复杂山区铁路沿线形变监测

卢志昌

（南昌铁路天河测量技术股份有限公司，南昌30008）

1 引言

传统的地面人工监测方式虽然可以提取到较为精准的形变数据，但整个监测所花费的成本较高，重复观测周期长，其实时监测能力不高，如水准测量和GPS。星载合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术是一种全新的形变监测方法，优势在于可以全天候、全天时地获取形变信息，但其在一定程度上会受到时间和大气效应的影响。因此，进一步完善相关监测技术，规范监测流程对于复杂山区铁路沿线形变监测具有重要的意义。

2 SqueeSAR技术的应用原理简述

近年来，随着测量技术的发展，各种针对复杂山区铁路沿线形变监测的技术陆续出现。为了有效提升铁路沿线点的分布密度，得到准确可靠的形变信息，基于DS-InSAR技术，KS检验同质点选取与自适应滤波算法，能够得到分布式散射点，并且联合现阶段使用的PS-InSAR技术后，所衍生出的SqueeSAR技术可以准确地对铁路沿线开展时序形变监测。就SqueeSAR技术应用方式来看，其主要是加入分布式散射体DS点和非人工地表的散射体数量，而后对铁路沿线所在的山区SAR数据加以分析，进而分析出SqueeSAR实验结果与PS-InSAR结果之间的差异性[1]。现阶段，我国关于基于分布式散射点的长时间序列InSAR技术的相关研究较少，整体处于探索阶段，但可以明确的是，基于快速分布式目标检测的时序InSAR技术，能够快速提取到分布式散射点，最终实现地表形变监测。

对于基于KS算法的空间自适应滤波来说，其图滤波效果会受到窗口像素散射特性的影响，这要求在干涉图滤波前需要对窗口像素各个元点的散射特性进行全面的分析和判断，同时要选取和保证后散射特性样本点的一致性[2]。KS检验技术的优势在于可以提取到同质点，整体操作简单易行，不针对具体的分布函数，实现效果良好。就KS检验判断成效来说，其通过对P1、P2检验，能够准确得知是否为统计均匀像素，所分析的分布式散射点的随机标量在重新参数化的情况下依然较为稳定。而对于相位三角法估计最优相位来说，其重建过程中的干涉相位噪声小，整个开展过程更加安全可靠。可以说，相位三角法为分布式散射点、后向散射信息和时相稳定性信息的沟通提供了桥梁，实践应用效果显著。

3 铁路沿线形变监测项目

本文所选取的铁路沿线形变监测项目为渝怀铁路，渝怀铁路属于西部大开发的重点项目。全程624.523km，整条铁路包括滑坡、煤层、岩溶、断层、天然气等地质地形条件，更为重要的是，渝怀铁路跨越了7条江河，沿线所设计的隧道共计190座，桥梁共计372座，最长的隧道为原梁山隧道，长度达到11.68km。总的来看，渝怀铁路所处的地质地形是比较复杂恶劣的，如何做好此区域的形变监测对铁路安全运行具有十分重要的意义。本次研究所选取的对象为彭水—黔江段，整体地势起伏较大，属于典型的喀斯特地貌，其中包括2段隧道和长度为1 044m的桥梁。在确定研究区域后，首先按照此区域植被覆盖特点，获取高分辨率的卫星影像数据，并对主影像进行预处理加工，获得时序差分干涉像对。

4 数据预处理与分析

4.1 数据处理

在数据处理过程中，首先，借助整景ALOS-2数据配准，剪出所需要的符合区域，而后利用SLC数据集和参数文件，得到所需要的基线文件和专门用于记录干涉信息的文本文件。这是本次经过10景SAR影像所获得的平均强度影像。数据的预处理工作完成后，所需要做的工作便是利用KS检验选取分布式散射点，相位三角算法获得最优相位，最终获取时间序列上高相干性的地面目标点，以此保证分布式散射点、后向散射信息和时相稳定性信息之间具有良好的统计特性，实现联合处理。待两者有效联合后，需要利用外部DEM数据生成所需要的差分干涉图，所生成的差分干涉图目标在于开展回归分析。除此之外，铁路沿线形变参数和参与地形误差均需要通过最小二乘法来实现，且需要通过时间维高和空间维低通滤波估算和移除大气延迟相位的影响，最终得到时间序列形变。

本次以500m作为缓冲区半径，对彭水—黔江段沿线500m范围内的区域进行了整体的形变分析。就研究成果来看，该区域存在3处变形，更为重要的是这3处变形均距离铁路轨道的不足350m，最大平均形变速率达到了90mm/a，这提示该区域极易发生山体滑坡，对铁路安全运行造成的潜在危害极大。对其余2处的形变速率加以分析和比较后发现，剩余2处的形变速率可以达到55mm/a，虽然相比于最大平均形变速率较小，但依然值得特别注意。

4.2 研究结果分析

对于影响渝怀铁路彭水—黔江段形变的诱发原因，经过分析研究认为重点有3方面，即区域性人类活动、降水条件和自然地质。首先，在区域性人类活动原因分析中发现，发生形变的3处均位于乡镇地段，其中一个形变点距离国道较近。其中的一个形变点有水渠、房屋修建等人类工程活动，因为开挖边坡坡脚，对整个斜坡的支撑力造成了影响，这大大改变了斜坡体的应力分布，直接造成的危害便是基岩的蠕滑和坍塌，严重时山体失稳造成大型坍塌事故。另外的2点位处于农田附近，农田所进行的耕作活动加大了铁路沿线形变。在自然地质条件分析中发现，彭水—黔江段属于深切割的强侵蚀岩溶化中山峡谷地形，地形地质条件较为复杂，褶皱紧密，断层发育，所有的断裂构造是由4条正断层和3条迷断层组成，而在地下分布上，此区域的地下水可以分为岩溶水、孔隙水和裂隙水。整体来看，彭水—黔江段水文地质条件差别性大，所处地段有发生山体滑坡的可能性。在降水条件分析中发现，彭水—黔江段的彭水县属于亚热带温润季风气候，常年降雨量多，降水集中于6月和7月，为地质灾害多发时节，铁路沿线形变受久雨天气影响更加严重。

5 结语

铁路是沟通城市和居住地的经济命脉，但因为铁路地理跨度大，所处的地形地势条件复杂，运营沿线极易发生自然地质灾害，这对于铁路的安全运行极为不利。本文采用基于SqueeSAR算法的DS-InSAR技术对铁路沿线形变进行监测，发现该技术在大范围的铁路沿线形变监测中具有适用性和有效性。可以说，分布式散射点、后向散射信息和时相稳定性信息提取永久散射点的SqueeSAR算法可以有效获得复杂山区铁路沿线形变监测数据，为铁路安全运营提供了科学依据。