一种基于云模型和数据场的地面沉降风险等级评估方法技术

本发明专利技术提供一种基于云模型和数据场的地面沉降风险等级评估方法，该方法通过云模型算法对PS点进行优化，之后利用数据场对沉降速率、人口密度和经济密度进行自动聚类，并将得到的沉降速率分类等级与人口密度网格等级或经济密度网格等级进行叠加，生成地面沉降风险等级划分图；本发明专利技术采用的评估方法兼顾了地面沉降风险的不确定性及其之间的关联性，综合了灾因子危险性、承灾体的易损性以及孕灾环境等因素对地面沉降的影响，该评估方法更加科学，可靠，准确，为地面沉降风险等级划分提供了可靠地依据。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供，该方法通过云模型算法对PS点进行优化，之后利用数据场对沉降速率、人口密度和经济密度进行自动聚类，并将得到的沉降速率分类等级与人口密度网格等级或经济密度网格等级进行叠加，生成地面沉降风险等级划分图；本专利技术采用的评估方法兼顾了地面沉降风险的不确定性及其之间的关联性，综合了灾因子危险性、承灾体的易损性以及孕灾环境等因素对地面沉降的影响，该评估方法更加科学，可靠，准确，为地面沉降风险等级划分提供了可靠地依据。【专利说明】
本专利技术属于地质灾害监测领域，特别涉及。
技术介绍
地面沉降是地质环境工作的重要内容之一，属缓慢性地表形变过程，致灾过程缓慢，一旦形成便难以恢复。其成因非常复杂，其中自然地质因素主要是:地表松散地层或半松散地层的自固压密；地质构造作用，地壳的升降运动；气候变化、地震、火山喷发;岩溶发育地区的岩溶塌陷等。人为活动因素主要是:大量开采地下资源，包括地下流体资源、固体矿产资源和地热资源；大规模工程建设，轨道交通、城市地下空间开发及高层建筑物(地铁、高铁、密集高层建筑以及高架桥梁等)对地基施加的动态荷载；沿海城市的填海造地工程等。而人为因素在城市大规模建设中对地面沉降造成的影响日益凸显。现今地面沉降己经成为城市发展普遍存在的环境地质问题，成为制约社会经济发展的重要地质灾害之一。 地面沉降监测的常规方法主要有水准测量和GPS测量；但点对点的水准测量工程量、数据量大，且水准点可能受地面形变的影响；采用GPS测量技术虽然可以实现全天候观测且测量精度可以达到毫米级，有较高的时间分辨率；但是它是基于离散点的观测，无法达到很高的空间分辨率，不适宜大区域的长期重复监测，并且要消耗大量人力物力。 随着遥感技术的发展和成熟，合成孔径雷达干涉测量(InSAR, InterferometricSynthetic Aperture Radar)技术诞生,利用InSAR技术开展形变监测理论与方法研究在人居环境保护及区域可持续发展研究中发挥了举足轻重的作用。之后又很快扩展成合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR, Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar)技术，其主要优点是覆盖范围大，方便迅捷、成本低，不需要布设地面监测站、空间分辨率高，现已被越来越多的应用于地震形变、火山活动、冰川漂移、地面沉降以及山体滑坡等地表形变的监测中，它可以测量雷达视线向的微小地表形变，监测精度可以达到厘米级或毫米级。但它也有很多局限性:从误差传播的角度来看，DInSAR应用于区域形变测量的精度受到几个不确定因素的影响，包括轨道数据误差、地形数据误差、干涉失相关引起的相位噪声、相位解缠误差以及大气延迟误差等。其中失相关和大气效应是制约DInSAR推广应用的瓶颈问题。 永久散射体干涉测量(PSInSAR,Permanent Scatterer InterferometrySynthetic Aperture Radar)技术是近几年在DInSAR基础上发展起来的,该技术使用同一地区多幅时序SAR影像进行PS探测、相位建模和形变解算，最终获取研究区域地表的时序形变信息，且形变解算结果可达毫米级精度。它能够很好的解决时空、大气失相关的问题，从而提高区域地面沉降监测能力和监测精度。但常规PSInSAR技术由于要处理的参数太多，大面积情况下对大气的估计也不够精确，在数据的收集和处理上有一定的误差导致监测点不可靠，这对后续地面沉降的不均匀性有一定的局限性；同时人们在面对海量数据时，由于缺乏行之有效的数据处理方法，使得信息处于冗余与匮乏两种状态；针对上述情况，有必要提供一种新的用于评价地面沉降风险等级的方法。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，定性定量去分析某种现象，根据地面沉降的系统定义以及研究区沉降不均匀性的特点，本专利技术用云模型和数据场的综合叠加方法描述地面沉降灾害风险，进一步根据灾害风险系统的定义以及地面沉降规律的分布，用灾情损失与地形危险性的综合作用描述研究区地面沉降风险程度。针对研究单元风险的内在联系和各风险等级的划分，提出基于数据场和云模型的地面沉降风险等级评估方法，为沉降灾害风险管理提供科学依据。 本专利技术具体技术方案如下: 本专利技术提供，该方法包括如下步骤: I)获取时间序列的形变相位值，获得相应的PS点沉降数据； 2)利用云模型算法得到PS点沉降数据的三个云数字特征，所述三个云数字特征为期望Ex，熵En和超熵He ;所述三个云数字特征值代表监测数据所反映的地面沉降视线向位移变化及PSInSAR的监测水平，以获得优化后的PS点； 3)计算地面沉降风险等级Rffw ； 4)根据步骤3)所获得的地面沉降风险等级Rffw,利用数据场获得沉降速率栅格图，对沉降速率进行分类等级划分； 5)利用数据场获得优化后的PS点内的人口密度网格等级和经济密度网格等级； 6)叠加插值步骤4)生成的沉降速率栅格图，对沉降速率分类等级与人口密度网格等级或经济密度网格等级进行叠加，生成地面沉降风险等级划分图。 本专利技术利用云模型算法对PS点进行优化，该算法就在精确的监测数据和不确定性思维之间建立了定性和定量之间相互联系、相互依存、性中有量、量中有性的映射关系；所以，将云模型算法应用到地面沉降形变监测数据分析中，实现了定性描述和定量分析之间的相互转换，给地面稳定性和沉降风险等级评估的分析提供了一条有效的途径。 本专利技术在优化后的PS点内进一步通过数据场对地面沉降风险等级进行评估，数据场可以用来描述灾情数据的不确定性及关联性，可以对区域地面沉降进行综合风险等级区划。并且本专利技术利用数据场对沉降速率、人口密度及经济密度实现自动聚类，根据其对地面沉降风险的影响，分别聚类出沉降速率分类等级、人口密度网格等级和经济密度网格等级，并且进行两者叠加，得到地面沉降风险等级划分图，以此来评估地面沉降风险的等级，该方法综合了对地面沉降风险影响的多种因素，比单一因素的评估方法更加科学、可靠、准确。 本专利技术利用云模型算法优化PS点，其通过云模型算法求得的三个数字特征可以描述地面沉降发展的基本特征，能够代表利用PSInSAR技术监测地面沉降的整体水平，通过对三个数字特征按照诠释规则进行统计，可以得到可靠的PS点和不好的PS点，达到优化PS点的目标；其中，所述期望Ex表示监测点沉降的预期位置，熵En表示监测点相对于预期位置的沉降离散程度，超熵氏反映沉降过程整体监测水平。 进一步的改进，获取时间序列的形变相位值，即PS点沉降数据包括如下步骤: 3.1在N幅SAR数据集影像中，根据影像获取时间段，选择一个距离其它影像成像时间相对较均匀的雷达影像作为主图像，而将其它SAR影像作为辅影像进行干涉处理，获得M幅干涉图； 3.2对N幅SAR数据集影像进行辐射定标； 3.3在定标后的SAR数据集影像中，通过分析像素的幅度特性来筛选PS点；所述幅度特性用幅度离散指数Da表示，公式为 Da = —^ m」 式中，。4和％分别为SAR数据集影像中同一像素幅度值的标准差和均值； 3.4选取外部已知的DEM数据，对M幅干涉图进行差分干涉处理，进而得到M幅差分干涉图，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于云模型和数据场的地面沉降风险等级评估方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1)获取时间序列的形变相位值，获得相应的PS点沉降数据；2)利用云模型算法得到PS点沉降数据的三个云数字特征，所述三个云数字特征为期望Ex，熵En和超熵He；所述三个云数字特征值代表监测数据所反映的地面沉降视线向位移变化及PSInSAR的监测水平，以获得优化后的PS点；3)计算地面沉降风险等级R沉降；4)根据步骤3)所获得的地面沉降风险等级R沉降，利用数据场获得沉降速率栅格图，对沉降速率进行分类等级划分；5)利用数据场获得优化后的PS点内的人口密度网格等级和经济密度网格等级；6)叠加插值步骤4)生成的沉降速率栅格图，对沉降速率分类等级与人口密度网格等级或经济密度网格等级进行叠加，生成地面沉降风险等级划分图。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：宫辉力，陈蓓蓓，李小娟，赵文吉，颉晋荣，贾煦，郭琳，段光耀，周超凡，史珉，
申请(专利权)人：首都师范大学，
类型：发明
国别省市：北京;11