徐嘉兴副教授：联合SBAS-InSAR和PO-SBAS的矿区沉降监测取得新进展

近日，中国矿业大学物联网（感知矿山）研究中心徐嘉兴副教授团队在《金属矿山》杂志在线发表了《联合SBAS-InSAR和PO-SBAS技术的矿区沉降监测》成果，该成果由国家自然科学基金项目(编号：41971370)资助。

^{长期以来，煤炭资源的大规模、高强度开采不可避免造成矿区地面沉降，严重破坏了矿区的生态环境。随着开采技术的不断进步，多数煤矿进入到高强度、智能化、安全高效的开采模式，开采引起的地表沉降也呈现波及范围广、沉陷梯度大等新特点。传统的水准观测方法因存在工作量大、观测效率低等问题，已无法满足监测要求，随着测绘技术的不断革新，如无人机航测、InSAR测量及三维激光扫描等技术逐步应用于形变监测领域，然而，受观测环境、使用成本、观测精度等影响，难以普及使用。因此，探索合适的开采沉陷监测方法对矿区地面高精度监测及环境治理仍显得尤为迫切。}

^{近年来，D-InSAR技术因其全天时、全天候、大面积、高精度等特点被广泛用于沉陷监测，但也存在影像失相干、外部DEM误差、大气效应等问题。为缓解D-InSAR技术的不足，学者们提出了时序InSAR理论。2000年，Ferretti等提出了永久散射体干涉测量技术(Permanent Scatterer InSAR, PS-InSAR)，由于PS点通常选在散射特性相对稳定、回波信号较强的人工建筑物、灯塔、岩石等区域，故该技术难以应用于矿区形变监测。2002年，Berardino等提出了小基线集(Small Baseline Subsets, SBAS)，相较于PS-InSAR技术，该方法有效避免了干涉像对相干性较差的问题，多应用于矿区沉陷监测研究，但当监测区域形变梯度较大时，SBAS-InSAR技术会因影像失相干而无法全面、准确获取地表形变信息。在大梯度形变监测研究方面，Francesco Casu等在偏移量跟踪技术(Offset-tracking)的基础上，提出了时序Offset-tracking(PO-SBAS)技术。相关研究表明该方法可用于矿区地表沉降观测，但对沉降盆地边缘处的监测精度要低于常规时序InSAR技术。}

^{目前，尽管已有不少学者通过融合多种观测方法进行沉陷监测，取得了较好的结果，但仍缺少同时获取大梯度形变和微小尺度形变的方法，而利用SBAS-InSAR技术获取沉陷盆地边缘形变信息，PO-SBAS技术获取沉陷盆地中心形变信息是一种理论上可行的监测方法。目前，联合SBAS-InSAR技术和PO-SBAS技术在地面形变观测，尤其是矿区沉陷监测应用研究较少。}

^{徐嘉兴副教授团队针对矿区开采沉陷范围广、形变梯度大，传统InSAR技术因影像失相干而无法全面、准确提取大形变梯度区域地表沉降信息的问题，以山东省济宁市某煤矿8303工作面为例，在GACOS数据辅助InSAR解算的基础上，提出联合SBAS-InSAR和PO-SBAS技术开展矿区沉陷监测研究。利用沉降信息融合方法，通过水准数据确定SBAS-InSAR和PO-SBAS监测结果的可靠边界，借助先验误差定权原则和概率积分预计模型，实现SBAS-InSAR和PO-SBAS监测结果的融合，并分析其沉降监测的精度。}

^{数据处理流程如下：}

^{（1）SBAS-InSAR数据处理}

^{将SAR影像、DEM等数据按研究区范围进行合适的裁剪后，设置恰当的时空基线阈值，生成连接图。本次试验设置时间基线阈值为 255 d，空间基线阈值为45%，自动选取的主影像日期为2023年6月30日，共生成111个干涉像对。然后对所有干涉像对进行干涉处理，包括影像配准、干涉图生成等操作，干涉处理过程中解缠相干性阈值设置为0.15，解缠方法选择DelaunayMCF，滤波方法为Goldstein。针对得到的干涉结果，手动剔除质量较差的干涉对，最终保留68对干涉像对。接着对解缠后的相位进行优化、轨道精炼及重去平等操作，并进行二次解缠，这个过程可以削弱DEM误差及大气效应，进而得到更加精确的时间序列上的最终位移结果。同时借助GACOS数据进行大气校正，削弱InSAR处理过程中的大气延迟影响。最终将形变结果进行地理编码，并将得到的沿LOS向形变信息转换到垂直方向上，本文仅对地表竖直方向上的形变进行精度验证。}

^{（2）PO-SBAS数据处理}

^{将预处理后的SLC影像进行配准及多视处理，设置时间基线阈值 150 d，空间基线阈值 ±150 m。在剔除噪声严重的像对后，最终保留下68组影像对。利用Offset-tracking方法对保留的影像对进行处理，首先进行影像配准，设置互相关窗口大小为128×128，过采样因子为4，然后利用最小二乘法解算每个像对的偏移观测量，提取形变信息，再将结果分解为方位向偏移量和距离向偏移量，最后对监测结果进行时序解算、地理编码等处理，并将沿LOS向的结果转到竖直方向上。}

^{（3）SBAS-InSAR与PO-SBAS融合数据处理}

^{目前，对于地表形变监测数据融合的方法主要有基于相位融合和基于沉降信息融合两种方法，其中基于相位融合方法，主要通过设置相干性阈值，确定形变区域，然后将大梯度形变转换为相位实现数据融合。本文采用基于沉降信息融合的方法，在MATLAB软件中，利用实测数据明确SBAS-InSAR和PO-SBAS监测技术的可靠边界进而实现数据融合。首先利用实测数据验证SBAS-InSAR和PO-SBAS监测精度，确定InSAR监测结果的可靠形变范围，然后根据确定的可靠形变范围将二者监测结果融合。当二者的可靠形变范围重合时，基于先验误差定权原则，确定重合形变区域的形变值；当二者的可靠形变范围不重合时，利用SBAS-InSAR提取的边缘形变信息和PO-SBAS提取的沉陷盆地中心形变信息反演部分开采沉陷预计参数，然后利用概率积分预计模型补充二者不重合区域的形变值。}

^{最终，SBAS-InSAR与PO-SBAS联合监测技术流程如下：}

技术流程图

基于GACOS大气校正的时序沉降

大气校正前后SBAS-InSAR结果与水准结果对比图(小梯度形变区域)

走向结果对比图

融合后的InSAR结果与水准结果对比图

该项研究所得结论如下：

本研究基于2023年2月—2023年10月共22景Sentinel-1A影像数据，在GACOS数据辅助InSAR解算的基础上，联合SBAS-InSAR和PO-SBAS技术获取济宁市某矿区工作面地面沉降信息，并结合水准测量数据分析其在矿区沉降监测中的精度，得到结论如下：

（1）提出了联合SBAS-InSAR和PO-SBAS技术的矿区地表沉陷监测方法。经过与水准数据对比分析，比单一SBAS-InSAR或PO-SBAS的监测结果更好，表明该联合监测技术是一种有效获取完整下沉盆地形变信息的InSAR监测方法，为矿区沉陷监测提供一种新的技术参考。

（2）联合SBAS-InSAR和PO-SBAS技术的监测结果显示，最大绝对误差为890.1 mm，平均绝对误差为254.7 mm，均方根误差为139.3 mm，监测结果与真实沉降变化趋势基本吻合。在小形变梯度情形下，经过大气校正后SBAS-InSAR结果的最大绝对误差、平均绝对误差和均方根误差分别提高了14.2、5.2、6 mm，比大气校正前的监测结果更可靠。

（3）由于SAR数据获取时间与水准观测的时间不一致，尽管本研究使用两者时间相近的数据进行精度验证，但该过程也会对精度验证造成一定误差影响。此外，根据SAR影像图发现，8303工作面地表从5月起，开始形成积水，并随着工作面的推进，地表沉陷盆地逐渐扩大导致积水范围逐渐扩大，也会对InSAR监测结果造成一定影响。后续应在测量精度与适用区域上进一步研究，以提升该方法的可靠性。

成果来源

刘江，徐嘉兴，高竞峰，王哲. 联合SBAS-InSAR和PO-SBAS技术的矿区沉降监测[J/OL].金属矿山，1-13[2025-01-02].

作者简介

验室主任。《金属矿山》青年专家学术委员，《地质与勘探》、《成都理工大学学报（自然科学版）》青年编委，成都理工大学首届优秀研究生导师团队成员，“自然资源部西藏主要成矿带大型-特大型矿床勘查评价和研究科技创新团队”和“自然资源部高层次科技创新人才工程科技创新团队”骨干成员，主要从事青藏高原及周缘铜多金属矿床的研究与找矿勘查工作，先后参与多个大型-超大型矿床的勘查评价，主持国家自然科学基金、国家重点研发计划专题、四川省自然科学基金及各类横向项目10余项，发表文章70余篇，主编专著2部，参编教材2部

徐嘉兴

中国矿业大学副教授、博士、硕士研究生导师，主要从事矿山测量、环境遥感、矿山生态环境监测与评价研究。主持完成国家自然科学基金项目1项、重点研发项目子课题1项、国土资源科技计划项目1项、国家重点实验室开放基金项目1项，参与完成国家科技支撑计划项目、原国土资源部公益性行业科研专项、国家自然科学基金项目、江苏省自然科学基金项目等，主持完成企业合作科研项目等20余项。第一（通信）作者发表学术论文30余篇，出版专著1部、合著3部，获地理信息科技进步一等奖1项、安全科技进步一等奖1项、煤协科技进步二等奖1项。兼任《Environmental Earth Sciences》《Remote Sensing》《Land》等期刊审稿人，国际数字地球学会数字能源专业委员会委员、中国地理学会会员。

《金属矿山》简介

《金属矿山》由中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司和中国金属学会主办，主编为中国工程院王运敏院士，现为北大中文核心期刊、中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）、中国精品科技期刊（F5000顶尖学术论文来源期刊）、中国百强报刊、RCCSE中国核心学术期刊（A）、中国期刊方阵双百期刊、国家百种重点期刊、华东地区优秀期刊，被美国化学文摘（CA）、美国剑桥科学文摘（CSA）、波兰哥白尼索引（IC）、日本科学技术振兴机构数据库（JST）等世界著名数据库收录。主要刊登金属矿山采矿、矿物加工、机电与自动化、安全环保、矿山测量、地质勘探等领域具有重大学术价值或工程推广价值的研究成果，优先报道受到国家重大科研项目资助的高水平研究成果。根据科技部中国科技信息研究所发布的《2024中国科技期刊引证报告（核心版）》，《金属矿山》核心总被引频次位列26种矿业工程技术学科核心期刊第1位；根据中国知网发布的《中国学术期刊影响因子年报》（2024版），《金属矿山》学科影响力位居73种矿业期刊第9位。

编排：戴颖熠

审核：王小兵

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