一种地面沉降影响因素定量分析方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种地面沉降影响因素定量分析方法，该方法包括：选取区域中对应的动载荷数据对象，建立动载荷应力场，以所述动载荷应力场的场势值定量化所述动载荷应力场分布情况；对所述区域的遥感影像进行辐射校正，基于土壤调节植被指数、修正的归一化水体指数和归一化建筑指数，构建IBI指数模型；选取所述区域的多个影响因子，利用机器学习的方式，获取各影响因子的影响程度。本发明专利技术从大数据角度出发，将影响地面沉降的多个因素综合在一起进行考虑，更加客观地反应地面沉降中的各影响因素的贡献。

A Quantitative Analysis Method and System for Influencing Factors of Land Subsidence

The present invention provides a quantitative analysis method for influencing factors of land subsidence. The method includes: selecting the corresponding dynamic load data objects in the area, establishing the dynamic load stress field, quantifying the distribution of the dynamic load stress field with the field potential value of the dynamic load stress field, radiation correction of remote sensing images of the area, adjusting vegetation index based on Soil and normalizing the correction. The IBI index model is constructed based on the water body index and the normalized building index. Several influencing factors are selected and the influence degree of each influencing factor is obtained by machine learning. From the point of view of large data, the invention integrates multiple factors affecting land subsidence into consideration, and more objectively reflects the contributions of various factors affecting land subsidence.

【技术实现步骤摘要】
一种地面沉降影响因素定量分析方法及系统
本专利技术涉及地面沉降的定量计算领域，尤其涉及一种通过大数据确定地面沉降的各影响因素在地面沉降中的影响程度的定量分析方法及系统。
技术介绍
地面沉降作为地下空间开发利用及演化的地表响应，它由自然因素和人为因素共同作用下发生，是一种地面标高损失的环境地质现象。地面沉降多元场由地表形变场、地下水渗流场和动静载荷应力场构成。地面沉降的发生是不可逆的，当地面沉降严重时，会诱发一系列地质环境灾害发生，形成灾害链。据资料显示，目前，全世界范围内，包括中国在内的150多个地区已经发生了地面沉降，地面沉降已经引起了国际社会的大力关注，联合国教科文组织地面沉降组、国际水文科学协会、地质科学国际联合会和美国地质调查局等国际组织团体已开展了一系列的研究，共同探讨地面沉降监测技术与防治问题。地面沉降已经成为全球性、多学科交叉的复杂环境地质问题，定量计算地下水渗流场、动静载荷应力场和地质背景对地表形变场的贡献，即确定不同的影响因素在地面沉降中的权重，为区域地面沉降调控和治理提供科学依据是十分必要的。目前，国内外众多专家学者对地表形变场监测、地下水渗流场和动静载荷应力场分析等方面开展了大量的研究。近20多年来，InSAR技术已经成为一种全新的对地观测技术，对比传统的技术，如水准测量、分层标基岩标测量和全球定位系统(GPS)等测量技术，该技术监测范围广、监测精度高(可达到毫米级)、并且可以全天候监测，现已被专家学者广泛应用于地面沉降监测研究中。目前主要的时序InSAR技术方法有：干涉图叠加法(Stacking)、永久散射体干涉测量技术(Persistentscattererinterferometry，PSI)、小基线干涉测量方法(SmallBaselineSubset，SBAS-InSAR)、最小二乘技术方法(LeastSquare，LS)、相干目标技术方法(CoherenceTarget/CoherencePointTarget，CPT-InSAR)、临时性相干点测量方法(TemporalCoherencePoint，TCP-InSAR)和干涉点目标分析方法(IPTA)。部分专家学者利用Stacking技术探测天津、珠江三角洲、西安地裂缝、古交矿区、徐州沛北矿区、青藏高原东北缘老虎山断裂带的地表形变速率场；Stacking技术属于传统的干涉方法，它基于面进行观测，在使用Stacking技术时，要保证试验区整体上有较好的相干性，至少要有一片连续的相干区域。然而，在实际应用中，Stacking技术方法挑选的仅仅是少量相干性好的干涉图来用于叠加分析和形变信息提取，而大量相干性较低的干涉图被丢弃。这样全部的雷达数据得不到充分利用，累积观测时长也受到了限制。PSI技术最早由意大利的Ferretti等人提出，PSI技术是识别出PS点，也称为永久散射体，通常为裸露的岩石、建筑物、道路等相位较稳定的点，通过对所选取的PS点进行时空滤波等处理，获取PS点处相对稳定可靠的形变估算结果，这种技术可以很好的克服传统差分干涉测量(D-InSAR)技术中的相位失相关和大气延迟等因素的影响，研究学者选取JERS-1、ERS1/2、ENVISATASAR、RADARSAT-1/2和TerraSAR-X等SAR数据，利用PSI技术对区域地表形变场信息进行获取；由于PSInSAR的优势，国际上众多学者开展了深入研究，2002年和2004年，Berardino等人和Lanari等人提出了一种新的时序InSAR测量方法—小基线集干涉测量(SBAS-InSAR)技术，该方法是以PSI为基础，不仅能克服空间时间失相关和大气延迟等因素的影响，并且相对于PSI技术，SBAS-InSAR技术对缺乏强后向散射特征，但在短时间间隔内保持较好相干性的像元进行识别，利用此方法可以获得更为连续的形变信息，从而更加适用于长时间缓慢形变的地表监测中。2012年，Canova等人利用SBAS-InSAR技术和ERS1–2数据监测地面沉降，发现地表形变速率在奥古斯塔地区达到18mm/year，在锡拉库扎地区达到6mm/year，在维拉斯蒙多地区达到5mm/year，在普廖洛地区达到4.5mm/year。2014年，Chaussard等人利用SBAS-InSAR技术获取整个墨西哥中部地区地表形变场信息，发现在墨西哥城市观测到的地面沉降速率超过30cm/yeari。2016年，Sowter等人利用间歇SBAS-InSAR技术(ISBAS)处理143对小基线对，获取卫星视线向地表形变场信息。随着InSAR技术的出现，大范围、高精度监测地表形变信息已成为可能，其监测精度可以达到毫米级，并且以监测点表征地表的形变信息，其中北京平原区的监测点就达到几十万个，在获取监测信息的基础上，有必要定量分析地面沉降的影响因素对其的影响，目前，在对地面沉降的各个影响因素进行分析时，多为分析各个影响因素单独对地面沉降的影响，且利用的是简单的相关分析，而地面沉降的影响因素之间往往存在着一定的互影响。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术针对地面沉降监测信息，从大数据角度出发，整体定量分析各影响因素对地面沉降的贡献，为地面沉降科学调控提供一定的理论基础。具体而言，本专利技术提供了以下的技术方案：一方面，本专利技术提供了一种地面沉降影响因素定量分析方法，所述方法包括：步骤1、选取区域中对应的动载荷数据对象，建立动载荷应力场，以所述动载荷应力场的场势值定量化所述动载荷应力场分布情况；步骤2、对所述区域的遥感影像进行辐射校正，基于土壤调节植被指数、修正的归一化水体指数和归一化建筑指数，构建IBI指数模型；步骤3、选取所述区域的地下水流场-地下水水位变化、地质背景-可压缩层厚度、动载荷应力场-动载荷应力场势值、静载荷应力场-静载荷应力场IBI作为影响因子，利用机器学习的方式，获取各影响因子的影响程度。优选地，所述步骤1中，所述动载荷数据对象选取时，通过所述区域中的交通线选取，所述交通线包括地铁线、高速公路和环城高速，并将所述交通线的路网数据的线图层叠加，获取交点图层，将交点作为数据对象的数据点。优选地，所述步骤1还包括：统计所述交点的坐标信息，获取所述区域中的地面沉降监测点坐标信息，计算交点、地面沉降监测点的场势值，获取所述区域的动载荷应力场势场图，基于最优影响因子参数对所述动载荷应力场进行扩散，得到交点动载荷应力场势图。优选地，所述最优影响因子参数通过如下方式计算：(1)初始化道路和地铁节点原始地理坐标CD1，初始化SDFP点地理坐标CD2；其中，SDFP即地面沉降监测点(SlowlyDecorrelatingFilteredPhase)；(2)采用欧式距离获取道路和地铁节点原始地理坐标CD1与地面沉降监测点坐标CD2的距离，获取势值：X1(tp1,:)＝CD2(1,:)-CD1(1,tp1)；Y1(tp1,:)＝CD2(2,:)-CD1(2,tp1)；(3)使用简单试探法，初始搜索范围为(4)在满足精度条件下，通过选择试验点并且对函数值进行对比分析，逐渐缩小包含极小值点所在区间的范围，获取最优σ值。优选地，所述监测点坐标信息通过小基线干涉测量方法获取。优选地，所述步骤2中，所述辐射校正包本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种地面沉降影响因素定量分析方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、选取区域中对应的动载荷数据对象，建立动载荷应力场，以所述动载荷应力场的场势值定量化所述动载荷应力场分布情况；步骤2、对所述区域的遥感影像进行辐射校正，基于土壤调节植被指数、修正的归一化水体指数和归一化建筑指数，构建IBI指数模型；步骤3、选取所述区域的地下水流场‑地下水水位变化、地质背景‑可压缩层厚度、动载荷应力场‑动载荷应力场势值、静载荷应力场‑静载荷应力场IBI作为影响因子，利用机器学习的方式，获取各影响因子的影响程度。

【技术特征摘要】
1.一种地面沉降影响因素定量分析方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、选取区域中对应的动载荷数据对象，建立动载荷应力场，以所述动载荷应力场的场势值定量化所述动载荷应力场分布情况；步骤2、对所述区域的遥感影像进行辐射校正，基于土壤调节植被指数、修正的归一化水体指数和归一化建筑指数，构建IBI指数模型；步骤3、选取所述区域的地下水流场-地下水水位变化、地质背景-可压缩层厚度、动载荷应力场-动载荷应力场势值、静载荷应力场-静载荷应力场IBI作为影响因子，利用机器学习的方式，获取各影响因子的影响程度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，所述动载荷数据对象选取时，通过所述区域中的交通线选取，所述交通线包括地铁线、高速公路和环城高速，并将所述交通线的路网数据的线图层叠加，获取交点图层，将交点作为数据对象的数据点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤1还包括：统计所述交点的坐标信息，获取所述区域中的地面沉降监测点坐标信息，计算交点、地面沉降监测点的场势值，获取所述区域的动载荷应力场势场图，基于最优影响因子参数对所述动载荷应力场进行扩散，得到交点动载荷应力场势图。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述最优影响因子参数通过如下方式计算：(1)初始化道路和地铁节点原始地理坐标CD1，初始化地面沉降监测点地理坐标CD2；(2)采用欧式距离获取道路和地铁节点原始地理坐标与地面沉降监测点地理坐标的距离，获取势值：X1(tp1,:)＝CD2(1,:)-CD1(1,tp1)；Y1(tp1,:)＝CD2(2,:)-CD1(2,tp1)；(3)使用简单试探法，初始搜索范围为(4)在满足精度条件下，通过选择试验点并且对函数值进行对比分析，逐渐缩小包含极小值点所在区间的范围，获取最优σ值。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述地面沉降监测点坐标信息通过小基线干涉测量方法获取。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，所述辐射校正包括去除传感器本身误差，以及在信号传播过程中的影像误差。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述土壤调节植被指数计算方法为：SAVI＝[(NIR-RED)(1+L)]/(NIR+RED+1)其中，NIR为近红外波段的反射率，RED是短红外波段的反射率，L代表土壤调节因子。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述修正的归一化水体指数计算方法为：MNDWI＝(GREEN-MIR)/(GREEN+MIR)其中，GREEN为绿波段的反射率，MIR是中红外波段的反射率。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述归一化建筑指数计算方法为：NDBI＝(SWIR-NIR)-(SWIR+NIR)其中，SWIR为短红外波段的反射率，NIR为近红外波段的反射率。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述IBI指...

【专利技术属性】
技术研发人员：周超凡，陈蓓蓓，宫辉力，李小娟，高明亮，郭琳，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