浙江省测绘科学技术研究院浙江杭州330110
摘要：地面沉降分为区域性抽水地面沉降和局部工程性地面沉降，为了准确掌握地面沉降类型分布情况，基于地表要素分布和InSAR地面沉降量大小，通过计算聚类要素和地表要素的沉降相关性指数，自动区分出区域性抽水地面沉降和局部性工程性地面沉降。
关键词：地面沉降；InSAR；聚类分析；沉降相关性指数
1引言
浙江省属于地面沉降防治工作重点区域，按诱发因素不同，浙江省地面沉降主要可分为因地下水过量开采引发的区域性抽水地面沉降和因建筑物荷载或地面堆载、软土自然固结等引发的局部工程性地面沉降。为了准确掌握地面沉降类型分布情况，本文基于地表要素分布和沉降量大小，设定沉降相关性指数，利用空间聚类分析方法，通过计算聚类要素和地表要素的沉降相关性指数，自动区分出区域性抽水地面沉降和局部性工程性地面沉降，为更加准确掌握地面沉降发展趋势、评价地面沉降危害提供基础。
2主要研究方法
空间聚类作为聚类分析的一个研究方向，是指将空间数据集中的对象分成由相似对象组成的类。同类中的对象间具有较高的相似度，而不同类中的对象间差异较大。
本本文采用空间扫描统计法，使用圆作为扫描窗口，搜索整个研究区。其中扫描窗口半径大小的选取，根据圆内样本数占总样本数的比例来确定，从0-50%逐步上升。针对每个圈，比较窗口内和窗口外的出现的几率，存照窗口内统计上明显高的圈定义为空间集聚。空间扫描统计法使用泊松分布或伯努利分布来判断统计显著性。如果是二项分布数据（即事件与非事件数据）选用伯努利模型，它要求所有样本的地理坐标，事件记为1，非事件记为0。在伯努利模型中窗口z的似然函数计算如下：
其中，N为研究区中的样本总数，n为窗口中的事件数，M为研究区中的非事件数，m为窗口中的非事件数，p=n/m为事件在窗口中的概率，q=（N-n）（M-m）为事件在窗口外的概率。
对每个窗口，求似然函数的最大值，最可能的集聚圈就是窗口内最不可能为随机分布的圈。这种方法找到了最可能的集聚圈后，还可能找到与之不重叠的次一级集聚圈。
3InSAR技术监测地面沉降
InSAR（合成孔径雷达干涉测量）技术是近年来地面沉降监测的新方法，它通过发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，通过从空间领域对地表进行监测，获取高精度的三维地形信息和地表微小形变信息，InSAR技术可以大范围、高密度的监测区域地面沉降情况。
本次研究选取浙江省宁波市为试验区域，数据利用3米高分辨率的COSMO-SkeyMed数据。共有从2011年9月-2015年1月的26期影像数据。
3.1数据预处理
对SAR数据，根据小基线组合原则，形成若干个主辅干涉像对，依次进行粗配准、精配准、生成干涉图、去平地相位、去地形相位等处理，生成差分相位图。
3.2地表形变反演
利用预处理后的时间序列SAR影像开展地表形变反演监测分析，依次进行稳定点目标提取、Delaunay三角网建立、线性形变估计、非线性形变和大气相位的分离与估计、总形变量估计等处理。试验区域InSAR处理结果如下图所示：
图1宁波区块地面沉降InSAR监测成果图
宁波地面沉降总体呈现相对稳定趋势，宁波东北部沿海地区（招宝山街道、澥浦镇、慈溪市东南部围垦区）、中部地区（骆驼街道、庄桥街道、江东区所辖街道和首南街道）等部分区域存在明显沉降现象；西北部（掌起镇、龙山镇、九龙湖镇）和东部地区（大碶街道、东吴镇）较为稳定。
4聚类要素和地表要素的沉降相关性分析
通过对上述InSAR地面沉降结构开展空间聚类分析，整个研究区的InSAR相干点可以划分为若干类，在此基础上，根据地表要素分布，结合InSAR地面沉降量的相对大小，自动区分出区域性抽水地面沉降和局部性工程性地面沉降。
图2中利用空间扫描统计法对InSAR相干点进行空间聚类分析后，得到A、B、C三类，通过分析这三类InSAR相干点与相应地表要素（人工建筑）的相关性，同时结合InSAR地面沉降量的相对大小（其中A类InSAR相干点平均沉降速率超过10mm/a），可以判断A类InSAR相干点属于局部性工程性地面沉降；同理，图3中D、E类InSAR相干点与相应地表要素具有很强的相关性，且其年均沉降速率接近15mm/a，可以判断属于局部性工程性地面沉降。
图2基于地表要素的InSAR沉降相关性指数聚类分析示意图1
图3基于地表要素的InSAR沉降相关性指数聚类分析示意图2
5结论
为区分区域性抽水型地面沉降和局部性工程地面沉降，本文研究了基于地表要素的InSAR沉降相关性指数聚类分析，可自动区分出传统的抽水型地面沉降和局部性工程地面沉降。下一步可进一步结合地下水水位、土壤条件、地质情况等地质环境要素，并在考虑工程建设及人类活动等情况下，对地面沉降诱因、发展等进行了多角度、全方位的综合分析评价。
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