图 4 某钻井水溶矿区 LOS 方向形变图图 5 数据分布检验( a) 直方图; ( b) 正态 QQ 图图 5( b) 显示数据近似直线，无明显离群值，数据基本服从正态分布。图 6 为趋势分析图，图中竖线表示某平面位置上图 6 趋势分析图的沉降值，将其分别投影到东西向、南北向，获得的相应拟合线表明: 由西向东、由南向北均呈平滑下降，但东西方向的下降趋势比南北方向的趋势显著，与实际开采推进方向一致。3．2 数据精度分析将式( 2) 中的 P估算导入 Arc MAP 中，精度分析结果分别如图 7～8 所示。图 7 数据质量估算结果图 7 中，白色区域表示 P估算较大，黑色区域表示P估算较小。图中西南部黑色稠密，监测精度较高; 而东北部则白色分布较广，监测精度较低，与图 4 中 LOS方向形变分布规律一致，是由于形变较小区域，相干性系数较大，P估算较小，形变测量精度较高。图 8 数据质量估算结果统计图图 8 中，共计算 17 052 个 P估算值，其中 98%分布于－0．001～0．038 之间，最大值 0．513，平均值 0．009，标准差 0．010，表明整体监测精度较高。4 结 论采用 D-In SAＲ 结合 Arc GIS 软件进行三维制图和地质统计分析技术，可满足平原地区钻井水溶矿山开采深度小、开采厚度大、地表形变监测精度要求高、监测时效性要求强的特点。1) Goldstein 滤波是平原地区钻井水溶开采矿山地表形变 D-In SAＲ 监测去噪的有效方法。矿区地处平原，采用 Goldstein 滤波可提高干涉条纹清晰度，减第 5 期 贺跃光等: 平原地区钻井水溶矿区地表形变 D-In SAＲ 监测研究32图 2 某钻井水溶矿区位置示意Bn，cr=λＲtanθ2Ｒr( 1)式中 λ 为波长; Ｒ 为距离向距离; Ｒr为距离向像元间距; θ 为入射角。计算得: Bn，cr= 5 359． 214 m。而两景数据空间基线 9．589 m，远小于计算的 Bn，cr。时间基线 108 天，D-In SAＲ 的一个相位变化周期代表地形变化 0．028 m，适用干涉处理。3) 沉陷区干涉图生成: 配准主辅像对强度图，生成包含所有相位差( 地形、平地相位，主从影像获得的各种相位变化) 的多视干涉图( 见图 3( a) ) ; 主辅像对强度图、合成相位、斜距 DEM 去平后的干涉图，见图 3( b) 。图 3 裁剪区 D-In SAＲ 数据处理图( a) 包含所有相位信息的干涉图; ( b) 去平后的干涉图; ( c) 滤波后的干涉图; ( d) 相干系数图; ( e) 相位解缠结果; ( f) 重去平后的解缠结果; ( g) 传感器观测( LOS) 方向形变图; ( h) 数据质量的估算结果4) 自适应滤波和相干性计算: 矿区地处平原，采用Goldstein 滤波提高干涉条纹清晰度，减少空间基线( 时间基线) 失相干噪声，去除平地干涉相位噪声。滤波后的干涉结果见图 3( c) ，相位质量相干系数见图 3( d) 。5) 相位解缠: 采用最小费用流进行解缠处理，解决 2π 模糊问题，使之与线性变化的地形信息对应，生成相位解缠结果见图 3( e) 。6) 控制点选择: 控制点用来估算轨道精炼的修正参数: 在去平后的干涉图上选择控制点，避免存在地形相位未去除区域和变化区域; 选择相干性高的区域; 控制点均匀分布于监测区; 避免解缠错误区域，如相位孤岛等。控制点质量通过轨道精炼后生成的文件查看。7) 轨道精炼和重去平: 选取 45 个控制点，采用线性优化法，消除可能存在的斜坡相位，解缠结果见图 3( f) ，均方根误差 16．524 4 m，去除残余轨道误差的平均值－0．096 6 rad，标准差 0．300 4 rad。8) 相位转形变和地理编码: 将经绝对校准和解缠的实际相位，结合合成相位，转换为形变数据，以及地理编 码 到 制图 坐 标系 统，生 成 沿传 感 器 视 线 方 向( LOS) 形变信息见图 3( g) 。输出的监测精度如图 3( h) 所示。根据相干、波长等参数计算估算值 P估算为:P估算=1 － γ22γ2槡·λ4π( 2)式中 γ 为干涉相干性。3 D-In SAＲ 监测数据分析3．1 形变统计分析为分析某钻井水溶矿区的地表形变特点，将传感器观测( LOS) 方向的形变图导入 Arc GIS 中，对裁剪区进行二次裁剪，获得矿区形变如图 4 所示。图 4 中红色区域表示上升，蓝色区域表示下降。矿区地表沉降盆地近似碗状，呈现下降趋势，沉降量不超过 30 mm，其中西南部沉降变形较小，而东北部沉降较大，是由于西南部为钻井一期开采区，已于 2013 年 7 月停采，东北部为二期正在开采区，沉降变形较剧烈。Arc GIS 软件的地质统计分析模块提供探索性数据分析( explore data) 工具，计算数据分布结果见图 5。表明5 km2范围内，共 17 052 个像素点，平均值－0．001 747 6，中位值－0．001 304 1，偏度－0．530 85，接近于正态分布; 峰度 5．418 4，略大于正态分布值 0，基本服从正态分布。2016 年 12 月 18 日 ～ 2017 年 4 月 5 日共 108 天，最大下沉值约 28．040 mm，最大上升值 22．304 mm。计算最大下沉速度 0．260 mm/d，最大上升速度 0．206 mm/d，未超过水溶矿区地表沉降监测设定的预警值 0．3 mm/d。22 矿 冶 工 程 第 38 卷监测结果严格控制地表形变。水准或 GPS 监测是基于离散点的观测，且现场水准点或 GPS 点容易损坏，难以对整个矿区实现大范围、全方位的实时监测［3－5］。合成孔径雷达差分干涉测量( differential interferometrysynthetic aperture radar，D-In SAＲ) 是一种主动式微波遥感技术，通过差分干涉测量处理，除去无效相位信息后提取形变相位，具有高灵敏度、高空间分辨率、宽覆盖率、全天候全天时等传统测量技术无法比拟的优势，可达到地表厘米甚至毫米级监测精度［6－8］。结合 ArcGIS 软件进行三维制图和统计分析，能形象直观反映矿区开采沉陷数据分布特征与总体规律，并能准确识别和量化形变趋势，实现对矿区的地表沉陷规律全覆盖、动态监测［9－11］。1 矿区概况某钻井水溶矿山开采无水芒硝，开采矿体赋存于第三系始新统含盐段中上部的三矿组内。矿区地形平坦，渠道纵横交叉，自然村落散布，地表主要为农田，间有大小水塘多个，人口稠密，面积约 5．0 km2。地理坐标为东经 111°43'31″ ～ 111°45'15″，北纬 29°42'00″ ～29°42'59″。三矿组由无水芒硝与钙芒硝互层组成，含钙芒硝矿 5～10 层，累计厚度平均 7．16 m; 无水芒硝矿层 6～11 层，累计厚度平均 9．53 m; 顶板埋深 187．19 ～264．12 m，平均 224．79 m。上覆地层岩性: 直接顶板厚35．37 ～ 43． 59 m，含泥云质钙芒硝，再上为厚 37． 65 ～122．90 m 的紫红色泥岩，两层基岩相加厚度约 100 ～140 m。基岩顶部为厚 77．95 ～ 138．55 m 的第四系黏土和砂砾石层; 底板埋深 197．84 ～ 277．22 m，直接底板为含云质钙芒硝层。采用热水热溶三管钻井水溶油垫法开采，设计井组距离 80 m，组内井距 40 m( 每组 3 井) ，矿山回采率 20．38%。2 矿区 D-In SAＲ 监测数据处理2．1 监测数据处理流程SAＲ 系统对钻井水溶开采矿区地表进行两次或多次观测时，受开采影响，地表发生形变。初始干涉相位中包含几种因素引起的相位贡献，须去除平地相位、地形相位、大气延迟相位、随机噪声相位等，保留形变相位，即差分干涉测量( D-In SAＲ)［12－15］。采取 DEM二轨法 D-In SAＲ 技术对该矿区进行形变提取，通过SAＲ 系统监测所得的地表形变前后两幅影像，经基线估算-干涉图生成-自适应滤波和相干性计算-相位解缠-控制点选择-轨道精炼和重去平-相位转形变和地理编码，获得地理坐标下矿区形变量。DEM 二轨法数据处理流程见图 1。图 1 D-In SAＲ 数据处理流程图2．2 数据选择选取研 究 时 段 哨 兵 1 号 ( Sentinel-1A) 数 据 和SＲTM DEM 雷达数据，参考 DEM 去除干涉图中地形相位。哨兵 1 号( Sentinel-1A) 数据: 欧空局对外开放的Sentinel-1A 干涉数据，是在干涉宽幅模式下获取的SLC 像对，分辨率 ( 5 m × 20 m) 中等，幅宽 250 km，通过递进的地形扫描方式获取 3 个子条带，确保幅宽范围内影像的一致性［16］，数据参数见表 1。表 1 Sentinel-1A 影像数据参数参数 主影像 辅影像获取时间 2016－12－18 2017－4－5极化方式 VV VV入射角 39．036 7° 39．078 0°轨道类型 ASCENDING( 升轨) ASCENDING( 升轨)行数 68 220 68 547列数 13 110 13 113纬度范围29°6'37．5″ ～31°8'30．6″N28°16'39．7″ ～30°18'45．9″N经度范围110°34'38．4″ ～113°9'15．9″E110°45'37．8″ ～113°19'37．3″E距离向分辨率 2．329 56 m 2．329 56 m方位向分辨率 13．927 13 m 13．929 44 mSＲTM DEM 数据: 美国太空总署和国防部国家测绘局联合测量的 SＲTM3 Version4 数据，矿区位于欧亚区域，DEM 空间分辨率为 90 m。2．3 数据处理基于 ENVI SAＲscape，结合矿区地表形变 SAＲ 影像数据，采用 DEM 二轨法差分干涉处理。1) 子区裁剪: 矿区面积 5 km2左右，直接输入地理坐标范围裁剪数据( 如图 2 所示) 。从东到西，东经112° ～ 111°33'; 从南到北，北纬 29°54' ～ 29°33'。2) 基线估算: 对经裁剪的主、辅影像数据进行基线估算。临界基线 Bn，cr计算式为:第 5 期 贺跃光等: 平原地区钻井水溶矿区地表形变 D-In SAＲ 监测研究12平原地区钻井水溶矿区地表形变 D-In SAＲ 监测研究①贺跃光，张 琪，邢学敏( 长沙理工大学 交通运输工程学院，湖南 长沙 410004)摘 要: 针对某平原地区钻井水溶矿山地处农业高产示范基地、矿体开采深度小、开采厚度大、地表形变监测要求准确及时的特点，采用合成孔径雷达差分干涉测量( D-In SAＲ) 技术计算地表形变值，并估算数据质量。将获取的地表形变图与数据质量估算结果导入 Arc GIS，计算地表形变值，分析矿区形变趋势，以及形变值与监测精度的相关性规律。结果表明，D-In SAＲ 监测对平原地区钻井水溶矿区具有较强适用性: Goldstein 滤波是去除平原地区钻井水溶开采矿山地表形变 D-In SAＲ 监测相位噪声的有效方法; 钻井水溶矿区地表形变趋势与开采推进进度一致，地表沉降呈正态分布规律，盆地近似碗状; 监测精度与形变大小具有负相关性，地表形变越小，干涉相干性系数越大，监测精度越高。关键词: 钻井水溶开采; 合成孔径雷达差分干涉测量; Goldstein 滤波; 地表形变; 监测精度中图分类号: P227 文献标识码: A doi: 10．3969/j．issn．0253－6099．2018．05．005文章编号: 0253－6099( 2018) 05－0020－05D-In SAＲ Monitoring of Ground Surface Deformation in Mines withSolution Mining Method in Plain AreaHE Yue-guang，ZHANG Qi，XING Xue-min( School of Traffic and Transportation Engineering，Changsha University of Science and Technology，Changsha 410004，Hunan，China)Abstract: In view of the shallow depth and high thickness of ore mass to be mined in one mine with solution miningmethod that is located in an agricultural high-production demonstration base in plain area，the accuracy and timelinessneed to be ensured in the surface deformation monitoring． The differential interferometry synthetic aperture radar ( D-InSAＲ) technique was used to calculate surface deformation values and assess data quality． The obtained surfacedeformation maps and data quality assessment results were then imported into Arc GIS for calculation of the surfacedeformation values，analysis of the deformation trend in the mining area，as well as determination of the correlationbetween deformation values and monitoring accuracy． Ｒesults show that monitoring with D-In SAＲ technique is highlyapplicable to mines with solution mining method in plain area． Goldstein filtering method is effective to remove phasenoise from surface deformation D-In SAＲ monitoring in mines with solution mining method in plain area，and the trend inthe surface deformation for the mines with solution mining is consistent with the progress in the mining advancement，andthe surface subsidence follows a normal distribution，with an approximately U-shaped basin． There shows a negativecorrelation between the monitoring accuracy and the deformation，indicating the smaller the surface deformation，thelarger the interferometric coefficient，and the higher the monitoring accuracy．Key words: solution mining with drilled well; monitoring with D-In SAＲ technique; Goldstein filtering method; surfacedeformation; monitoring accuracy盐类矿床钻井水溶开采是通过钻井将溶剂水注入开采矿层溶解硐室，就地溶解，生成富含开采矿物的卤水，并从钻井中采出的方法［1－2］。盐类矿床开采在地下形成溶腔，随溶腔增大，引发上覆岩层移动与变形，危害地表农田及建( 构) 筑物，导致地表开裂、矿区透水等事故发生，影响矿山生产和居民生活环境。某盐类矿床开采厚度大，开采深度较小，地处农业高产示范基地矿山，需要进行准确及时的形变监测，并① 收稿日期: 2018－04－25基金项目: 国家自然科学基金青年基金( 41701536) ; 湖南省自然科学基金青年基金( 2017JJ3322) ; 长沙理工大学公路养护技术国家工程实验室开放基金( KFJ150105) ; 道路灾变防治及交通安全部工程研究中心开放基金( KFJ150402)作者简介: 贺跃光( 1966－) ，男，湖南益阳人，教授，博士，主要研究方向为工程灾害监测与治理。少空间基线( 时间基线) 失相干噪声，有效去除平地干涉相位噪声。2) 利用 D-In SAＲ 监测技术可获取钻井水溶矿山开采地表沉降规律。钻井水溶矿区地表形变趋势与开采推进进度一致，地表沉降呈正态分布规律，盆地近似碗状，地表下沉值较小，最大下沉速度 0．260 mm/d，下沉值由西南往东北方向逐渐增大，与钻井水溶开采矿井推进进度方向一致。3) Arc GIS 软件进行三维制图和地质统计分析，能形象直观反映矿区开采沉陷数据分布特征与总体规律，并能准确识别和量化形变趋势。某钻井水溶矿区98%的数据质量估算值分布在 － 0．001 ～ 0．038 之间，最大估算形变精度值 0．513，平均值 0．009，监测精度较高; 监测精度与形变大小具有负相关性，地表形变越小，干涉相干性系数越大，监测精度越高。参考文献:［1］ 王清明． 钻井水溶开采与设计［M］． 北京: 化学工业出版社，2016．［2］ He Y G，Li Z W，Yang X L． Hazard development mechanism anddeformation estimation of water solution mining area［J］． Journal ofCentral South University of Technology ( English Edition) ，2006，13( 6) : 738－742．［3］ 朱建军，邢学敏，胡 俊，等． 利用 In SAＲ 技术监测矿区地表形变［J］．中国有色金属学报，2011，21( 10) : 2564－2576．［4］ Karmis M，Agioutantis Z． Enhancing mine subsidence prediction andcontrol methodologies for long-term landscape stability［M］． UnitedStates，OSMＲE: Pittsburgh Center，2009．［5］ 王志勇，张继贤，黄国满． 基于 In SAＲ 的济宁矿区沉降精细化监测与分析［J］． 中国矿业大学学报，2014，43( 1) : 169－174．［6］ Jiang L M，Lin H，Ma J W，et al． Potential of small-baseline SAＲinterferometry for monitoring land subsidence related to undergroundcoal fires: Wuda( Northern China) case study［J］． Ｒemote Sensing ofEnvironment，2011，115( 2) : 257－268．［7］ 尹宏杰，朱建军，李志伟，等． 基于 SBAS 的矿区形变监测研究［J］．测绘学报，2011，41( 1) : 52－58．［8］ Miguel C，Andrew J，Hooper Ｒ． Surface deformation induced by waterinflux in the abandoned coal mines in Limburg， the Netherlandsobserved by satellite radar interferometry［J］． Journal of AppliedGeophysics，2013，88: 1－11．［9］ 魏海霞，高照忠，叶长斌． 融合 D-In SAＲ 技术与 Arc GIS 软件的矿区开采沉陷监测［J］． 金属矿山，2016( 11) : 128－131．［10］ Ge L，Chang H C，Ｒizos C． Mine subsidence monitoring usingmulti-source satellite SAＲ image［J］． Photogrammetric Engineeringand Ｒemote Sensing，2007，73( 3) : 259－266．［11］ Samsonov S，Tiampo K，Ｒundle J，et al． Application of D-In SAＲGPS optimization for derivation of fine scale surface motion maps ofSouthern California［J］． IEEE Transactions on Geoscience andＲemote Sensing，2007，45( 2) : 512－521．［12］ Perski Z，Hanssen Ｒ，Wojcik A，et al． In SAＲ analyses of terraindeformation near Wielizka Salt Mine Poland［J］． EngineeringGeology，2009，106( 1) : 58－67．［13］ 王桂杰，谢谟文，邱 骋，等． D-IN SAＲ 技术在大范围滑坡监测中的应用［J］． 岩土力学，2010，31( 4) : 1337－1344．［14］ Hayman A，Ge L，Yan Y G． Mapping accumulated mine subsidenceusing small stack of SAＲ differential interferograms in the Southerncoalfield of New South Wales，Australia［J］． Engineering Geology，2010，115( 1 / 2) : 1－15．［15］ Samonov S，Oreye N，Smets B． Ground deformation associated withpost-mining activity at the French-German border revealed by novelIn SAＲ time series method［J］． International Journal of AppliedEarth Observation and Geoinformation，2013，23: 142－154．［16］ 刘保坤，禹卫东． Scan SAＲ 与 TOPSAＲ 的对比研究［J］． 中国科学院研究生院学报，2011，28( 3) : 360－365．引用本文: 贺跃光，张 琪，邢学敏． 平原地区钻井水溶矿区地表形变D-In SAＲ 监测研究［J］． 矿冶工程，2018，38( 5) : 20－24．( 上接第 19 页)［2］ 王树仁，王金安，戴 涌． 大倾角厚煤层综放开采顶煤移动规律与破坏机理的离散元分析［J］． 北京科技大学学报，2005，27( 1) : 5－8．［3］ 卢国志，汤建泉，宋振骐． 传递岩梁周期裂断步距与周期来压步距差异分析［J］． 岩土工程学报，2010，32( 4) : 538－541．［4］ 谢和平，高 峰，鞠 杨． 深部岩体力学研究与探索［J］． 岩石力学与工程学报，2015，34( 11) : 2161－2178．［5］ 李传明，谢广祥，林远东，等． 巷道薄分层软弱底板围岩变形控制机理与支护实践［J］． 采矿与安全工程学报，2017，34( 5) : 948－954．［6］ 张建兵，王成武，刘鹏程，等． 大倾角综采工作面矿压显现规律研究［J］． 煤炭技术，2015，34( 7) : 40－42．［7］ 刘艳章，吴恩桥，冯毓松，等． 基于有限元分析的大包庄矿地表移动带圈定［J］． 矿冶工程，2017，37( 3) : 11－15．［8］ 赵启峰，孟祥瑞，刘庆林，等． 近距离煤层下层煤首采面矿压显现规律研究［J］． 煤炭工程，2008( 2) : 70－72．［9］ 李启月，陈 亮，范作鹏，等． 地下工程支护效果的 AＲMA 预测模型及应用［J］． 矿冶工程，2013，33( 3) : 8－12．［10］ 李克蓬，马凤山，郭 捷，等． 三山岛海底金矿开采充填体与围岩变形规律的数值模拟［J］． 黄金科学技术，2016( 4) : 73－80．［11］ 李俊平，张 明，柳才旺． 高应力下硬岩巷帮钻孔爆破卸压动态模拟［J］． 安全与环境学报，2017，17( 3) : 922－930．［12］ 郭 阳，李夕兵，马春德，等． 不同应力状态下采场稳定性的数值模拟分析［J］． 矿冶工程，2015，35( 2) : 38－41．引用本文: 邢东升，王李管，刘晓明． 大采高仰斜综采工作面矿压显现规律研究［J］． 矿冶工程，2018，38( 5) : 16－19．42 矿 冶 工 程 第 38 卷