1.云南云岭高速公路工程咨询有限公司 云南昆明 650200 ；2.云南省公路工程监理咨询有限公司 云南昆明 650021；3.昆明理工大学 云南昆明 650093；4.石娜 至为工程管理（云南）有限公司 云南昆明 650000
摘要：针对目前云南省高速公路养护管理的现状，提出充分利用先进的InSAR对地观测技术，提升公路病害监测范围和监测能力，实现高速公路路况及路域环境大健康实时、大范围、面状监测，提高监测精度，降低养护成本。以昆磨高速公路为研究对象，基于InSAR技术，利用45景Sentinel-1影像提取了公路沿线沉降数据。监测数据的精度能够能够满足高速公路重要构造物的监测精度要求。因此，将InSAR技术引入到高速公路病害的早期识别与监测中，研究出一套适用于云南省公路地质灾害早期识别与监测的InSAR技术体系，实现高速公路沿线及其路域环境病害的精确、客观、连续大范围的监测、预警和影响评估等是可行的。
关键词：养护管理；InSAR技术；一体化监测体系
一、前言
近年来，云南省高速公路不断增加，截止十三五末全省高速公路里程将突破1万公里。云南省作为我国典型的山区省份，大多数的高速公路都在崇山峻林之间穿越，地形十分复杂，具有路线起伏大、桥隧比重大、急弯陡坡占比高、深挖高填等特点，养护成本高。加之云南处在全国交通路网的末端，交通流相对少，养护资金较紧张，如何使有限的养护资金达到最佳使用效果，是目前云南高速公路养护管理亟待解决的问题。
二、云南省高速公路养护管理工作现状
（1）公路养护监测局限性大，无法让管理者实时掌握公路及其路域范围的全面状态
传统的公路养护监测主要依靠人工巡查，然后人工汇总，具有一定的滞后性，同时由于云南省地形复杂，存在一定安全隐患的地方人工可能巡查不到，存在较大的局限性。虽然部分重要构造物设置了观测点进行监测，但基本上是对某些单一的工程进行定点监测，只能获取点状局部范围的情况，不能实时、准确、大范围的反映整条高速公路路况。
（2）养护成本高，无法做到养护资金合理安排
目前对高速公路的养护监测需要投入大量的人力、物力开展人工巡查，对高速公路病害及其严重程度做出识别和评估。人工巡查，具有一定的局限性和主观性，且无法对整条高速公路病害情况做出精确诊断，养护资金的使用无法做到精准有效。
（3）养护决策多依靠经验，缺乏科学决策依据
在公路养护管理过程中，管养单位积累了大量的现场经验，但由于人工巡查不能对病害的程度及其发展趋势进行动态和定量的监测，使得丰富的实践经验不能充分与科学理论相结合，缺乏一套科学的评估程序和现代监测技术，导致养护决策的制定具有很大的随机性和主观性，未能实现养护分级管理。
三、InSAR技术应用
合成孔径雷达干涉测量技术（InSAR，Interferometric Synthetic Aperture Radar）是近三十年来快速发展的新式形变监测技术[1]，现已逐渐成熟并投入到应用中，它满足各种气候条件下的连续监测，监测面积往往可达到上万平方公里。近年来，随着多颗先进的合成孔径雷达（SAR）卫星发射升空，将提供更丰富的数据，其监测精度也大幅提高，达到了数米甚至1米。同时，InSAR的数据处理方法也在不断提升，由传统的合成孔径雷达差分干涉技术，发展到目前通过对时间序列的影像处理方法，将InSAR变形监测精度提升至了毫米级[2]。目前InSAR技术已经广泛应用于地面沉降的监测中[3-6]。
InSAR具有实时、大范围、连续、信息丰富、可追溯等特点，在一定程度上可弥补传统养护管理手段的不足，对整条公路实时监测、安全预警等方面具有统筹协调作用。充分利用先进的InSAR对地观测技术将现有的点状（公路日常监测）、线状（公路定检）监测扩展为面状连续监测，提升公路病害监测范围和监测能力，实现高速公路路况及路域环境大健康实时、大范围、面状监测，可以减少人工巡查工作量，降低养护成本。
四、昆磨高速沉降识别及可视化
云南省作为我国典型的山区省份，大多数的高速公路都在崇山峻林之间穿越，地形十分复杂，且路域环境植被率高，宜选用穿透能力较强的C波段和L波段数据。同时，考虑到高速公路及其路域环境进行宏观监测的精度要求和经济适用性，本试验选用欧空局Sentinel-1（C波段）数据进行区域地表形变及其发展趋势动态监测研究。
4.1试验概况
对云南省卫星覆盖情况、地形地貌、路网覆盖情况等详细分析后，为有效识别出昆明周边高速路网的路基路面变形情况，选取覆盖昆明周边高速公路网的Sentinel-1数据进行试验分析，该数据覆盖了昆楚高速、昆曲高速、昆石高速部分路段以及昆磨高速的昆明至玉溪路段，该区域具有以下特点：
（1）路网较密、人口众多、经济发达，是主要的交通枢纽区。该区域公路是云南甚至东南亚国家与国内其他省份连通的主要通道，是重点监测对象；
（2）植被覆盖率相对较低，公路遮挡少，雷达信号相干性较高，得到的形变监测结果更接近实际形变；
（3）属于滇东、滇中高原，地形主要以起伏和缓的低山和浑圆丘陵为主，SAR影像叠掩效应较小，与地形相关的大气效应相对微弱较，在形变监测时受地形误差影响较小。
综合以上特点分析，该区域比较适合作为InSAR监测分析的试验区域。
试验获取了2018年6月至2019年12月间的45景Sentinel-1影像，以昆磨高速为研究对象，应用时序InSAR技术进行高速公路的灾害识别，并实现结果的可视化。图1为试验结果以及高速公路分布情况。
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图1 试验结果及路网概况
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图2 沉降区示意图
从试验结果可以看出，昆磨高速沿线有着3处明显的沉降，分别将它们命名为沉降区1、沉降区2和沉降区3，并把各个沉降区在速率图上标注出来，如图2。沉降区1位于昆明市官渡区周边，昆磨高速从沉降区中部穿过。沉降区2的具体位置为昆明市晋宁区周边，昆磨高速公路从该沉降区的东南方向穿过。沉降区3具体位置位于玉溪市主城区，昆磨高速公路从沉降区的中心穿过。
4.2断面可视化及数据分析
以昆磨高速公路InSAR数据为依据，设置宽度为5km的缓冲区（以昆磨高速公路中线为中心，两边各2.5km），并提取缓冲区内的沉降信息，如图3所示。在3个沉降区中心位置，垂直昆磨高速公路路中线截取横断面，横断面1位于里程K4+258处、横断面2位于里程K32+951处、横断面3位于里程K75+784处，如图4所示，以上里程桩号均为相对桩号，起点为小喜村立交。
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图3 昆-磨高速公路沿线沉降区示意图 图4 横断面示意图
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图5 横断面示意图
3个横断面均位于沉降区的中心位置，断面总长度分别约为3.1km、6km、4.9km。数据分析，3个沉降区均存在着明显的沉降漏斗，最大年均沉降速率约为-22mm/a、-45mm/a、-35mm/a。昆磨高速公路在断面上的沉降速率分别约为-18mm/a、-8mm/a、-22mm/a，如图5所示。横断面2属于严重沉降，横断面1和横断面3属于特别严重沉降。且三个横断面显示昆磨高速公路左侧（靠近滇池一侧）的沉降速率大于右侧的沉降速率。
4.3结果分析
通过对45景Sentinel-1影像进行可视化及数据处理，结果显示昆磨高速总体沉降比较平稳，全线存在3处明显沉降区，其监测沉降速率精度可以达到毫米级，能够满足高速公路重要构造物的监测精度要求。
Sentinel-1卫星数据虽然免费，但分辨率较低，而高分辨率的商业SAR卫星数据费用昂贵，经济适用性差，无法在高速公路养护管理中普遍使用。因此，可先用Sentinel-1卫星数据筛查出沉降量较大或沉降速率较快区域，如有高边坡、桥梁、隧道等重要构造物，再采用光学遥感、地表多源传感器及角反射器等监测技术与卫星监测相结合，对路域范围地表及重要构造物进行大范围、自动化普查监测和早期预警。通过对病害及其发展趋势的动态监测和研判，快速诊断病害工程的严重程度及其发展速率，进一步确定病害是否需要精准连续监测还是立即处治，或者暂缓实施，实现对公路养护状况的动态评估，缩小养护管理的目标范围，为养护管理合理利用养护资金提供支持。
五、总结
综上所述，传统的地面观测方法具有分辨率高、监测精度高等技术特点，但因仅局限于特征点或局部区域的数据采集，这些数据在空间上是不连续的和非实时的，很难反映出整条高速公路及其路域环境的变形趋势和整体情况。InSAR技术能够对高速公路全线及其路域环境进行高精度的监测，实现了连续大范围与高精度的统一，为公路沿线及其路域环境病害监测与早期识别提供了一种有效的手段。与传统方法相比，InSAR技术具有以下几个优势：
（1）InSAR卫星采用的主动式微波遥感，使用的波长在厘米级，几乎不受云层、降雨的影响，实现了全天候、全天时监测。
（2）通过对大面积的形变信息的提取，可以监测、识别出潜在或者未知的地面形变信息，实现公路沿线地质灾害的早期识别。
（3）采用时间序列InSAR数据处理方式，可以获得监测精度达到毫米级的连续的地表形变信息，更好的分析公路沿线的变形特征及趋势。
InSAR技术在公路病害识别与宏观监测中具有重要的意义，加强InSAR技术的研究，将InSAR技术引入到高速公路病害的早期识别与监测中，针对公路的带状结构以及我省公路边坡植被较多、地形起伏大、空气水汽含量大等特殊情况，研究出一套适用于云南省公路地质灾害早期识别与监测的InSAR技术体系，实现高速公路沿线及其路域环境病害的精确、客观、连续大范围的监测、预警和影响评估等。同时，将公路养护与InSAR监测技术结合，实现优势互补，建立空天地一体化监测体系，提高云南省公路病害防治水平，为公路防灾减灾、平稳安全运营提供一个重要的工具。
参考文献：
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[2]秦振斌.分布式InSAR干扰技术研究[D].长安大学，2014.
[3]Prati C， Ferretti A，Perissin D. Recent advances on surface ground deformation measurement by means of repeated space-bomne SAR observations[J]. Joumal of Geodynamics，2010，49(3):161-170.
[4]朱猛，董少春，尹宏伟，等.基于SBAS InSAR方法的苏州地区2007-2010年地表形变时空变化研究[J].地球信息科学学报，2016，18(10):1418-1427.
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[6]刘国祥，丁晓利，陈永奇，等.使用卫星雷达差分干涉技术测量香港赤腊角机场沉降场[J].科学通报，2001(14):1224-1228.