一种地表形变监测方法及系统技术方案

本申请涉及一种地表形变监测方法及系统。所述方法包括：采用Gamma置信区间判别法对监测区域的SAR序列影像数据进行同质点提取，生成SAR序列影像数据的同质点集；基于同质点集计算SAR序列影像数据中副影像与主影像之间的干涉相位相干系数；根据干涉相干系数对SAR序列影像数据的干涉图进行自适应多视处理，获取多视干涉相位；基于SAR序列影像的振幅离散度进行PS候选点筛选，得到PS候选点；基于所述同质点集计算干涉相干系数的自适应阈值，采用自适应阈值对PS候选点进行筛选，得到有效PS点掩膜；基于有效PS点掩膜以及多视干涉相位，对SAR序列影像数据进行大气改正。本申请提高了地表形变的监测精度。形变的监测精度。形变的监测精度。

【技术实现步骤摘要】
一种地表形变监测方法及系统


[0001]本申请属于地质灾害监测
，特别涉及一种地表形变监测方法及系统。

技术介绍

[0002]为满足经济和社会的高速发展，许多城市进行了大规模的市政工程建设，很多城市由于沿海区填海工程、抽取地下水、铁路、地铁建设等原因，地表形变已成为主要地质灾害之一，严重危及人民的生命安全。目前，对城市地表形变进行监测的技术主要分为实地测量(水准仪、全站仪等)和遥感监测手段。实地测量由于人工成本高、布设风险大、监测点稀疏、覆盖范围小等原因，不适用于大范围、高频次的动态监测。遥感监测手段中，光学传感器受云的影响，在华南沿海城市多云多雨的气候条件下，难以获取长序列的有效光学影像进行监测。
[0003]星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时、全天候的工作能力、覆盖范围广、穿透能力强(能够透过云层获取有效数据)、卫星重访周期短等特点，且很多SAR数据可供全球免费下载，因此可实现大范围、高频次动态监测，较传统的地表形变监测具有不可替代的优势。合成空间雷达干涉测量(InSAR)技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地表形变监测方法，其特征在于，包括：基于StaMPS算法，采用Gamma置信区间判别法对监测区域的SAR序列影像数据进行同质点提取，生成所述SAR序列影像数据的同质点集；基于所述同质点集计算SAR序列影像数据中副影像与主影像之间的干涉相位相干系数；按照所述干涉相干系数计算结果对所述SAR序列影像数据的干涉图进行自适应多视处理，获取多视干涉相位；计算所述SAR序列影像的振幅离散度，根据所述振幅离散度进行PS候选点筛选，得到PS候选点；基于所述同质点集计算干涉相干系数的自适应阈值，采用所述自适应阈值对PS候选点进行筛选，得到有效PS点掩膜；基于所述有效PS点掩膜以及所述多视干涉相位，采用GACOS模型和InSAR时空滤波算法对所述SAR序列影像数据进行大气改正；基于StaMPS算法对所述大气改正后的SAR序列影像数据的形变速率及累积形变量进行时间序列反演，得到所述监测区域的地表形变监测结果。2.根据权利要求1所述的地表形变监测方法，其特征在于，所述采用Gamma置信区间判别法对监测区域的SAR序列影像数据进行同质点提取包括：对所述SAR序列影像数据中的每一个像素，分别确定一个搜索窗口，以该像素为参考像素，以该像素的时间维采样计算参考样本均值以和设定的α值计算Gamma分布置信区间；所述Gamma分布置信区间计算公式为：其中1
‑
α为置信水平，表示标准GammaG(NL,1)分布的分位点，N为SAR序列影像数据的影像数目，L为SAR序列影像数据的视数，a＝L；σ2为SAR序列影像数据的后向散射强度；判断所述搜索窗口内的邻域像素的时间维样本均值是否落入Gamma分布置信区间，如果是，则判定所述邻域像素与参考像素属于同一个统计分布，得到该像素的初始同质像元子集Ω
init
；采用所述初始同质像元子集Ω
init
中K个像素的样本均值的平均值对所述参考样本均值进行更新，并根据更新后的重新计算Gamma分布置信区间；根据新的Gamma分布置信区间对所述初始同质像元子集Ω
init
中的像素进行二次判断，保留落入新的Gamma分布置信区间并与所述参考像素空间相连的邻域像素，生成该像素的精选同质像元子集Ω。3.根据权利要求2所述的地表形变监测方法，其特征在于，所述基于所述同质点集计算SAR序列影像数据中副影像与主影像之间的干涉相干系数包括：对所述SAR序列影像数据中的每个像素，取其同质像元子集Ω进行干涉相干系数估计，得到像素的干涉相干系数有偏估计；所述干涉相干系数计算公式为：
其中Z1(l)，Z2(l)代表用于干涉的两幅SAR影像Z1，Z2中像素l对应的复数信号，K为该像素所在的同质像元子集Ω内部的像素个数；采用双重Bootstrapping方法对所述干涉相干系数有偏估计进行偏差纠正，获取所述SAR序列影像数据无偏干涉相干系数；所述近似无偏估计的干涉相干系数为：其中，将同质像元子集Ω中所有的点表示为X＝(x1,x2,
…
,x
K
)，K为同质点个数，R为Bootstrapping对X反复抽样的次数，为Bootstrapping复制的样本，γ为干涉相干系数有偏估计。4.根据权利要求3所述的地表形变监测方法，其特征在于，所述按照干涉相干系数计算结果对SAR序列影像数据的干涉图进行自适应多视处理包括：对所述SAR序列影像数据进行预处理，生成SAR序列影像数据的干涉图；所述预处理包括：对所述SAR序列影像数据进行时空基线分析，选取所述SAR序列影像数据中空间、时间基线最短的一期影像为主影像，其他影像为副影像；按照PS
‑
InSAR算法的配对准则，利用轨道参数以及DEM模型将所述副影像与主影像进行配准，将副影像与主影像组成干涉对，生成干涉图。5.根据权利要求4所述的地表形变监测方法，其特征在于，所述按照干涉相干系数计算结果对SAR序列影像数据的干涉图进行自适应多视处...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙鹭怡，陈劲松，韩宇，姜小砾，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：