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利用物探遙感技術探查城市道路塌陷隱患

2022-03-06 01:07朱邦彥張琪余森林
城市勘測 2022年1期
關鍵詞:易發(fā)實驗區(qū)城市道路

朱邦彥,張琪,余森林

(南京市測繪勘察研究院股份有限公司,江蘇 南京 210019)

1 引 言

近些年,城市的快速發(fā)展導致道路塌陷災害的威脅不斷加劇,道路塌陷災害在全國各地時有發(fā)生。據(jù)中規(guī)協(xié)地下管線專業(yè)委員會統(tǒng)計,我國在2018年4月~2019年5月城市道路塌陷事故共244起,造成39人受傷,33人死亡。城市道路塌陷災害在初現(xiàn)端倪時若不及時進行有效控制和治理,會進一步導致更大范圍塌陷,甚至引起地面建筑物倒塌、基礎設施損毀等一系列嚴重次生災害,給城市基礎設施及人民群眾的生命財產安全帶來嚴重影響。預防道路塌陷事故,需要加大排查力度,建立常態(tài)化體檢機制,以便及時發(fā)現(xiàn)并排除隱患[1,2]。

目前,城市道路塌陷普查探測最常用的手段是探地雷達(ground penetrating radar,GPR)法,該方法具有精度高、連續(xù)無損、實時成像和結果直觀等優(yōu)點[3]。但是,考慮到城市道路跨度較大、分布范圍廣的特點,若對城市道路塌陷隱患實施全方位排查,采用單一的探地雷達法存在工作量大、成本高、盲目性且排查效率低等問題。合成孔徑雷達干涉測量(Interferometric synthetic aperture radar,InSAR)是一種主動式微波遙感技術,因其具有高精度、高分辨率、全天候全天時等優(yōu)點,已廣泛應用于城市基礎設施安全體檢領域[4~6]。在獲取高精度形變信息基礎上,綜合多源評價指標,建立合理的評估模型,對城市道路塌陷隱患進行易發(fā)分區(qū),可有效提高排查效率,降低作業(yè)成本。因此,本文基于35景Sentinel-1A影像采用永久散射體雷達干涉測量(persistent scatterer InSAR,PS-InSAR)技術,獲取鼓樓區(qū)江東北路以東片區(qū)主要道路2019年~2020年高精度的道路形變信息,包括年平均形變速率和形變梯度,結合軟土層厚度、管道滲漏點和軌道交通分布信息,利用層次分析法[7]建立城市道路塌陷評估模型,對實驗區(qū)道路塌陷進行易發(fā)性評估,最后經現(xiàn)場雷達探測等手段進行驗證和綜合評價。

2 PS-InSAR技術的基本原理

PS-InSAR技術的基本原理是利用覆蓋同一區(qū)域的多景雷達影像,通過統(tǒng)計分析時間序列上幅度和相位的穩(wěn)定性,從而探測出不受時間、空間基線失相干和大氣影響的穩(wěn)定點目標。這些點目標能在相當長的時間間隔內仍保持高相干性,如裸露的巖石、建筑物、路橋和人工布設的角反射器等,由于這些點目標長時間仍能保持穩(wěn)定散射特性,且?guī)缀醪皇馨唿c噪聲的影響,因此被稱作永久散射體(permanent scatterer,PS)。由這些密集的PS點構成的“天然GPS網(wǎng)”,可以精確估計并消除大氣相位誤差,從而獲取毫米級的地表形變監(jiān)測精度[8]。

PS-InSAR城市道路形變監(jiān)測主要步驟包括公共主影像選取、SAR影像配準、差分干涉處理、PS選取、形變參數(shù)反演、大氣相位估計和去除、城市道路形變信息提取等,其數(shù)據(jù)處理流程如圖1所示。

圖1 PS-InSAR數(shù)據(jù)處理流程圖

3 數(shù)據(jù)處理與評估

3.1 PS-InSAR數(shù)據(jù)處理

以南京市鼓樓區(qū)江東北路以東片區(qū)為實驗區(qū),利用覆蓋實驗區(qū)的35景升軌Sentinel-1A影像,時間跨度為2019年1月~2020年4月,入射角約為33.9°,極化方式為VV,空間分辨率為 5 m×20 m,時空基線參數(shù)如圖2所示。

圖2 Sentine-1A影像時空基線

基于Sentinel-1A影像采用PS-InSAR技術共識別出 19 967個PS點,利用克里金插值法將點狀形變結果擬合成形變趨勢面,并根據(jù)實驗區(qū)龍園西路、定淮門大街、草場門大街、清涼門大街,鳳凰西街等主要道路矢量范圍,獲得實驗區(qū)城市道路形變速率圖,如圖3(a)所示。形變速率一般用來描述形變過程在時間上變化的快慢,然而對于城市道路塌陷隱患,空間上的不均勻沉降所造成的危害遠大于均勻沉降[9]。因此,在獲取形變速率的基礎上應進一步分析形變在空間上變化的快慢程度,即形變梯度(gradient,g),其計算公式可表示為:

(1)

式(1)中,vi和vj分別為任意兩像元i和j間形變速率值,d為兩像元i和j間距離。

在獲取高精度的形變速率基礎上,利用形變梯度算法[10],獲得實驗區(qū)城市道路形變梯度,如圖3(b)所示。形變速率和形變梯度在空間分布上具有不一致性,形變速率最大值位于湛江路和清涼門大街交叉處,而形變梯度最大值位于北圩路和清涼門大街交叉處,兩者屬于鄰接關系。

圖3 實驗區(qū)PS點形變速率和形變梯度

3.2 城市道路塌陷易發(fā)性評估

道路塌陷風險等級由風險發(fā)生可能性和風險后果嚴重性決定[11]。對于城市道路塌陷易發(fā)性評估,重點關注道路塌陷風險發(fā)生的可能性,從而實現(xiàn)城市道路塌陷隱患高效排查。城市道路塌陷易發(fā)性評估模型計算公式可表示為:

(2)

式(2)中,P為城市道路塌陷易發(fā)性分值,P(i)為評估指標,W(i)為評估指標權重。

城市道路塌陷頻發(fā)最主要的原因是地下管道破損滲漏、施工擾動等,且路面塌陷易發(fā)性與地面不均勻沉降存在相關關系[12]。因此,在獲取InSAR城市道路形變梯度的基礎上,結合軟土層厚度、管道滲漏點和軌道交通分布信息,采用層次分析法,建立合理的城市道路塌陷易發(fā)性評估模型,如表1所示。本文建立了城市道路塌陷4類評估指標,分級標準為低、中、高三個等級,依次量化為1,2,3,分別表示道路塌陷發(fā)生可能性較小、一般、較大,實驗區(qū)道路塌陷評估指標分級結果如圖4所示。

城市道路塌陷易發(fā)性評估模型及分級 表1

圖4 實驗區(qū)道路塌陷4類評估指標分級結果

4 結果分析與驗證

4.1 城市道路塌陷易發(fā)性分析

根據(jù)本文建立的城市道路塌陷易發(fā)性評估模型,得到了實驗區(qū)易發(fā)性評估結果,如圖5所示。實驗區(qū)道路塌陷易發(fā)性空間特征明顯,呈現(xiàn)西南高東北低的趨勢。道路塌陷高易發(fā)區(qū)主要分布在實驗區(qū)西南側龍園西路、湛江路、清涼門大街和鳳凰西街,面積約 0.23 km2,占實驗區(qū)總面積的13.0%;道路塌陷較高易發(fā)區(qū)主要分布在高易發(fā)區(qū)的周圍,面積約 0.55 km2,占實驗區(qū)總面積的31.1%;道路中等易發(fā)區(qū)分布范圍最廣,主要分布在東北側區(qū)域,并與低易發(fā)區(qū)交叉分布,面積約 0.79 km2,占實驗區(qū)總面積的44.6%;道路塌陷低易發(fā)區(qū)主要分布在東北側沿河區(qū)域,面積約 0.2 km2,占實驗區(qū)總面積的11.3%。

圖5 實驗區(qū)城市道路塌陷易發(fā)性評估結果

4.2 結果驗證

根據(jù)實驗區(qū)城市道路塌陷易發(fā)性評估結果,共選取了9處高易發(fā)區(qū),分別為YC01~YC09,經現(xiàn)場地質雷達探測、數(shù)據(jù)處理與圖像解譯,共標定3處地下病害體,其中1處富水,1處嚴重疏松,1處一般疏松,如圖6所示。經過復測詳查、鉆孔和開挖驗證,確定富水病害范圍 2 m(南北)×2 m(東西),頂部埋深約 1.0 m;嚴重疏松病害范圍 5 m(南北)×2 m(東西),頂部埋深約 1.2 m;一般疏松病害范圍 8 m(南北)×4 m(東西),頂部埋深約 1.3 m。實驗結果表明,本文利用物探和InSAR遙感技術,建立道路塌陷評估模型,可有效探查道路塌陷隱患。

圖6 實驗區(qū)3處地下病害雷達圖譜

5 結 論

本文利用PS-InSAR技術獲取南京市鼓樓區(qū)江東北路以東片區(qū)2019年~2020年高精度形變信息,計算出形變梯度,結合軟土層厚度、管道滲漏點緩沖區(qū)和軌道交通緩沖區(qū)信息,利用層次分析法,建立城市道路塌陷評估模型,對實驗區(qū)道路塌陷易發(fā)性評估結果進行分析和驗證,結果表明:

(1)實驗區(qū)地面塌陷形變易發(fā)性空間特征較明顯,呈現(xiàn)西南高東北低的趨勢,高易發(fā)區(qū)主要分布在實驗區(qū)龍園西路、湛江路、清涼門大街和鳳凰西街等,應重點關注;

(2)對9處高易發(fā)區(qū)經現(xiàn)場雷達探測交叉驗證,確認了地下病害類型及位置,表明本文方法的有效性。

本文的結果對城市道路塌陷隱患排查工作具有參考意義,可有效提高排查效率。

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