利用物探遥感技术探查城市道路塌陷隐患

朱邦彦，张琪，余森林

(南京市测绘勘察研究院股份有限公司，江苏 南京 210019)

1 引 言

近些年，城市的快速发展导致道路塌陷灾害的威胁不断加剧，道路塌陷灾害在全国各地时有发生。据中规协地下管线专业委员会统计，我国在2018年4月～2019年5月城市道路塌陷事故共244起，造成39人受伤，33人死亡。城市道路塌陷灾害在初现端倪时若不及时进行有效控制和治理，会进一步导致更大范围塌陷，甚至引起地面建筑物倒塌、基础设施损毁等一系列严重次生灾害，给城市基础设施及人民群众的生命财产安全带来严重影响。预防道路塌陷事故，需要加大排查力度，建立常态化体检机制，以便及时发现并排除隐患[1，2]。

目前，城市道路塌陷普查探测最常用的手段是探地雷达(ground penetrating radar，GPR)法，该方法具有精度高、连续无损、实时成像和结果直观等优点[3]。但是，考虑到城市道路跨度较大、分布范围广的特点，若对城市道路塌陷隐患实施全方位排查，采用单一的探地雷达法存在工作量大、成本高、盲目性且排查效率低等问题。合成孔径雷达干涉测量(Interferometric synthetic aperture radar，InSAR)是一种主动式微波遥感技术，因其具有高精度、高分辨率、全天候全天时等优点，已广泛应用于城市基础设施安全体检领域[4～6]。在获取高精度形变信息基础上，综合多源评价指标，建立合理的评估模型，对城市道路塌陷隐患进行易发分区，可有效提高排查效率，降低作业成本。因此，本文基于35景Sentinel-1A影像采用永久散射体雷达干涉测量(persistent scatterer InSAR，PS-InSAR)技术，获取鼓楼区江东北路以东片区主要道路2019年～2020年高精度的道路形变信息，包括年平均形变速率和形变梯度，结合软土层厚度、管道渗漏点和轨道交通分布信息，利用层次分析法[7]建立城市道路塌陷评估模型，对实验区道路塌陷进行易发性评估，最后经现场雷达探测等手段进行验证和综合评价。

2 PS-InSAR技术的基本原理

PS-InSAR技术的基本原理是利用覆盖同一区域的多景雷达影像，通过统计分析时间序列上幅度和相位的稳定性，从而探测出不受时间、空间基线失相干和大气影响的稳定点目标。这些点目标能在相当长的时间间隔内仍保持高相干性，如裸露的岩石、建筑物、路桥和人工布设的角反射器等，由于这些点目标长时间仍能保持稳定散射特性，且几乎不受斑点噪声的影响，因此被称作永久散射体(permanent scatterer，PS)。由这些密集的PS点构成的“天然GPS网”，可以精确估计并消除大气相位误差，从而获取毫米级的地表形变监测精度[8]。

PS-InSAR城市道路形变监测主要步骤包括公共主影像选取、SAR影像配准、差分干涉处理、PS选取、形变参数反演、大气相位估计和去除、城市道路形变信息提取等，其数据处理流程如图1所示。

图1 PS-InSAR数据处理流程图

3 数据处理与评估

3.1 PS-InSAR数据处理

以南京市鼓楼区江东北路以东片区为实验区，利用覆盖实验区的35景升轨Sentinel-1A影像，时间跨度为2019年1月～2020年4月，入射角约为33.9°，极化方式为VV，空间分辨率为 5 m×20 m，时空基线参数如图2所示。

图2 Sentine-1A影像时空基线

基于Sentinel-1A影像采用PS-InSAR技术共识别出 19 967个PS点，利用克里金插值法将点状形变结果拟合成形变趋势面，并根据实验区龙园西路、定淮门大街、草场门大街、清凉门大街，凤凰西街等主要道路矢量范围，获得实验区城市道路形变速率图，如图3(a)所示。形变速率一般用来描述形变过程在时间上变化的快慢，然而对于城市道路塌陷隐患，空间上的不均匀沉降所造成的危害远大于均匀沉降[9]。因此，在获取形变速率的基础上应进一步分析形变在空间上变化的快慢程度，即形变梯度(gradient，g)，其计算公式可表示为：

(1)

式(1)中，vi和vj分别为任意两像元i和j间形变速率值，d为两像元i和j间距离。

在获取高精度的形变速率基础上，利用形变梯度算法[10]，获得实验区城市道路形变梯度，如图3(b)所示。形变速率和形变梯度在空间分布上具有不一致性，形变速率最大值位于湛江路和清凉门大街交叉处，而形变梯度最大值位于北圩路和清凉门大街交叉处，两者属于邻接关系。

图3 实验区PS点形变速率和形变梯度

3.2 城市道路塌陷易发性评估

道路塌陷风险等级由风险发生可能性和风险后果严重性决定[11]。对于城市道路塌陷易发性评估，重点关注道路塌陷风险发生的可能性，从而实现城市道路塌陷隐患高效排查。城市道路塌陷易发性评估模型计算公式可表示为：

(2)

式(2)中，P为城市道路塌陷易发性分值，P(i)为评估指标，W(i)为评估指标权重。

城市道路塌陷频发最主要的原因是地下管道破损渗漏、施工扰动等，且路面塌陷易发性与地面不均匀沉降存在相关关系[12]。因此，在获取InSAR城市道路形变梯度的基础上，结合软土层厚度、管道渗漏点和轨道交通分布信息，采用层次分析法，建立合理的城市道路塌陷易发性评估模型，如表1所示。本文建立了城市道路塌陷4类评估指标，分级标准为低、中、高三个等级，依次量化为1，2，3，分别表示道路塌陷发生可能性较小、一般、较大，实验区道路塌陷评估指标分级结果如图4所示。

城市道路塌陷易发性评估模型及分级 表1

图4 实验区道路塌陷4类评估指标分级结果

4 结果分析与验证

4.1 城市道路塌陷易发性分析

根据本文建立的城市道路塌陷易发性评估模型，得到了实验区易发性评估结果，如图5所示。实验区道路塌陷易发性空间特征明显，呈现西南高东北低的趋势。道路塌陷高易发区主要分布在实验区西南侧龙园西路、湛江路、清凉门大街和凤凰西街，面积约 0.23 km2，占实验区总面积的13.0%；道路塌陷较高易发区主要分布在高易发区的周围，面积约 0.55 km2，占实验区总面积的31.1%；道路中等易发区分布范围最广，主要分布在东北侧区域，并与低易发区交叉分布，面积约 0.79 km2，占实验区总面积的44.6%；道路塌陷低易发区主要分布在东北侧沿河区域，面积约 0.2 km2，占实验区总面积的11.3%。

图5 实验区城市道路塌陷易发性评估结果

4.2 结果验证

根据实验区城市道路塌陷易发性评估结果，共选取了9处高易发区，分别为YC01～YC09，经现场地质雷达探测、数据处理与图像解译，共标定3处地下病害体，其中1处富水，1处严重疏松，1处一般疏松，如图6所示。经过复测详查、钻孔和开挖验证，确定富水病害范围 2 m(南北)×2 m(东西)，顶部埋深约 1.0 m；严重疏松病害范围 5 m(南北)×2 m(东西)，顶部埋深约 1.2 m；一般疏松病害范围 8 m(南北)×4 m(东西)，顶部埋深约 1.3 m。实验结果表明，本文利用物探和InSAR遥感技术，建立道路塌陷评估模型，可有效探查道路塌陷隐患。

图6 实验区3处地下病害雷达图谱

5 结 论

本文利用PS-InSAR技术获取南京市鼓楼区江东北路以东片区2019年～2020年高精度形变信息，计算出形变梯度，结合软土层厚度、管道渗漏点缓冲区和轨道交通缓冲区信息，利用层次分析法，建立城市道路塌陷评估模型，对实验区道路塌陷易发性评估结果进行分析和验证，结果表明：

(1)实验区地面塌陷形变易发性空间特征较明显，呈现西南高东北低的趋势，高易发区主要分布在实验区龙园西路、湛江路、清凉门大街和凤凰西街等，应重点关注；

(2)对9处高易发区经现场雷达探测交叉验证，确认了地下病害类型及位置，表明本文方法的有效性。

本文的结果对城市道路塌陷隐患排查工作具有参考意义，可有效提高排查效率。