一种监测城市地铁沿线地表沉降的方法技术

本发明专利技术涉及一种监测城市地铁沿线地表沉降的方法，该方法结合多源SAR数据和时序InSAR技术手段，具体包括以下步骤：获取覆盖地铁沿线监测范围的同一时段的高中分辨率SAR影像数据；地铁沿线区间划分建立；多源数据基于时间序列InSAR技术提取地铁沿线区域形变信息；地铁沿线沉降区间划分评定及精度评定。该方法很好地体现了时序PS‑InSAR技术和SBAS‑InSAR技术的结合价值，也凸显出了不同源数据结合联系的前景，实现了在缺少其他检核条件下的高精度、高准确性的地铁沿线区间地表沉降反演结果。而对地铁沿线地表沉降进行的区间化评价是该方法的创新特点，为城市地铁沉降灾害的发现和防治提供了有效、可靠的技术支持。

A method for monitoring ground settlement along urban subway

The invention relates to a method for monitoring ground subsidence along urban subway lines, which combines multi-source SAR data with sequential InSAR technology. The method comprises the following steps: acquiring high-resolution SAR image data covering the same period of time along the subway line; establishing the subway line interval division; and establishing multi-source data based on time Sequence InSAR technology extracts the deformation information along the subway line, divides and evaluates the settlement interval along the subway line and its precision. This method embodies the value of combination of sequential PS_InSAR technology and SBAS_InSAR technology. It also highlights the prospects of combining different source data and realizes high-precision and high-accuracy ground subsidence inversion results along the subway line without other checking conditions. Interval evaluation of ground subsidence along the subway line is an innovative feature of this method, which provides an effective and reliable technical support for the detection and prevention of urban subway subsidence disasters.

【技术实现步骤摘要】
一种监测城市地铁沿线地表沉降的方法
本专利技术属于星载合成孔径雷达监测地表形变
，具体涉及一种结合多源SAR数据和时序InSAR技术手段监测城市地铁沿线地表沉降的方法。
技术介绍
随着中国城市化进程的加快，城市基础设施工程在城市建设中发挥着越来越重要的作用。各类地面地下工程建设同时也带来了严重的地面沉降灾害问题，极大地阻碍了城市可持续发展的前景。地铁工程作为城市建设中最为常见的一种地下工程，带来的负面沉降灾害影响也是不可忽视的，比如水土流失、建筑物倒塌和地下管线破裂等。为了能预防和控制减少灾害的发生，迫切需要建立一个有效的监测预警系统。对于建筑群密集、地质条件复杂和快速发展的城市区域，提出了高精度、全覆盖和短期限的要求。合成孔径雷达干涉测量技术(D-InSAR)作为一项新兴技术，由于具备全天候、大范围、高精度的观测能力和区别于传统的户外作业观测手段，越来越受到人们的青睐。由于常规的D-InSAR技术容易受到时空基线失相干以及大气延迟等因素的影响，在地表形变监测的应用受到很大限制。近年来，基于常规D-InSAR技术发展起来的时间序列InSAR技术(永久散射体干涉测量技术PS-InSAR；短基线集干涉测量技术SBAS-InSAR)以在长时间序列SAR影像上散射特性保持稳定的点目标作为研究对象，利用它们的相位特性，进行地表形变的反演，极大限度地克服了失相干、大气延迟相位的影响，从而大大地提高形变监测结果的精度。该项技术在理论层面甚至可以达到毫米级别的监测水准。大量实践表明，该技术方法在大范围、长时间缓慢地表形变的监测方面是有效的，可广泛应用于城市地表形变监测。近年来，随着TerraSAR-X、Sentinel-1、COSMO-SkyMed等SAR卫星相继发射，使得同一区域被具有不同波段、不同轨道的SAR数据覆盖，而且在时间上会有一定的重叠度，因此多源SAR卫星数据的融合处理研究不但成为可能，也成为未来技术发展的方向。但是，不同数据源之间也存在差异明显的优势和劣势因素。比如，高分辨卫星数据(TerraSAR-X、COSMO-SkyMed)虽然在平面的像素分辨率可以达到1m以内，远高于其他中等分辨率卫星数据(Sentinel-1等)。但是由于卫星重访周期较长(11天)和卫星传感器成像模式差异，使得SAR图像覆盖幅宽较小和数据量短缺，最终造成城市地铁沿线监测区域在时空上难以得到完全连续覆盖。而如中等分辨率卫星数据Sentinel-1(平面分辨率30m)的出现则很好地弥补了这一缺陷，该卫星数据不仅重访周期短(5天)，而且成像模式为条带式，大大地提高了SAR图像数据量和覆盖面积。因此，融合处理多种数据源，将会大大提高监测的精度和覆盖范围。然而，目前在地铁施工和运营安全方向，并没有提出这样一种融合多源数据和基于时间序列InSAR技术的有效监测方法手段。
技术实现思路
为了解决D-InSAR技术运用于城市地铁沿线地表形变监测时出现失相关和大气延迟影响，以及数据源无法完全在时空上对监测区域进行覆盖造成监测结果缺失和无法精确捕捉动态演化过程等问题，本专利技术的目的在于提供一种监测城市地铁沿线地表沉降的方法，它可以大大提升地铁沿线地表形变InSAR精细化监测水平。为了实现上述目的，本专利技术采用如下的技术方案：一种监测城市地铁沿线地表沉降的方法，包括以下步骤：S1、挑选至少两种不同数据源数据，在时空上对监测地铁沿线区间影响范围内进行连续密集覆盖；S2、运用时序SBAS-InSAR技术和PS-InSAR技术联合干涉处理步骤S1挑选的数据源数据，得到监测城市区域地表形变最优成果；S3、对步骤S2得到的最优成果进行精度评定和融合分析，得出地铁沿线形变细节信息和演变规律。进一步地，在步骤S1中，选取高中分辨率SAR数据，具体如下：选取至少一种高分辨率SAR数据和至少一种中分辨率SAR数据，多种数据源选取原则均要基于地铁沿线区间分布范围和监测演化时间，在时间和空间上尽量做到完整覆盖和重叠交叉。进一步地，所述高分辨率SAR数据包含TerraSAR-X高分辨率雷达卫星的SAR数据和COSMO-Skymed高分辨率雷达卫星的SAR数据中的至少一种。进一步地，所述中分辨率SAR数据包含Sentinel-1中分辨率雷达卫星的SAR数据和ALOS-PALSAR中分辨率雷达卫星的SAR数据中的至少一种。进一步地，在步骤S2中，基于时间序列InSAR技术提取地铁沿线区域形变信息，具体如下：对地铁沿线地表形变监测的基本思路为：地铁沿线形变监测基于区间法，在地理空间上确定地铁沿线走向和区间影响范围；技术手段为：结合SBAS-InSAR和PS-InSAR两种技术手段的优点建立优化处理模型，剔除掉各种误差因子和不良影响因素，获取最优地表形变信息；处理思路为：先整体处理后局部处理，具体为：整体处理影像覆盖区域，局部处理地铁沿线区域；整体精度评价全局区域，局部精度评定单一区域；整体精度评价多种数据源，局部精度评价单一数据源；最后综合数据因素和技术处理因素获取可靠的地铁沿线区域形变信息。进一步地，步骤S2的细化步骤如下：S2.1、地铁线路划定和区间影响范围划分：基于获取地铁线路中心线矢量数据和沿线站点中心位置划分地铁区间位置，设置相关区间影响范围，建立地铁线路区间路线；S2.2、研究区域DEM生成：采用雷达干涉处理技术挑选一组短基线且完全覆盖研究区域路线的高分辨率卫星数据对，通过干涉处理分离出地表形变信息和高程信息，建立初始DEM；结合获取的外部DEM，针对原始DEM找出高程缺失区域；对缺失区域采用中心内插法进行完善和补充；S2.3、基于时序InSAR技术干涉处理不同数据源数据，具体包含以下步骤：S2.3.1、InSAR时序分析数据集和公共主影像选取：基于小基线SBAS理论原则建立分析处理数据集，即是所有SAR影像组合成若干个子集，同一集合内的基线距较小，集合之间的基线距较大；公共主影像的挑选采用综合考虑干涉对的主从影像之间的多普勒中心频率差、时间基线和空间基线的优化主影像选取方法，对应的函数模型表示为：其中，K表示影像的数量，γm表示整体相关系数，表示干涉对的垂直基线，Tk，m表示干涉对的时间基线，表示多普勒中心频率差，Bc、Tc和fc分别为对应的临界条件，α、β和θ分别为对应的指数因子；S2.3.2、干涉像对处理及干涉点元目标选取：前面分离出来的数据集中SAR影像间进行两两干涉处理，处理过程中参照PS-InSAR技术特点进行改进的针对干涉点元目标选取处理，形成了一系列时间序列上的干涉图；通过剔除掉干涉质量较差的干涉影像对，保留较好的干涉结果，为最终的形变反演减少误差和错误；基于时间序列的干涉处理基本理论流程如下：假设同一区域的SAR影像数据为N+1幅，影像获取时间为t0/t1/t2…tn，至少将其组合成M个干涉条纹图像；(2/N≤M≤(N-1)/2)对于任意两个微分干涉图(ta＜tb)，相位表达式为：δαx，i＝αx，i(tb)-αx，i(ta)＝Δαflat，x，i+Δαele，x，i+Δαdisp，x，i+Δαatm，x，i+Δαnoise(1)在公式(1)中，δαx，i为i图像中x像素点的干涉相位值，αx，i(tb)和αx，i(ta)为两个不同时刻的原本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种监测城市地铁沿线地表沉降的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、挑选至少两种不同数据源数据，在时空上对监测地铁沿线区间影响范围内进行连续密集覆盖；S2、运用时序SBAS‑InSAR技术和PS‑InSAR技术联合干涉处理步骤S1挑选的数据源数据，得到监测城市区域地表形变最优成果；S3、对步骤S2得到的最优成果进行精度评定和融合分析，得出地铁沿线形变细节信息和演变规律。

【技术特征摘要】
1.一种监测城市地铁沿线地表沉降的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、挑选至少两种不同数据源数据，在时空上对监测地铁沿线区间影响范围内进行连续密集覆盖；S2、运用时序SBAS-InSAR技术和PS-InSAR技术联合干涉处理步骤S1挑选的数据源数据，得到监测城市区域地表形变最优成果；S3、对步骤S2得到的最优成果进行精度评定和融合分析，得出地铁沿线形变细节信息和演变规律。2.根据权利要求1所述的一种监测城市地铁沿线地表沉降的方法，其特征在于：在步骤S1中，选取高中分辨率SAR数据，具体如下：选取至少一种高分辨率SAR数据和至少一种中分辨率SAR数据，多种数据源选取原则均要基于地铁沿线区间分布范围和监测演化时间，在时间和空间上尽量做到完整覆盖和重叠交叉。3.根据权利要求2所述的一种监测城市地铁沿线地表沉降的方法，其特征在于：所述高分辨率SAR数据包含TerraSAR-X高分辨率雷达卫星的SAR数据和COSMO-Skymed高分辨率雷达卫星的SAR数据中的至少一种。4.根据权利要求2或3所述的一种监测城市地铁沿线地表沉降的方法，其特征在于：所述中分辨率SAR数据包含Sentinel-1中分辨率雷达卫星的SAR数据和ALOS-PALSAR中分辨率雷达卫星的SAR数据中的至少一种。5.根据权利要求1所述的一种监测城市地铁沿线地表沉降的方法，其特征在于：在步骤S2中，基于时间序列InSAR技术提取地铁沿线区域形变信息，具体如下：对地铁沿线地表形变监测的基本思路为：地铁沿线形变监测基于区间法，在地理空间上确定地铁沿线走向和区间影响范围；技术手段为：结合SBAS-InSAR和PS-InSAR两种技术手段的优点建立优化处理模型，剔除掉各种误差因子和不良影响因素，获取最优地表形变信息；处理思路为：先整体处理后局部处理，具体为：整体处理影像覆盖区域，局部处理地铁沿线区域；整体精度评价全局区域，局部精度评定单一区域；整体精度评价多种数据源，局部精度评价单一数据源；最后综合数据因素和技术处理因素获取可靠的地铁沿线区域形变信息。6.根据权利要求1或5所述的一种监测城市地铁沿线地表沉降的方法，其特征在于：步骤S2的细化步骤如下：S2.1、地铁线路划定和区间影响范围划分：基于获取地铁线路中心线矢量数据和沿线站点中心位置划分地铁区间位置，设置相关区间影响范围，建立地铁线路区间路线；S2.2、研究区域DEM生成：采用雷达干涉处理技术挑选一组短基线且完全覆盖研究区域路线的高分辨率卫星数据对，通过干涉处理分离出地表形变信息和高程信息，建立初始DEM；结合获取的外部DEM，针对原始DEM找出高程缺失区域；对缺失区域采用中心内插法进行完善和补充；S2.3、基于时序InSAR技术干涉处理不同数据源数据，具体包含以下步骤：S2.3.1、InSAR时序分析数据集和公共主影像选取：基于小基线SBAS理论原则建立分析处理数据集，即是所有SAR影像组合成若干个子集，同一集合内的基线距较小，集合之间的基线距较大；公共主影像的挑选采用综合考虑干涉对的主从影像之间的多普勒中心频率差、时间基线和空间基线的优化主影像选取方法，对应的函数模型表示为：其中，K表示影像的数量，γm表示整体相关系数，表示干涉对的垂直基线，Tk，m表示干涉对的时间基线，表示多普勒中心频率差，Bc、Tc和fc分别为对应的临界条件，α、β和θ分别为对应的指数因子；S2.3.2、干涉像对处理及干涉点元目标选取：前面分离出来的数据集中SAR影像间进行两两干涉处理，处理过程中参照PS-InSAR技术特点进行改进的针对干涉点元目标选取处理，形成了一系列时间序列上的干涉图；通过剔除掉干涉质量较差的干涉影像对，保留较好的干涉结果，为最终的形...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡波，
申请(专利权)人：伟志股份公司，
类型：发明
国别省市：福建,35