ДИСТАНЦІЙНИЙ МОНІТОРИНГ ВЕРТИКАЛЬНИХ ЗМІЩЕНЬ ЗЕМНОЇ ПОВЕРХНІ ЯК ІНДИКАТОРІВ ДЕФОРМАЦІЇ ПІДЗЕМНИХ СПОРУД
DOI:
https://doi.org/10.17721/1728-2713.108.13Ключові слова:
вертикальні зміщення земної поверхні, супутникові знімки, D-InSAR, підземні споруди, аварія на станції метро "Деміївська"Анотація
Вступ. Присвячено аналізу вертикальних зміщень за даними дистанційного зондування як ідентифікатора небезпечних інженерно-геологічних процесів на ділянках із підземною інфраструктурою. Дослідження проведено на прикладі ділянки перегінного тунелю між станціями "Деміївська" і "Либідська" Київського метрополітену. У грудні 2023 р. виявлено нерівномірні процеси розущільнення, віброповзучості ґрунтового масиву навколо тунельної оправи та з'явився ризик втрати стійкості тунельних споруд і виникнення аварійної ситуації.
Методи. У досліджені застосовано метод диференціальної інтерферометрії D-InSAR, що використовується для моніторингу деформацій земної поверхні через аналіз фазових змін між радіолокаційними зображеннями. Для прибирання шумів на опрацьованих зображеннях через часову та геометричну декореляцію, атмосферні збурення і шумові перешкоди використано низку корекційних процедур. Для підвищення точності значень застосовано корекційні та фільтраційні методи, а саме лінійні фільтри Кенні та Собеля. Їх застосування до опрацьованих космічних знімків дало змогу підсилити контури зафіксованих вертикальних зміщень та зменшити шум геометричних спотворень, зберігаючи структурну цілісність зображень. За нашими розрахунками для ефективного виявлення аномалій на знімках урбанізованих територій потрібен мінімальний поріг у 25% контрастності та чіткості зображення. Використання фільтрів для підкреслення інтенсивних змін дало змогу досягти 28 % підвищення чіткості, що свідчить про високу ефективність обробки для подальшого аналізу карт зміщень та інших параметрів, пов'язаних із вертикальними зміщеннями.
Результати. За вертикальними зміщеннями на досліджуваній території встановлено аномальні зони. За спостережний період 2022–2023 рр. зафіксовано їх переміщення у напрямку до осі тунелю метро. Вертикальні зміщення безпосередньо над місцем провалів поряд із магазином "Розетка" виявлено у п'ятий спостережуваний період – жовтень–грудень 2023 – час закриття тунелю на ремонтні роботи. Загалом значення зміщень з від'ємних у 2022 р. змінилися на додатні в 2023 р., що вказує на те, що зміщення могли стати одним з індикаторів активізації деформацій підземної споруди. Використання фільтрів дало змогу отримати точнішу інформацію про динаміку переміщень та локалізацію зон деформації протягом періодів спостереження. В останньому періоді аномальна зона збіглася з місцем деформацій тунелю та осідання поверхні.
Висновки. На прикладі ділянки перегінного тунелю показано можливість використання аналізу вертикальних зміщень поверхні, проведеного методом D-InSAR разом з комбінацією фільтрів Кенні та Собеля для відстеження вертикальних зміщень поверхні, що є важливим для моніторингу стану підземних об'єктів та упередження можливих аварій. Це дослідження закладає основу для подальшого розвитку методологічних підходів до аналізу потенційних деформацій підземних конструкцій на основі динаміки поверхні (вертикальних зміщень). Подальше вдосконалення методології сприятиме забезпеченню точності і надійності даних у контексті моніторингу підземних конструкцій.
Посилання
Caduff, R., Schlunegger, F., Kos, A., & Wiesmann, A. (2015). A review of terrestrial radar interferometry for measuring surface change in the geosciences. Earth Surface Processes and Landforms, 40(2), 208–228. https://doi.org/10.1002/esp.3656
Ferretti, A., Prati, C., & Rocca, F. (2000). Nonlinear subsidence rate estimation using permanent scatterers in differential SAR interferometry. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 38(5), 2202–2212. https://doi.org/10.1109/36.868878
Forsyth, D. A., & Ponce, J. (2012). Computer vision: A modern approach (2nd ed.). Pearson.
Gabriel, A. K., Goldstein, R. M., & Zebker, H. A. (1989). Mapping small elevation changes over large areas: Differential radar interferometry. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 94(B7), 9183–9191. https://doi.org/10.1029/JB094iB07p09183
Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2018). Digital image processing (4th ed.). Pearson. https://dl.icdst.org/pdfs/files4/01c56e081202b62bd7d3b4f8545775fb.pdf
Iglesias, R., Mallorqui, J. J., Monells, D., López-Martínez, C., Fabregas, X., Aguasca, A., & Corominas, J. (2015). PSI deformation map retrieval by means of temporal sublook coherence on reduced sets of SAR images. Remote Sensing, 7(1), 530–563. https://doi.org/10.3390/rs70100530
Italian National Research Council. (2017). A review of interferometric synthetic aperture RADAR (InSAR) multi-track approaches for the retrieval of Earth's surface displacements. Applied Sciences, 7(12), 1264. https://doi.org/10.3390/app7121264
Kril, T. (2017). Causes of some hazardous engineering geological processes on urban territories. E3S Web of Conferences, 24, Article 01009. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20172401009
Kril, T., & Orlenko, T. (2022). Surface Dynamics Assessment as a Landslide Hazard Factor by Remote Sensing Data. 16th International Conference Monitoring of Geological Processes and Ecological Condition of the Environment, 2022, 1–5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.2022580246
Kyiv City Council. (2023, December 8). Train services between the metro stations 'Demiyivska' and 'Teremky' will be closed from December 9 for urgent repair of the transit tunnel. Kyiv City Portal. https://kyivcity.gov.ua/news/rukh_pozdiv_ mizh_stantsiyami_metro_demivska_ta_teremki _zakriyut_iz_9_grudnya_dlya_terminovogo_provedennya_ remontu_pereginnogo_tunelyu/
Minh, D. H. T., Hanssen, R., & Rocca, F. (2020). Radar interferometry: 20 years of development in time series techniques and future perspectives. Remote Sensing, 12(9), 1364. https://doi.org/10.3390/rs12091364
Ministry of Regional Development of Ukraine. (2018). Content and structure of the zoning plan. DBN B.1.-22:2017 (effective from 2017-12-27). (State Building Codes of Ukraine).
Nguyen, C. G., Dang, V. K., & Vu, A. T. (2020). Monitoring land subsidence evolution in the central urban region of Hanoi City, Vietnam. International Journal of Civil Engineering and Technology, 11(6), 18–30. https://doi.org/10.34218/IJCIET.11.6.2020.003
Orlenko, T. A. (2024). Remote geoecological monitoring technique for landslide processes: An example of the right bank of the Kaniv Reservoir [Doctoral dissertation, State Institution "Scientific Center for Aerospace Research of the Earth, Institute of Geological Sciences, National Academy of Sciences of Ukraine"]. https://www.casre.kiev.ua/images/files/phd/orlenko/FINAL_Diss_Orlenko.pdf
Pawluszek-Filipiak, K., Ilieva, M., Wielgocka, N., & Stasch, K. (2022). Evaluation of synthetic aperture radar interferometric techniques for monitoring of fast deformation caused by underground mining exploitation. https://doi.org/10.4995/JISDM2022.2022.13863
Piestova, I., Dugin, S., Orlenko, T., & Svideniuk, M. (2020). Assessing and forecasting landslide hazards of The Right Bank of the Kanev reservoir based on radar remote sensing data with corner reflectors using. XIV International Scientific Conference “Monitoring of Geological Processes and Ecological Condition of the Environment”, 1, 1–5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.202056082
QGIS Documentation. (n.d.). Creating contours and using interpolation in QGIS. QGIS Training Manual. Retrieved November 10, 2024, from https://docs.qgis.org/latest/en/docs/ training_manual/processing/interp_contour.html
Schowengerdt, R. A. (2007). Remote sensing: Models and methods for image processing (3rd ed.). Academic Press.
Serco Italia SPA. (2018). Land Subsidence with Sentinel-1 using SNAP (Version 1.2). Retrieved from RUS Lectures at https://rus-copernicus.eu/portal/the-rus-library/learn-by-yourself/
Sironi, A., Tekin, B., Rigamonti, R., Lepetit, V., & Fua, P. (2015). Learning Separable Filters. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 37(1), 94–106. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2014.2343229
Sonka, M., Hlavac, V., & Boyle, R. (2014). Image Processing, Analysis, and Machine Vision. Cengage Learning.
Zhang, L., Li, X., & Yang, J. (2019). Recent advances in edge detection: A review. IEEE Access, 7, 76774–76793. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.06.083
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Василь ГУДАК, Tетяна КРІЛЬ, Віталій ЗАЦЕРКОВНИЙ
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Ознайомтеся з політикою за посиланням: https://geology.bulletin.knu.ua/licensing
