基于时序InSAR 技术的基坑变形监测及精度分析

刘成洲，张圣山，于健，张国梁，孙文豪，4，刘钊，4

（1.中交天津港湾工程研究院有限公司，天津 300222；2.中交第一航务工程局有限公司，天津 300461；3.港口岩土工程技术交通行业重点实验室，天津 300222；4.天津市水下隧道建设及运维技术企业重点实验室，天津 300461；5.湖州中交投资发展有限公司，北京 100020）

0 引言

基坑地表沉降是在人类开发和利用地表资源时，引起的地面不均匀下沉情况[1-2]。传统的基坑沉降监测主要采用水准测量、静力水准测量、GNSS 测量、全站仪测量方法等。其中，水准测量是对不同时期的观测对象高程进行监测，利用多期数据获得区域沉降速率及累计沉降量，是应用最为广泛的一种监测手段；静力水准测量是通过测取各液位面相对于基准液位面之间的差距，来获取各测点累计沉降量的方法，以上2 种方法皆用到了水准等位面原理；全站仪测量是通过全站仪内部的几何关系通过获取基点与测点之间的边角关系，测算各测点高程的方法，此方法监测灵活性较高，对边角监测控制要求较高；GNSS 监测则是测算测点大地高并通过高程异常改正获取高程的方式测算测点沉降。传统地面沉降监测时间分辨率及测量精确度较高，但点位在施工过程中连续性较差，无法监测整体变形，同时无法满足高连续性、全天候的监测需要[3-4]。

InSAR 技术可以对地表进行全天候观测，数据精度高，覆盖面广，已广泛应用于沉降监测[5]。传统的D-InSAR 技术易受到时间、空间基线过大而引起的失相关影响、大气效应及DEM 误差的诸多因素的影响[6]。PS-InSAR 技术很好地弥补了时空相关性，但PS-InSAR 对数据要求较高，数据量较少或连续性较差会导致识别虚假PS 点，致使得到错误的形变结果，因此至少选取20 景有规律、连续时间分辨率不宜太大的SAR 影像[7-8]。SBAS-InSAR 技术利用时空相关性组合更多的干涉像对，SAR 数据利用率较高，对数据时空分辨率要求最低，能够更有效估算及去除大气相位，相比于PS-InSAR 有更强的适应性。

本文选取21 景哨兵升轨数据，利用SBASInSAR 技术获取了大连湾海底隧道南岸基坑群周边变形情况，与其时空相关的水准数据进行对比验证，检验SBAS-InSAR 技术在小区域基坑监测中效果。

1 兴趣区域及数据获取源

1.1 兴趣区域概况

大连湾海底隧道工程南岸基坑群在大连港3号、4 号码头之间港池登陆，再向东沿港隆西路到人民路，南岸隧道基坑分为岸边段基坑和人民路地道基坑，均采用明挖工艺施工；南岸3 号、4号码头之间的港池内新建临时围堰形成临时基坑为港池内暗埋段结构施工提供干作业条件。整个基坑圈分区包括港池基坑（3 号码头、4 号码头、丙码头及南侧围堰组成的基坑）、A 段基坑、C 段基坑、F1、F2 段基坑及人民路基坑。基坑群空间分布情况见图1。

图1 大连湾海底隧道南岸基坑位置图Fig.1 Location of the south bank foundation pit of Dalian Bay Subsea Tunnel

1.2 数据获取源

本文所用数据是来自欧空局哨兵升轨单视复数影像，数据的波长为5.56 cm，入射角为29.1°～46.0°，数据回访周期为12 d，本次采用的数据为2020 年8 月29 日—2022 年5 月27 日21 景影像，辅助数据有12.5 m 分辨率DEM，SAR 影像精密轨道文件，GACOS 大气延迟相位模型数据。监测数据时间分布情况见表1。

2 技术原理及处理流程

2.1 SBAS-InSAR 技术

小基线集干涉雷达技术于2002 年由Berardino和Lanari 等[9]提出。其利用多幅主影像按照一定的空间和时间基线形成若干干涉对。通过奇异值分解的方法解决各子集秩亏问题[10]。

小基线集采用组合原则，N景SAR 影像共可生成M幅干涉图。假设两幅图像的获取时间为tA和tB，生成j干涉图，通过去地平及地形相位，得到地形相位信息的第j幅干涉图。M幅干涉图在像素坐标（x，r）上的差分干涉相位可通过式（1）获得：

式中：δφj（x，r）为第j幅干涉图像素坐标（x，r）下的差分干涉相位；φ（tA，x，r）和φ（tB，x，r）分别为tA、tB时刻像素坐标（x，r）下的干涉相位分别为tA、tB时刻像素坐标（x，r）下的形变相位；φtopo_e为地形相位；φnoise为噪声相位；φatm为大气延迟相位。

2.2 数据处理流程

本文利用SBAS-InSAR 干涉流程，处理了2020—2022 年0.58 km2大连湾海底隧道南岸基坑群的变形情况，其处理流程见图2，处理步骤为：

1） 数据导入：数据需输出成Sarscape 通用格式才可进行后续差分处理，因此需将哨兵SAR 数据导入软件中，此过程可提前对数据进行裁剪，可缩短数据处理时间。此外还需将GACOS 导入软件，为后续大气去噪做准备。

2） 形成连接图：通过时空相关性及多普勒质心变化综合估算超级主影像，选取2020 年8 月28 日的SAR 影像超级主影像，共生成40 对干涉影像；

3） 生成差分干涉图：首先将所有主影像和辅影像进行配准，按连接关系对每个干涉对进行干涉、去平、滤波、相干性计算相位解缠处理，选取干涉相位较好、解缠效果俱佳的像对，为之后的轨道精炼、重去平及反演做准备。

4） 轨道精炼与重去平：打开解缠相位，在未发生变形且相干性较好的区域设置像控点（GCP），利用多项式方法进行重去平处理，以消除残余相位。

5） SBAS 反演和地理编码：通过设置相关阈值对重去平数据进行2 次反演计算，第1 次反演主要是估算位移速率及多余相位；第2 次反演主要进行大气相位的改正，经过2 次反演可得到更为干净的形变速率及形变量。将反演结果进行地理编码并计算垂直方向形变。

3 变形结果分析及精度验证

3.1 变形结果分析

在表1 的研究时间段内，利用SBAS-InSAR获取了大连湾海底隧道建设工程南岸基坑群整体沉降速率情况，如图3 所示。在空间上，南岸基坑群3 号码头附近沉降年变化速率高于其他区域，4 号码头和丙码头附近变形也较为明显，各匝道基坑呈现微小沉降变化，基坑周边存在抬升现象。

图3 大连湾海底隧道南岸基坑圈沉降变化速率图Fig.3 Change rate of settlement of foundation pit circle on the south bank of Dalian Bay Subsea Tunnel

按照DD2014-11《地面沉降干涉雷达数据处理技术规程》表B.1 地面严重程度分级要求，南岸基坑群港池基坑3 号码头最大沉降速率达39.21 mm/a，已达到中等沉降严重程度。4 号码头附近地面沉降严重程度较低，其他区域均为低等沉降严重程度区。

大连湾海底隧道南岸基坑群在时间分辨率上呈现的变化见图4。南岸港池整个4 号码头在整个研究时间内呈现先降后升现象，从2020 年8 月29 日—2021 年9 月29 日为下沉周期，此后直至最后一期观测（2022 年5 月27 日）呈现持续抬升趋势。3 号码头整体呈现先下沉后收敛趋势，2020 年8 月29 日—2021 年11 月28 日为下沉周期，此后截至2022 年5 月27 日累计沉降呈现收敛趋势。丙码头在整个研究时间内，呈现先下沉后抬升的趋势，下沉周期为2020 年8 月29 日至2021 年12 月22 日，此后至2022 年5 月27 日下沉收敛且部分区域出现抬升情况。其他各段匝道基坑整个研究周期内变形量较小。

图4 大连湾海底隧道南岸基坑群累计变化图Fig.4 Cumulative change of foundation pit group on the south bank of Dalian Bay Subsea Tunnel

3.2 精度验证

由于SAR 影像由像元组成面阵测量，因此，同名点选取需为平面且平面大小超过14 m×14 m。可用平面内部均匀分布测点的累计变化的均值作为同名点对SBAS-InSAR 累计变化值进行验证。本文选取测区内5 个建筑物顶面SBAS 点及周边建筑物点均值对每期SBAS 监测结果进行验证，验证区域分布见图5。

图5 精度验证区域分布图Fig.5 Accuracy verification area distribution map

1） 验证区域4 及验证区域5

验证区域4、验证区域5 位于港池基坑3 号码头附近建筑物，3 号码头水准监测周期为2020年9 月1 日—2021 年12 月22 日，SBAS 点与建筑物点对应均值关系，见表2。其同名点对比分析见图6。

表2 验证区域4 及验证区域5 实际测点与SBAS 点对比分析Table 2 Comparative analysis of actual measurement points and SBAS points in verification areas 4 and 5

图6 验证区域4 及验证区域5 各同名点对比分析Fig.6 Comparative analysis of the same name points in verification areas 4 and 5

2） 验证区域1—验证区域3

验证区域1—验证区域3 为C 段基坑周边建筑物，此处监测点监测周期为2021 年11 月2 日—2022 年5 月27 日，SBAS 点与建筑物均值对比关系见表3，同名点对应的对比分析见图7。

表3 验证区域1—验证区域3 实际测点与SBAS 点对比分析Table 3 Comparative analysis of actual measurement points and SBAS points in verification area 1 to 3

图7 验证区域1—验证区域3 各同名点对比分析图Fig.7 Comparative analysis of points with the same name in verification area 1 to 3

综上所述，验证区域1—验证区域5 在时间轴线上各同名点对比分析，误差均值均小于《地面沉降干涉雷达数据处理技术规程》表B.2 规定的10 mm 精度要求，说明此方法用于基坑变形监测是可行的。

4 结语

本文通过对南岸基坑群监测得到了以下结论：

1） 在InSAR 监测分析，南岸基坑群在空间上沉降变化主要发生在港池基坑3 号码头，最大沉降量达到75.3 mm，最大沉降速率39.21 mm/a；

2） 通过横向对比沉降累计变化图，可知在时间轴线上，各匝道基坑未发生明显变形，丙码头及4 号码头均出现先沉降后反弹的趋势。3 号码头呈现先下沉后趋于稳定趋势。通过与各基坑施工时间节点进行对比，发现港池各码头沉降趋势与基坑施工时间节点并不吻合，说明码头沉降除施工影响外，仍有其他诱发沉降因素。

3） 通过SBAS-InSAR 数据与实测水准进行对比分析，2020 年8 月29 日—2021 年12 月22 日，验证区域4—验证区域5，平均误差为-4.56 mm；2021 年11 月2 日—2022 年5 月27 日，验证区域1—验证区域3，平均误差为-0.91 mm。各区域内平均误差均满足《地面沉降干涉雷达数据处理技术规程》相关精度要求，进一步验证该技术用于基坑监测是可行的。