本发明专利技术涉及道路病害检测技术领域，尤其涉及基于卫星和无人机遥感的路面沉陷检测方法及装置。该方法为获取待检测路段原始SAR影像数据；提取沉降速率信息；确定路面沉陷潜在发生位置；制定无人机搭载激光雷达的巡检方案复检；路面点云数据处理；路面沉陷情况进行判断。本发明专利技术创造性地提出了一种基于卫星和无人机遥感的路面沉陷检测装置与方法，根据沉降速率分布情况找出路面沉陷可能发生的潜在位置，在较大范围内实现路面沉陷的初步检测，充分利用InSAR技术的优势，减少人工野外作业；实现路面沉陷的快速检测，在检测方法上具有创新性，且检测效率较高。检测效率较高。检测效率较高。
【技术实现步骤摘要】
基于卫星和无人机遥感的路面沉陷检测方法及装置
[0001]本专利技术涉及道路病害检测
，尤其涉及基于卫星和无人机遥感的路面沉陷检测方法及装置。
技术介绍
[0002]路面沉陷是指由于路基产生竖向变形而导致路面下沉的现象。行驶的车辆经过沉陷时产生较大冲击荷载，车辆出现“颠簸”现象，严重影响了道路的安全性和舒适性，降低了道路的使用性能和服务水平。路面沉陷如果不及时维护，沉陷面积会迅速发展，向下发展对基层甚至路基产生破坏。《公路技术状况评定标准》JTG5210
‑
2018中将路面沉陷定义为大于10mm的路面局部下沉，为其快速化检测提供依据。对于路面沉陷的现有检测主要依靠人工，人工利用直尺或者水准测量效率低、危险系数较高，同时对于路面沉陷的判断容易受到主观因素的影响。
[0003]卫星搭载合成孔径雷达对地面目标进行拍摄，具有全天候、全天时的成像特点，在地理信息技术中发挥越来越重要的作用。合成孔径雷达干涉测量技术(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)通过持续对地面同一目标区域进行观测，形成干涉测量的能力，可以得到每年度毫米级别的沉降数据。目前主流的时序InSAR分技术有基于永久散射体的合成孔径雷达干涉测量技术(PS
‑
InSAR)以及小基线集合成孔径雷达干涉测量技术(SBAS
‑
InSAR)，这两种技术可以用于监测线性交通工程、人工建筑等缓慢性质的线性和非线性地表形变。近年来，激光检测技术快速发展，无人机和激光类传感器结合在电力巡检、交通监控等方面具有重大的应用前景。同时，随着技术进步，激光传感器应用于道路检测领域也成为可能。无人机与激光雷达进行组合用于道路病害检测，可以发挥无人机飞行的高效性以及激光检测的精准性。路面快速化检测一般需要对整条公路完成检测后才能确定病害的类型以及发生的位置。单一利用无人机遥感存在检测范围较大导致检测周期长、效率低等问题，无人机遥感可以实现病害的精细化检测，但是不能实现长周期与大范围的检测。路面沉陷这一类病害具有一定的规律性，大都出现在沉降速率较快以及沉降速率突变的区域。利用InSAR的沉降监测结果找出沉陷可能发生的敏感位置，然后无人机搭载激光雷达对敏感位置进行复检，进而实现路面沉陷的快速、精准检测。现阶段对于InSAR技术和无人机遥感检测的研究是孤立的，没有将二者进行有效结合的实例。
技术实现思路
[0004]本专利技术针对上述问题提供了基于卫星和无人机遥感的路面沉陷检测方法及装置。
[0005]本专利技术采用如下技术方案：
[0006]本专利技术所述的基于卫星及无人机遥感的路面检测方法，
[0007]S1、获取待检测路段原始SAR影像数据；
[0008]S2：对步骤S1中的原始SAR影像数据进行处理，提取沉降速率信息；
[0009]S3：分析步骤S2中提取沉降速率信息进行沉降速率分析，确定路面沉陷潜在发生
位置；
[0010]S4：制定无人机搭载激光雷达的巡检方案；
[0011]S5：利用无人机搭载激光雷达对路面沉陷可能发生的潜在位置进行复检；
[0012]S6：路面点云数据处理；
[0013]S7：对路面沉陷情况进行判断，通过相邻横断面上的三点构建平面，计算横断面上及横断面间所有数据点到平面的距离s
i
，距离最大值为s
max
，s
max
<10mm时，该处路面不存在路面沉陷；10≤s
max
≤25mm时，该处路面存在轻度沉陷；25<s
max
时，该处路面存在重度沉陷。
[0014]本专利技术所述的基于卫星及无人机遥感的路面检测方法，所述的步骤S1的具体步骤如下：
[0015]S1.1、通过高德地图与百度地图提供的卫星图进行分析，利用坐标拾取器提取公路沿线坐标信息；
[0016]S1.2、根据坐标信息获取近一年内包含研究路段区域的SAR影像数据，检验SAR影像数据的连续性和完整性；是先确定研究的路段，利用网页版的坐标提取器获取坐标；
[0017]S1.3、根据SAR数据成像日期获取每一景影像的精确轨道数据，同时获取成像范围内的外部DEM参考数据。SAR数据是通过卫星搭载合成孔径雷达对地进行扫描，卫星有一个固定的重返周期，所以每一景影像成像间隔是固定的，我们获取SAR数据是按照影像成像日期进行。
[0018]外部DEM参考数据是指原地面的数字高程模型，是InSAR处理过程中必须要用到的一个数据，把地面原有的高程信息去掉之后才能解算出地面目标形变的大小。
[0019]本专利技术所述的基于卫星及无人机遥感的路面检测方法，步骤S2的具体步骤如下：
[0020]S2.1、对原始SAR影像进行聚焦处理得到*.SLC格式的数据，*.SLC数据为单视复数格式，包含地面目标SAR信号的时间间隔与强度信息；
[0021]S2.2、SAR影像数据幅宽较大，通常超过200km，包含较多非研究区域，利用矢量工具在振幅影像中框选研究路段，新建包含有位置信息的图文件，利用图文件坐标对完整的SAR影像进行裁剪，重复裁剪工作，得到研究区域一段时间内的SAR影像集；因为卫星搭载合成孔径雷达对地进行扫描得到的SAR影像成像范围比较大，会包含很多与研究区域无关的部分，因此需要根据研究区域的坐标信息创建矢量图文件然后进行裁剪；
[0022]S2.3、不同时间卫星所处位置不同使得SAR影像存在一定的偏差，为了进行后续数据的干涉处理对辅影像进行配准与重采样，使辅影像采用主影像的雷达影像坐标空间；
[0023]对获取到的一系列SAR影像，按照不同日期成像的空间基线和时间基线进行筛选，从中挑选出一张影像作为这些SAR数据的主影像，其余影像均称为辅影像。S2.4、SAR影像中同名像元进行共轭相乘得到干涉图，计算方法如下：
[0024][0025][0026]其中：c为地面目标的SAR回波信号，c1和c2分别为同一地面点目标在主辅影像中的回波信号，A为幅度信息，为相位信息，I为干涉结果，*表示取共轭；e
i
为数学符号，e是自然底数，i是复数，i的平方是
‑
1；
[0027]S2.5、初始干涉相位包含有地表形变相位、地形起伏相位、参考椭球相位、大气延
迟相位和噪声相位，去除地形起伏相位、参考椭球相位、大气延迟相位和噪声相位分量后可以得到地表形变相位；表示地面目标的形变大小。
[0028]S2.6、对雷达视线方向上的形变信息进行地理编码，首先将SAR影像坐标进行投影变换转换为常用地理坐标，然后对形变相位做垂直变换将形变量投影在垂直地表方向上，根据特定时间形变量大小计算沉降速率。
[0029]本专利技术所述的基于卫星及无人机遥感的路面检测方法，步骤S3的具体步骤如下：
[0030]S3.1、基于arcmap软件，对沉本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于卫星及无人机遥感的路面检测方法，其特征在于：S1、获取待检测路段原始SAR影像数据；S2：对步骤S1中的原始SAR影像数据进行处理，提取沉降速率信息；S3：分析步骤S2中提取沉降速率信息进行沉降速率分析，确定路面沉陷潜在发生位置；S4：制定无人机搭载激光雷达的巡检方案；S5：利用无人机搭载激光雷达对路面沉陷可能发生的潜在位置进行复检；S6：路面点云数据处理；S7：对路面沉陷情况进行判断，通过相邻横断面上的三点构建平面，计算横断面上及横断面间所有数据点到平面的距离s
i
，距离最大值为s
max
，s
max
＜10mm时，该处路面不存在路面沉陷；10≤s
max
≤25mm时，该处路面存在轻度沉陷；25＜s
max
时，该处路面存在重度沉陷。2.根据权利要求1所述的基于卫星及无人机遥感的路面检测方法，其特征在于：所述的步骤S1的具体步骤如下：S1.1、通过高德地图与百度地图提供的卫星图进行分析，利用坐标拾取器提取公路沿线坐标信息；S1.2、根据坐标信息获取近一年内包含研究路段区域的SAR影像数据，检验SAR影像数据的连续性和完整性；S1.3、根据SAR数据成像日期获取每一景影像的精确轨道数据，同时获取成像范围内的外部DEM参考数据。3.根据权利要求1所述的基于卫星及无人机遥感的路面检测方法，其特征在于：步骤S2的具体步骤如下：S2.1、对原始SAR影像进行聚焦处理得到*.SLC格式的数据，*.SLC数据为单视复数格式，包含地面目标SAR信号的时间间隔与强度信息；S2.2、利用图文件坐标对完整的SAR影像进行裁剪，重复裁剪工作，得到研究区域一段时间内的SAR影像集；S2.3、SAR影像中对辅影像进行配准与重采样，使辅影像采用主影像的雷达影像坐标空间；S2.4、SAR影像中同名像元进行共轭相乘得到干涉图，计算方法如下：像中同名像元进行共轭相乘得到干涉图，计算方法如下：其中：c为地面目标的SAR回波信号，c1和c2分别为同一地面点目标在主辅影像中的回波信号，A为幅度信息，为相位信息，I为干涉结果，*表示取共轭；S2.5、初始干涉图，去除地形起伏相位、参考椭球相位、大气延迟相位和噪声相位分量后可以得到地表形变相位；S2.6、雷达视线方向上的形变信息进行地理编码，首先将SAR影像坐标进行投影变换转换为常用地理坐标，然后对形变相位做垂直变换将形变量投影在垂直地表方向上，根据特定时间形变量大小计算沉降速率。4.根据权利要求1所述的基于卫星及无人机遥感的路面检测方法，其特征在于：步骤S3的具体步骤如下：S3.1、基于arcmap软件，对沉降点结果进行插值处理得到沉降速率插值图；
S3.2、沉降速率插值图中沿道路中线纵向绘制纵断面线，提取纵断面线上的沉降信息绘制沉降速率剖面图；S3.3、根据沉降速率剖面图找出沉降速率较大以及沉降速率突变的位置即为路面沉陷可能发生的潜在位置，记录对应坐标。5.根据权利要求1所述的基于卫星及无人机遥感的路面检测方法，其特征在于：步骤S4的具体步骤如下：S4.1、采用的搭载激光雷达的无人机设备；扫描路面沉陷检测区域，扫描区域为整个路幅宽度，扫描方向平行于横断面；S4.2、无人机搭载激光雷达在交通量较少的路段进行测试，对同一路段调整激光雷达按照不同飞行高度，不同角度分辨率以及不同扫描频率进行测试，根据无人机飞行速度和激光雷达扫描频率确定激光雷达每帧数据的断...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱俊清，崔亮，马涛，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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