滑坡形變體透視收縮或監測點位稀疏，而陰影區是雷達視線(Light of Sight,LOS)向無法探測的區域，容易形成滑坡隱患判識的盲區[29]。因此，升軌、降軌組合可以提高大范圍滑坡判識的準確度[圖2(b)]，減少滑坡漏判率。為了避免在數據處理過程中對陰影區引入處理噪聲，根據升軌、降軌衛星的幾何參數計算了干涉圖的陰影區域(圖3)，并對每幅干涉對進行陰影區掩膜。以干涉圖相干性高和解纏相位連續為條件，分別選取了183幅升軌干涉對和210幅降軌干涉對用于堆疊InSAR技術處理，從而獲取研究區域的形變速率。通過對形變速率設置合適的閾值，初步圈定疑似滑坡區域，將初選結果疊加至光學影像進一步判識，獲取最終潛在滑坡區域。

圖2 SAR成像幾何關系及升軌、降軌聯合監測模式示意圖Fig.2 Schematic Views of SAR Imaging Geometrical Relationship and Joint Monitoring Mode of Ascending and Descending Orbits

圖3 SAR影像幾何畸變現象分布Fig.3 Distributions of SAR Image Geometric Distortion

2.2 二維形變解算

由于SAR衛星側視成像的特點，導致單一軌道InSAR結果很難準確反映真實形變特征。升軌、降軌SAR影像組合則為坡體形變監測提供了不同觀測視角。因此，本次研究使用多維小基線子集(Multidimensional Small Baseline Subset，MSBAS)技術對升軌、降軌SAR影像進行聯合處理，從而獲取滑坡的二維形變。

多維小基線子集技術是由Samsonov等在2013年所提出的[30]。相比常規的一維小基線子集(Small Baseline Subset,SBAS)技術[31]，該技術可以計算地表二維(水平東西向和垂直向)變形速率和時間序列，稱之為MSBAS-2D技術。

MSBAS-2D技術是根據多個傳感器在相同區域和時間段內采集到的升軌、降軌SAR影像聯合處理來獲取地表二維變形時間序列。MSBAS-2D矩陣形式可以表示為

(2)

(3)

s={SE,SU}={-cosθsinφ,cosφ}

(4)

將Tikhonov正則化矩陣L乘以正則化參數λ，可實現時間序列的正則化，其效果類似于低通濾波，消除干涉對中高頻信號噪聲。當升軌和降軌數據獲取時間不同時，需要進行正則化處理。未知量水平東西向速率和垂直向速率則通過應用奇異值分解來求取，形變時間序列則通過對形變速率的數值積分來重建。

本次研究數據處理中，首先按照堆疊InSAR技術中的設置處理，分別選取了183幅升軌和210幅降軌的高質量干涉圖進行相位解纏。同時，將升軌、降軌解纏相位重采樣至公共區域，再按照式(2)進行MSBAS-2D技術求解，進而獲取研究區域二維形變速率和時間序列。試驗技術流程如圖4所示。

圖4 技術流程示意圖Fig.4 Schematic Chart of Technique Flow

3 結果分析

3.1 中心絨鄉滑坡隱患點大范圍判識

通過挑選高質量的相位解纏圖，利用堆疊InSAR技術獲取了金沙江結合帶巴塘段中心絨鄉沿衛星視線向年平均形變速率，結果如圖5所示。其中，負值表示滑坡位移遠離衛星方向；正值表示滑坡位移靠近衛星方向。通過對形變速率設置合適的形變閾值，可實現潛在滑坡的自動識別。就本次研究區域而言，考慮到監測誤差的影響及區域內滑坡的活動性，依據經驗選定形變速率20 mm·年-1為閾值，避免誤差對結果的影響。當形變速率絕對值大于20 mm·年-1時，將被確定為疑似滑坡。將升軌、降軌數據自動獲取的潛在滑坡點疊加至光學影像，并通過將InSAR形變監測結果與光學影像對比分析，最終獲取潛在滑坡的位置與邊界。本次確定的疑似滑坡災害點位置和范圍如圖1、5所示。

圖5 中心絨鄉年平均形變速率分布Fig.5 Distributions of Annual Average Deformation Rates in Zhongxinrong Township

圖6 典型滑坡遙感影像及InSAR形變監測結果Fig.6 Remote Sensing Images and InSAR Deformation Monitoring Results of Typical Landslides

選取了4處滑坡的InSAR形變監測結果與光學影像進行疊加，結果如圖6所示。其中，圖6(a)為旺各滑坡，從光學影像可以看到滑坡體形態明顯，且InSAR形變監測結果與光學影像判識結果具有較好的一致性；圖6(b)為霍榮村滑坡，該滑坡體呈長舌狀，且在光學影像中可以看到明顯的滑坡側壁，InSAR形變監測結果可以明顯地展示出滑坡的變形區域；圖6(c)為那那貢村滑坡在光學影像中的形態，主要變形區域位于滑坡體后緣；圖6(d)為銳哇村滑坡，該滑坡存在兩個主要變形區域，變形較大區域位于滑坡體后緣，光學影像中可以看到明顯的拉張裂縫。

3.2 中心絨鄉區域滑坡群二維時序形變監測結果

從圖5可以發現，中心絨鄉附近升軌、降軌數據均存在明顯的滑坡形變信息，其中包括貢伙村滑坡1和2、安里克米滑坡、仁娘村滑坡等多處。為此，選取該區域對升軌、降軌數據進行MSBAS-2D技術處理，獲取了該區域2018年1月至2020年3月二維形變速率圖(圖7)。從圖7(a)可以發現，所有滑坡在垂直向均表現為負值，表明滑坡體在沿近似坡向向下的主滑方向運動；從圖7(b)可以發現，安里克米滑坡和貢伙村滑坡1在水平東西向表現為正值，也就是說，這兩個滑坡體在水平方向上向東運動，結合實際地形可以發現這兩個滑坡位于沿山脊線的東側，即這兩個滑坡體沿滑坡方向向下移動。

圖7 重點區域垂直向與水平東西向年均形變速率分布Fig.7 Distributions of Vertical and East-west Annual Average Deformation Rates in the Key Areas

圖8 中心絨鄉滑坡群垂直向與水平東西向形變時間序列Fig.8 Time Series of Vertical and East-west Deformation of Landslide Group in Zhongxinrong Township

針對中心絨鄉滑坡群，在滑坡體上選取了4個特征點(A、B、C、D)[圖7(a)]，并提取了它們的形變時間序列結果(圖8)。結果顯示：安里克米滑坡在水平東西向為正值，結合地形可知該滑坡體近似向東運動，在兩年時間段內最大累積量達到了44 mm；仁娘村位于仁娘村滑坡體下端，兩年時間段內在垂直向最大累積形變量達到了88 mm，且仍然呈現出加速變形的趨勢，后續仍需加強對該區域的監測；貢伙村滑坡是中心絨鄉滑坡群比較大的滑坡，依據光學影像和InSAR形變監測結果顯示該滑坡體面積約為1.9×106m2，滑坡形態為狹長帶狀。據此，選取了兩個特征點進行時間序列分析。貢伙村滑坡1上特征點位于中心絨鄉貢伙村小學附近，從時間序列結果可以發現該點無論是垂直向還是水平東西向，變形狀態仍然呈現加速變形，其中垂直向最大累積形變量為80 mm。仁娘村滑坡在水平方向變形規律呈現先負后正再負的特征，結合地形發現該滑坡體呈近SN向，因此，沿著水平方向(東西向)運動比較弱小，同時受地表微地貌的影響，其水平運動表現為向西→向東→向西的位移過程。由于該區域沒有實地監測數據，為了評價InSAR形變監測結果的精度，選取并計算了形變參考區[圖5(a)]內所有點的形變速率標準差(表2)。從表2可以看出，對于升軌、降軌數據，形變參考區內的形變速率在0.634 mm·年-1以內，屬于穩定區域，同時標準差未超過1 mm·年-1，遠遠小于滑坡隱患判識的閾值，證明了InSAR形變監測結果的可靠性。同時，提取了形變參考區形變值的二維形變時間序列(圖8)，結果顯示形變參考區內的時間序列形變在垂直向和水平方向上均位于0附近，最大變形量不超過4 mm，證明InSAR形變監測結果是可靠的。

表2 形變參考區內的形變速率標準差

3.3 典型滑坡活動特征

圖9 貢伙村滑坡2的InSAR形變監測二維時間序列與降雨關系Fig.9 Relationship Between InSAR Deformation Monitoring Two-dimensional Time Series of Gonghuocun Landslide 2 and Rainfall

貢伙村滑坡2經緯度為(29°11′26″N，99°8′18″E)，面積約為3.1×106m2，長度為2 045 m，寬度為2 347 m，高差為924 m。2018年1月至2020年3月的升軌、降軌Sentinel-1A衛星監測結果均顯示該滑坡形變特征明顯。據此，在該滑坡體上選擇了3個特征點(P1、P2、P3)[圖7(a)]進行時間序列分析。其中，P1點位于滑坡體后緣；P2點位于滑坡體中部，也是InSAR形變量最大區域；P3點位于滑坡體下緣。從時間序列可以發現，這3個特征點二維形變具有較好的相關性(圖9)。其中，P2點垂直向累積形變量最大，達到了77 mm，水平東西向該點仍然在加速變形；P3點水平東西向的累積位移量最大，其次是P2點，分析其原因可能為P3點位于滑坡體下緣，滑坡體的物質在此處堆積。

圖10 貢伙村滑坡2的InSAR形變監測與光學影像解譯結果Fig.10 Results of InSAR Deformation Monitoring and Optical Image Interpretation for Gonghuocun Landslide 2

從光學影像不難發現，貢伙村滑坡2滑坡體上存在數條沖溝及拉裂縫，這些地形特征為滑坡形變提供了有利條件。為了探討降雨對該滑坡的影響，收集了與InSAR數據覆蓋時間段一致的降雨數據，如圖9所示。2018年，由于沒有明顯降水峰值，與之相對應的滑坡累積位移變化不明顯，但是2019年6月至9月出現了較為密集的降雨(圖9陰影區域)，出現了3個主要降雨峰值(H1、H2、H3所處位置)，并且在8月6日出現了最大降雨量(9.225 mm)，以此為區間中心，以P2點垂直向位移為主要分析對象(P2點位于滑坡體中部，具有較高的代表性)，分析連續降雨時間段內降雨對累積位移變化的影響。結果發現，P2點在峰值H1之前呈現線性加速變形狀態，在出現第一個降雨峰值(H1)時，P2點處于穩定狀態，在第二個峰值(H2)出現后，滑坡體在垂直向出現短暫平穩趨勢，在第三個峰值(H3)之后，P2點又恢復了線性變化趨勢，其原因是進入9月之后，該區域降雨減少。結合圖9和圖10可知，由于沖溝和拉裂縫的存在，為雨水入滲提供了便利，增大巖土體自重，使得巖土體在飽水狀態下易于靜態液化，降低巖土體的強度。

通過以上分析不難發現，強降雨對滑坡活動有一定的短暫影響。同時，先前的調查發現，該區域凍融作用明顯，凍和融的往復降低了巖土體完整性與強度[32-33]，同時新構造活動、歷史地震和人類活動(主要是農田耕種和工程削坡擾動)[34-35]也為滑坡發生提供了良好的地質條件，因此，該區域滑坡極易發生。

從滑坡的時間序列形變結果來看，該滑坡形變速率穩定，并在兩年監測期間內保持持續位移，處于長期蠕滑狀態。由于貢伙村滑坡2的滑坡體已發育有多條裂縫，加之滑坡所處的區域地質條件，使得在強降雨狀態下該滑坡體極易失穩復活。因此，建議當地加強對該滑坡監測預警工作，防止發生重大災害性滑坡事件。

4 結 語

(1)以金沙江結合帶巴塘段為研究區，采用堆疊InSAR技術進行金沙江流域滑坡調查與監測，證明升軌、降軌Sentinel-1A衛星聯合監測可以有效避免因SAR影像幾何畸變造成滑坡隱患的漏判、錯判。

(2)選取典型滑坡體利用MSBAS-2D技術獲取了二維(水平東西向和垂直向)形變監測結果，克服了傳統只能獲取雷達視線向形變結果的局限性，發現中心絨鄉滑坡群利用InSAR技術探測到的滑坡隱患目前處于緩慢蠕滑階段，同時結合時間序列形變結果可知，貢伙村滑坡1和2處于加速變形。

(3)監測獲取的中心絨鄉滑坡群時間序列形變結果表明，該處滑坡群隱患目前仍處于蠕滑狀態。由于滑坡群所處的地質條件脆弱，在強降雨條件下極易導致滑坡失穩。因此，對該滑坡群開展持續監測非常必要。

(4)本文僅從InSAR技術角度進行該區域滑坡監測，下一步將結合野外調查資料和現場監測結果多角度分析該區域滑坡變形特征。

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