一种滑坡灾害GNSS监测点选址适宜性评价方法技术

本发明专利技术公开了一种滑坡灾害GNSS监测点选址适宜性评价方法，涉及灾害监测技术领域，本发明专利技术包括确定滑坡灾害区域所在位置及全球导航卫星系统GNSS监测点的占地面积；利用合成孔径雷达差分干涉D

【技术实现步骤摘要】
一种滑坡灾害GNSS监测点选址适宜性评价方法


[0001]本专利技术涉及灾害监测
，具体为一种滑坡灾害GNSS监测点选址适宜性评价方法。

技术介绍

[0002]GNSS技术因其全球性、全天候、连续性和实时性等特点，广泛应用于滑坡灾害的三维形变监测中。在利用GNSS对滑坡进行形变监测时，GNSS监测点的选址尤为重要。
[0003]目前，主要还是通过专业人员到滑坡灾害现场通过经验判断能反映变形特征的关键位置，然后考虑野外供电及GNSS多路径等影响后确定GNSS监测点的布设位置。
[0004]但通过专业人员到现场踏勘来确定GNSS监测点布设位置的方法，主观性强、耗时耗力、工作效率较低，难以推广应用。

技术实现思路

[0005]针对上述问题，亟需研究一种能够对滑坡灾害区域内GNSS监测点选址适宜性进行评价的方法。本专利技术提出了一种结合形变先验信息及灾害区域地形数据的滑坡灾害GNSS监测点位选址适宜性评价方法，该方法无需专业人员到达滑坡现场，就可以对滑坡区域内GNSS监测点位选址的适宜性进行整体评价，提高滑坡灾害GNSS监测点选址的作业效率。
[0006]本专利技术提出的一种滑坡灾害GNSS监测点选址适宜性评价方法，包括以下步骤：
[0007]确定滑坡灾害区域所在位置及GNSS监测点的占地面积；
[0008]利用合成孔径雷达差分干涉D
‑
InSAR技术，对滑坡灾害区域的合成孔径雷达SAR数据进行处理，获取滑坡灾害区域形变图；
[0009]利用数字高程模型DEM计算滑坡灾害区域的坡度、坡向及地表粗糙度；
[0010]利用正射影像DOM计算滑坡灾害区域的植被指数；
[0011]对滑坡灾害区域的形变、坡度、坡向、地表粗糙度及植被指数五个指标因子进行预处理，预处理包括空间分辨率统一和指标因子数值归一化处理；
[0012]利用层次分析方法确定滑坡灾害区域的形变、坡度、坡向、地表粗糙度及植被指数五个指标的权重；
[0013]对滑坡灾害区域的形变、坡度、坡向、地表粗糙度及植被指数五个指标进行加权叠加，得到滑坡灾害区域GNSS监测站选址适宜性评价图。
[0014]进一步的，所述获取滑坡灾害区域形变图，具体包括：
[0015]使用D
‑
InSAR进行地表形变测量方法是两轨加外部DEM的方法；处理过程包括：
[0016]下载覆盖滑坡灾害区域的两景Sentinel
‑
1的升轨或降轨数据，通过预处理获取单视复数影像SLC；
[0017]将SAR数据获取时间靠前的设置为主影像，另一幅设置为副影像，然后将副影像配准并重采样到与主影像相同的雷达影像坐标空间，经配准和重采样后，确定同名像元的一一对应关系；
[0018]将主、副影像对应像元的复数数据进行共轭相乘即可得到初始干涉图，此时初始干涉图中每个像素仍然为复数数据，该复数的相位即为干涉相位，干涉相位的范围为[
‑
π,π)，此时干涉相位包含了参考椭球面相位、地形起伏相位、地表形变相位、大气延迟相位和干涉噪声相位分量；
[0019]参考椭球面相位是由两次SAR卫星成像空间姿态与参考椭球面交互引起的相位分量，该相位可依据主、副影像获取时刻卫星轨道参数，构建模型进行建模后将其去除；
[0020]为了获取地表形变相位，需要从干涉图中扣除地形相位，通过外部DEM数据计算地形相位贡献量，然后在干涉相位中扣除该贡献量；
[0021]由于干涉图中还存在大气延迟相位和噪声相位，因此需要对差分干涉图进行滤波，削弱其噪声信号，提高干涉数据的信噪比，经过相位滤波能够有效改善差分干涉图的相位质量，提高相位解缠的准确性，但某些失相干严重区域仍会存在显著的相位噪声，需要将这些失相干区域进行掩膜；
[0022]差分干涉图中记录的形变相位被缠绕在[
‑
π,π)区间中，无法直接表征真实的地表形变信息，需要通过相位解缠处理来恢复每一像素的相位整周数；
[0023]SAR干涉处理直接得到的产品是位于距离
‑
多普勒坐标框架下的，为了方便后期处理，需要将其投影转换至常用的地理坐标系下。
[0024]进一步的，所述利用数字高程模型DEM计算滑坡灾害区域的坡度、坡向及地表粗糙度，具体包括：
[0025]坡度、坡向、地表粗糙度是GIS地形分析中常用的指标，借助ArcGIS或SAGA软件可以通过计算DEM得到；
[0026]坡度、坡向计算可采用拟合曲面法，拟合曲面可采用二次曲面，即3x3的窗口，每个窗口的中心为一个高程点，中心点e的坡度、坡向计算公式为：
[0027][0028][0029][0030]式中，a、b、c、d、f、g为对应像元的高程值，cellsize为像元的空间分辨率，dx、dy高程值在x和y方向的变化率，slope、aspect分别表示中心像元e的坡度和坡向；
[0031]地表粗糙度反映的是中心像元与其周围像元的高程差异值，其表征了中心像元的凹凸不平程度；地表粗糙度计算公式为：
[0032][0033]式中TRI表示中心像元e的地表粗糙度，其余符号表示各像元的高程值。
[0034]进一步的，所述利用正射影像DOM计算滑坡灾害区域的植被指数，具体包括：
[0035]植被指数可以在一定程度上反映地表植被覆盖程度；
[0036]滑坡灾害区域的正射影像包含红、绿、蓝三个可见光波段信息，通过计算各像素的波段信息，可以获取对应像素的植被指数，当植被指数高时，表明了该像素的植被含量高或为植物的可能性高；
[0037]植被指数的计算公式为：
[0038]VI＝(2G
‑
R
‑
B)
‑
(1.4R
‑
G)；
[0039][0040]式中，VI为对应像元的植被指数值，r、g、b为各像元红、绿、蓝三个波段的值。
[0041]进一步的，所述对滑坡灾害区域的形变指标因子进行预处理，具体包括：
[0042]通过D
‑
InSAR技术获取的形变图，其空间分辨率一般较大，因此需要将形变图的空间分辨率重采样至GNSS监测点建设面积，重采样方法采用最近邻插值方法，插值的目的主要是为了统一空间分辨率，且保证形变信息不发生变化；
[0043]在统一空间分辨率后，形变图的量级可能在不同滑坡也存在不同，且与其他指标因子的量级有较大差异，因此需要将形变图的形变值归一化至[0,1]区间，归一化后的值越靠近1，表明其在灾害区域的相对形变程度最大，更有必要进行监测，因此归一化后的形变值也反映了形变对GNSS监测点选址适宜性评价的影响程度；
[0044]形变指标因子的归一化公式为：
[0045][0046]式中，X
norm
表示归一化后的值，X表示归一化前的值，abs表示取绝对值运算，X
max
，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种滑坡灾害GNSS监测点选址适宜性评价方法，其特征在于，包括以下步骤：确定滑坡灾害区域所在位置及GNSS监测点的占地面积；利用合成孔径雷达差分干涉D
‑
InSAR技术，对滑坡灾害区域的合成孔径雷达SAR数据进行处理，获取滑坡灾害区域形变图；利用数字高程模型DEM计算滑坡灾害区域的坡度、坡向及地表粗糙度；利用正射影像DOM计算滑坡灾害区域的植被指数；对滑坡灾害区域的形变、坡度、坡向、地表粗糙度及植被指数五个指标因子进行预处理，预处理包括空间分辨率统一和指标因子数值归一化处理；利用层次分析方法确定滑坡灾害区域的形变、坡度、坡向、地表粗糙度及植被指数五个指标的权重；对滑坡灾害区域的形变、坡度、坡向、地表粗糙度及植被指数五个指标进行加权叠加，得到滑坡灾害区域GNSS监测站选址适宜性评价图。2.如权利要求1所述的一种滑坡灾害GNSS监测点选址适宜性评价方法，其特征在于，所述获取滑坡灾害区域形变图，具体包括：使用D
‑
InSAR进行地表形变测量方法是两轨加外部DEM的方法；处理过程包括：下载覆盖滑坡灾害区域的两景Sentinel
‑
1的升轨或降轨数据，通过预处理获取单视复数影像SLC；将SAR数据获取时间靠前的设置为主影像，另一幅设置为副影像，然后将副影像配准并重采样到与主影像相同的雷达影像坐标空间，经配准和重采样后，确定同名像元的一一对应关系；将主、副影像对应像元的复数数据进行共轭相乘即可得到初始干涉图，此时初始干涉图中每个像素仍然为复数数据，该复数的相位即为干涉相位，干涉相位的范围为[
‑
π,π)，此时干涉相位包含了参考椭球面相位、地形起伏相位、地表形变相位、大气延迟相位和干涉噪声相位分量；参考椭球面相位是由两次SAR卫星成像空间姿态与参考椭球面交互引起的相位分量，该相位可依据主、副影像获取时刻卫星轨道参数，构建模型进行建模后将其去除；为了获取地表形变相位，需要从干涉图中扣除地形相位，通过外部DEM数据计算地形相位贡献量，然后在干涉相位中扣除该贡献量；由于干涉图中还存在大气延迟相位和噪声相位，因此需要对差分干涉图进行滤波，削弱其噪声信号，提高干涉数据的信噪比，经过相位滤波能够有效改善差分干涉图的相位质量，提高相位解缠的准确性，但某些失相干严重区域仍会存在显著的相位噪声，需要将这些失相干区域进行掩膜；差分干涉图中记录的形变相位被缠绕在[
‑
π,π)区间中，无法直接表征真实的地表形变信息，需要通过相位解缠处理来恢复每一像素的相位整周数；SAR干涉处理直接得到的产品是位于距离
‑
多普勒坐标框架下的，为了方便后期处理，需要将其投影转换至常用的地理坐标系下。3.如权利要求1所述的一种滑坡灾害GNSS监测点选址适宜性评价方法，其特征在于，所述利用数字高程模型DEM计算滑坡灾害区域的坡度、坡向及地表粗糙度，具体包括：坡度、坡向、地表粗糙度是GIS地形分析中常用的指标，可借助ArcGIS或SAGA软件对DEM
进行计算得到；坡度、坡向计算可采用拟合曲面法，拟合曲面可采用二次曲面，即3x3的窗口，每个窗口的中心为一个高程点，中心点e的坡度、坡向计算公式为：的中心为一个高程点，中心点e的坡度、坡向计算公式为：的中心为一个高程点，中心点e的坡度、坡向计算公式为：式中，a、b、c、d、f、g为对应像元的高程值，cellsize为像元的空间分辨率，dx、dy高程值在x和y方向的变化率，tan
‑1表示反正切函数，slope、aspect分别表示中心像元e的坡度和坡向；地表粗糙度反映的是中心像元与其周围像元的高程差异值，其表征了中心像元的凹凸不平程度；地表粗糙度计算公式为：式中TRI表示中心像元e的地表粗糙度，其余符号表示各像元的高程值。4.如权利要求1所述的一种滑坡灾害GNSS监测点选址适宜性评价方法，其特征在于，所述利用正射影像DOM计算滑坡灾害区域的植被指数，具体包括：植被指数可以在一定程度上反映地表植被覆盖程度；滑坡灾害区域的正射影像包含红、绿、蓝三个可见光波段信息，通过计算各像素的波段信息，可以获取各像素对应的植被指数，当植被指数高时，表明该像素的植被含量高或为植物的可能性高；植被指数的计算公式为：VI＝(2G
‑
R
‑
B)
‑
(1.4R
‑
G)；式中，VI为对应像元的植被指数值，r、g、b为各像元红、绿、蓝三个波段的值。5.如权利要求1所述的一种滑坡灾害GNSS监测点选址适宜性评价方法，其特征在于，所述对滑坡灾害区域的形变指标因子进行预处理，具体包括：通过D
‑
InSAR技术获取的形变图，其空间分辨率一般较大，因此需要将形变图的空间分辨率重采样至GNSS监测点建设面积，重采样方法采用最近邻插值方法，插值的目的主要是为了统一空间分辨率，且该插值方法可保证形变信息不发生变化；在统一空间分辨率后，形变图的量级可能在不同滑坡也存在不同，且与其他指标因子的量级有较大差异，因此需要将形变图的形变值归一化至[0,1]区间，归一化后的值越靠近1，表明其在灾害区域的相对形变程度最大，更有必要进行监测，因此归一化后的形变值也反映了形变对GNSS监测点选址适宜性评价的影响程度；需要注意的是形变图中各像素值的正负仅表示形变方向不同，所以在进行归一化前需要将形变图中各像素值取绝对值；形变指标因子的归一化公式为：
式中，X
norm
表示归一化后的值，X表示归一化前的值，abs表示取绝对值运算，X
max
，X
min
分别表示归一化前各像素取绝对值后的最大值和最小值。6.如权利要求1所述的一种滑坡灾害GNSS监测点选址适宜性评价方法，其特征在于，所述对滑坡灾害区域的坡度指标因子进行预处理，具体包括：通过对DEM的计算，可以获取滑坡灾害区域的坡度值；将DEM的空间分辨率统一与GNSS监测点的占地面积进行统一，如果DEM分辨率高于占地面积，则使用平均值重采样方法进行降采样，否则使用最近邻插值方法进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：许豪，王利，舒宝，熊国华，戴小蕾，杜源，张静，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：