基于电网不良地质体三维形变监测的塔基稳定性分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于电网不良地质体三维形变监测的塔基稳定性分析方法，主要包括如下步骤：选取符合要求的多平台、多时域的高分辨率SAR影像；采用PS‑InSAR技术提取所述单个平台高分辨率SAR影像中电网下不良地质体的形变估计；基于所述单平台SAR影像中电网下不良地质体的形变估计，采用卡尔曼滤波技术估计电网不良地质体的三维形变；基于TurboPixels多尺度分割算法检测高分辨率SAR影像中的输电铁塔以及铁塔塔基稳定性自动分析。本发明专利技术克服了目前电网下不良地质体三维形变获取方法费时费力且无法得到整个区域形变的缺点，可方便快捷获得塔基的稳定性结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及遥感影像的大地测量领域，尤其涉及一种基于电网不良地质体三维形变监测的塔基稳定性分析方法。
技术介绍
目前，电网下不良地质体形变获取的方法主要是水准测量和GPS测量，但是它们都存在着明显的缺陷：一是水准点(标石点)的稳定性问题；二是测量的结果是基于点位置，且测量点稀疏,这导致无法给出整个电网所处区域不良地质体的形变。另外，该过程需要耗费大量的人力、财力和物力；三是人工实施测量比较危险。一般电网布设环境差，地势险峻，不良地质体形变灾害危害大，需要预计电网所处的环境，才能布设下一步的测量工作，测量过程中对操作人员的人身安全保障难度大。合成孔径干涉雷达(InSAR,Interferometric Synthetic Aperture radar)测量具有高精度、大范围、全天时全天候的优点，在地表形变监测中得到极大的应用和发展。随着高分辨率SAR影像数据的极大丰富，利用InSAR技术来监测电网下不良地质体的高精度高分辨率的形变的前景广阔。然而，目前基于InSAR技术的电网下不良地质体的形变监测的研究很少，主要因为InSAR技术只能获取地表形变在雷达视线方向(LOS)的一维投影，而电网下不良地质体的形变往往是发生在三维空间的。如何利用InSAR来获取电网下不良地质体的三维形变仍有很多算法需要突破。其次，在高分辨率SAR影像中，受到雷达系统工作参数和地面目标特性不同的影响，地物目标的后向散射的信号矢量不同，所形成的图像信息也不相同，回波信号可能是像素分辨单元内所有后向散射信号矢量 和，也可能是占主导地位的散射体的散射矢量，这样就会形成影像中的斑点噪声，造成干涉结果产生误差。高分SAR影像在配准干涉以后，形成的干涉相位梯度小，相位容易产生缠绕，造成解缠过程困难，从而影响获取的形变的精度。再者，仅采用单轨单对地高分辨率SAR数据，不能获取电网下不良地质体的时间序列形变，更不能获取其三维形变。另外，获取电网下不良地质体的三维形变，电网中不良地质体上铁塔的自动识别是必不可少的步骤。相对于光学影像，SAR影像的视觉可读性较差，加之受斑点噪声及阴影、叠掩、透视收缩等几何畸变的影响，其信息处理更加困难。
技术实现思路
本专利技术的目的就是要解决上述
技术介绍
的不足，提供一种基于电网不良地质体三维形变监测的塔基稳定性分析方法，采用时序InSAR技术PS-InSAR来处理高分辨率干涉图，并通过多平台和多时域观测值数据融合手段来获取电网下不良地质体的三维形变，采用基于TurboPixels多尺度分割算法检测高分辨率SAR影像中的输电铁塔，结合上述结果可自动分析塔基的稳定性。为实现上述目的，本专利技术公开了一种基于电网不良地质体三维形变监测的塔基稳定性分析方法，包括如下步骤：第一步：选取符合要求的多平台、多时域的高分辨率SAR影像；第二步：采用PS-InSAR技术提取单个所述平台高分辨率SAR影像中电网下不良地质体的形变估计；第三步：基于单个所述平台SAR影像中电网下不良地质体的形变估计，采用卡尔曼滤波技术估计电网不良地质体的三维形变；第四步：基于TurboPixels多尺度分割算法检测高分辨率SAR影像中的输电铁塔；第五步：铁塔塔基稳定性自动分析。所述采用PS-InSAR技术提取所述单个平台高分辨率SAR影像中电网下不良地质体的形变估计，包括如下步骤：第一步：提取差分干涉图；第二步：对所述多时域SAR影像进行辐射校正,对获取的N幅覆盖研究区域的多时域SAR影像进行辐射校正。辐射校正方法可选择相对辐射校正法。先计算出每幅SAR影像的振幅均值：其中，A(x,r)表示像素的原始振幅，x和r分别表示像素点的方位向和距离向坐标，m、n分别表示影像方位向和距离向的个数，t为影像的时间序列，接着计算时间序列的振幅均值：计算单个影像的相对振幅校正因子：利用振幅校正因子对每幅SAR影像进行振幅纠正，使N幅SAR影像振幅值归化，为永久散射体点(PS点)的识别提供了基础；第三步：识别所述多时域SAR影像中保持的高质量的永久散射体点；第四步：对选取的PS点进行连接并构建PS网络并进行形变估计。假设地表在SAR影像成像期间沿雷达视线方向随时间有线性和非线性形变，则对于第i幅差分干涉图中的任意一个PS像素点(x,r)，其相位值可用一下模型表示：式中，和Ti分别表示干涉对的时间基线和空间基线，Δh(x,r)、v(x,r)、 分别表示高程误差、时刻雷达视线向(LOS)向形变速率和残余形变，λ为雷达中心波长，θ为雷达入射角。残余形变包括非线性形变、大气相位和失相关噪声；采用Delaunay三角网并设定距离阈值进行PS网建立，采用相邻PS点差分方法减弱和空间距离相关的误差，以相邻两个PS的线性形变速率差和高程修正值作为网络平差的函数模型，采用区域网最小二乘方法和解空间搜索的方法进行参数求解，并对残留相位进行时空滤波分离出非线性形变，最后就估计出PS点的总形变。综上所述，采用卡尔曼滤波技术估计电网不良地质体的三维形变，包括如下步骤：第一步：基于差分干涉图获取所述电网不良地质体的形变分量；假设不同平台各有N幅影像，采用PS-InSAR技术对每个平台的SAR影像进行处理，形成多个干涉图，对于某个平台的第i幅干涉图，其干涉相位可表示为：式中tB、tA为主副影像获取时间，λ为雷达中心波长，x和r分别为像素方位向、距离向坐标，假设参考时间为t0，该时刻雷达视线向(LOS)地表形变量等于0，d(tB,x,r)、d(tA,x,r)为主副影像相对于t0时刻的LOS累积形变量，表示地形残差相位，与雷达入射角θ成反比，与干涉对垂直基线B⊥成正比，为轨道误差相位，为残余相位，包括噪声、大气相位和高频形变相位等，其中LOS向的形变d可以写成式中du,de,dn分别为地表累计形变在垂直向、东西向、南北向的分量，a,b,c则为LOS向在垂直向、东西向和南北向上的投影矢量，α为卫星方位向。采用线性模型描述LOS向形变的低频分量，所以d＝ν·(t-t0)＝(a·vu+b·ve+c·vn)·(t-t0) (7)式中vu,ve,vn分别为形变在垂直向、东西向、南北向的速率，利用所有干涉图的干涉相位组成矩阵，采用最小二乘法求解式(5)中的待求参数。第二步：建立三维形变滤波模型；基于多平台多时域的三维形变滤波模型建立，假设第i幅干涉图的任意一个观测点，LOS向的观测值L(i)和时刻i的状态模型可以表示为L(i)＝H(i)X(i)+V(i) (8)X(i)＝F(i/i-1)X(i-1)+Γ(i-1)W(i-1) (9)其中X(i)T＝[du(i) de(i) dn(i) vu(i) ve(i) vn(i)]表示为状态矢量；du(i) de(i) dn(i) vu(i) ve(i) vn(i)分别表示ti时刻的三维累计形变(相对于时刻t0)和三维形变速率，H(i)＝[a(i) b(i) c(i) 0 0 0]为第i幅干涉图的投影矢量构成的设计矩阵；为状态转移矩阵；I3为一个3×3的单位矩阵；Δt为时刻ti-1和ti之间的时间间隔；V(i)表示观测噪声矢量；W(i)T＝[wu(i) we(i) wn(i)]为状态噪声矢量，Γ(i/i-1)T为噪声分布矩阵；第三步：采用卡尔曼滤波技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于电网不良地质体三维形变监测的塔基稳定性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步：选取符合要求的多平台、多时域的高分辨率SAR影像；第二步：采用PS‑InSAR技术提取单个所述平台高分辨率SAR影像中电网下不良地质体的形变估计；第三步：基于单个所述平台SAR影像中电网下不良地质体的形变估计，采用卡尔曼滤波技术估计电网不良地质体的三维形变；第四步：基于TurboPixels多尺度分割算法检测高分辨率SAR影像中的输电铁塔；第五步：铁塔塔基稳定性自动分析。

【技术特征摘要】
1.基于电网不良地质体三维形变监测的塔基稳定性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步：选取符合要求的多平台、多时域的高分辨率SAR影像；第二步：采用PS-InSAR技术提取单个所述平台高分辨率SAR影像中电网下不良地质体的形变估计；第三步：基于单个所述平台SAR影像中电网下不良地质体的形变估计，采用卡尔曼滤波技术估计电网不良地质体的三维形变；第四步：基于TurboPixels多尺度分割算法检测高分辨率SAR影像中的输电铁塔；第五步：铁塔塔基稳定性自动分析。2.如权利要求1所述基于电网不良地质体三维形变监测的塔基稳定性分析方法，其特征在于，所述采用PS-InSAR技术提取单个所述平台高分辨率SAR影像中电网下不良地质体的形变估计，包括如下步骤：第一步：提取差分干涉图；第二步：对所述多时域SAR影像进行辐射校正,对获取的N幅覆盖研究区域的多时域SAR影像进行辐射校正，辐射校正方法可选择相对辐射校正法。先计算出每幅SAR影像的振幅均值：其中，A(i,j)表示像素的原始振幅，m、n分别表示影像方位向和距离向的个数，t为影像的时间序列，接着计算时间序列的振幅均值：计算单个影像的相对振幅校正因子：利用振幅校正因子对每幅SAR影像进行振幅纠正，使N幅SAR影像振幅值归化，为PS点的识别提供了基础；第三步：识别所述多时域SAR影像中保持的高质量的永久散射体点PS；第四步：对选取的PS点进行连接并构建PS网络并进行形变估计，对选取的PS点进行连接并构建PS网络并进行形变估计，假设地表在SAR影像成像期间沿雷达视线线方向随时间有线性和非线性形变，则对于第i幅差分干涉图中的任意一个PS像素点(x,y)，其相位值可用一下模型表示：式中，和Ti分别表示干涉对的时间基线和空间基线，Δh(x,y)、v(x,y)、 分别表示高程误差、时刻雷达视线向(LOS)向形变速率和残余形变，λ为雷达中心波长，θ为雷达入射角。残余形变包括非线性形变、大气相位和失相关噪声；采用Delaunay三角网并设定距离阈值进行PS网建立，采用相邻PS点差分方法减弱和空间距离相关的误差，以相邻两个PS的线性形变速率差和高程修正值作为网络平差的函数模型，采用区域网最小二乘方法和解空间搜索的方法进行参数求解，并对残留相位进行时空滤波分离出非线性形变，最后就估计出PS点的总形变。3.如权利要求1或2所述基于电网不良地质体三维形变监测的塔基稳定性分析方法，其特征在于，所述采用卡尔曼滤波技术估计电网不良地质体的三维形变，包括如下步骤：第一步：基于差分干涉图获取所述电网不良地质体的形变分量； 假设不同平台各有N幅影像，采用PS-InSAR技术对每个平台的SAR影像进行处理，形成多个干涉图，对于某个平台的第i幅干涉图，其干涉相位可表示为：式中tB、tA为主副影像获取时间，λ为雷达中心波长，x和r分别为像素方位向、距离向坐标，假设参考时间为t0，该时刻雷达视线向(LOS)地表形变量等于0，d(tB,x,r)、d(tA,x,r)为主副影像相对于t0时刻的LOS累积形变量，表示地形残差相位，与雷达入射角θ成反比，与干涉对垂直基线B⊥成正比，为轨道误差相位，为残余相位，包括噪声、大气相位和高频形变相位等，其中LOS向的形变d可以写成采用线性模型描述LOS向形变的低频分量，所以d＝ν·(t-t0)＝(a·vu+b·ve+c·vn)·(t-t0)中待求参数为XT＝[vu ve vn Δh]，利用干涉相位组成矩阵就可以利用最小二乘法进行求解；第二步：建立三维形变滤波模型；基于多平台多时域的三维形变滤波模型建立，假设第i幅干涉图的任意一个观测点，LOS向的观测值L(i)和时刻i的状态模型可以表示为L(i)＝H(i)X(i)+V(i)X(i)＝F(i/i-1)X(i-1)+Γ(i-1)W(i-1)其...

【专利技术属性】
技术研发人员：程正逢，胡俊，胡吉伦，赵蓉，张健，李佳，周毅，曾渠丰，周冰，
申请(专利权)人：中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42