一种时序基于InSAR技术的空间非连续形变监测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于时序InSAR技术的空间非连续形变监测方法，具体包括以下步骤：首先，基于选取的相干点构建弧段网络，采用无形变模式约束的弧段解算模型对网络中的所有弧段进行时序解算；然后基于非连续形变处的相位跳变机制，采用弧段均方误差阈值法探测位移不连续处并将相干网络分割成多个独立子网；基于结构的力学形变特性，在每个子网内选取中心点为参考点，进而完成所有子网的多参考点、自适应解缠，最终获取到较为可靠的形变监测结果。本发明专利技术所提供方法能够自动探测到位移不连续处并进行自适应分段解缠，可以克服现有时序InSAR算法在进行空间非连续形变监测时的不适用性，提高形变监测结果的可靠性。提高形变监测结果的可靠性。提高形变监测结果的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种时序基于InSAR技术的空间非连续形变监测方法


[0001]本专利技术涉及合成孔径雷达干涉测量技术(Interferometric synthetic aperture radar,InSAR)在时序数据处理领域，尤其是涉及一种基于时序InSAR技术进行桥梁等空间非连续结构形变监测方法。

技术介绍

[0002]多时相合成孔径雷达干涉测量(Multi
‑
temporal interferometric synthetic aperture radar,MTInSAR)技术借助其全天时、全天候、空间分辨率高与精度高的优势，近年来被广泛应用于桥梁结构健康监测中。相对而言，目前使用较多的传统形变监测手段则具有诸多局限性。例如:
①
GNSS、水准测量以及传感器等监测方式都是单点监测，数据空间分辨率较低，难以有效评估整个桥梁结构的健康状况；
②
GPS接收机以及各种传感器不仅成本高，且由于长期在恶劣环境下工作，使用寿命较短；
③
加速度计对于桥梁的高频动态测定较为有效，但是对于桥梁由于温度等因素变化引起的缓慢形变就无能为力；
④
全站仪、水准仪与激光干涉仪易受通视与天气等条件的限制，采样率也较难达到动态测量的要求，通常在测量过程中需要封路，成本较高。
[0003]虽然MTInSAR技术在桥梁监测领域具有诸多优势，但桥梁结构的复杂性与特殊性也给MTInSAR技术带来了严峻的挑战。伸缩缝，也称温度缝，是大桥的主要结构之一，通常安装在两梁端之间，主要是为了防止热胀冷缩引起的温度应力以及车辆载荷对桥梁结构产生破坏。当桥梁结构受热胀冷缩影响时，伸缩缝两侧箱梁的运动方向始终相反，例如结构膨胀时相向运动，收缩时反向运动，这会导致干涉相位在伸缩缝处发生跳变。
[0004]研究发现，当箱梁长度或温差超过一定阈值后，伸缩缝两侧的相位跳变值将会大于πradian。而正确实现相位解缠的前提条件是邻近像元的干涉相位差的绝对值不大于πradian，因此该相位跳变将使得相位解缠的前提条件不成立，最终导致相位解缠出错。而相位解缠又是MTInSAR技术在数据中无法避免且最为关键的步骤之一，正确地是实现相位解缠是确保形变结果可靠性的必要条件。桥梁结构中伸缩缝的存在会使得现有成熟的MTInSAR技术不再适用。因此，需要提出一种针对伸缩缝两侧相位跳变进行空间进行非连续形变解算的MTInSAR桥梁监测方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于时序InSAR技术的空间非连续形变监测方法。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0007]一种基于时序InSAR技术的空间非连续形变监测方法，所述方法步骤包括：
[0008]获取SAR影像数据，对影像数据预处理，并选取相干点；
[0009]基于选取的相干点构建弧段网络，采用无形变模式约束的弧段解算模型对网络中的所有弧段进行时序解算；
[0010]基于非连续形变处的相位跳变机制，采用弧段均方误差阈值法探测位移不连续处并将相干点弧段网络分割成多个独立子网；
[0011]基于结构的力学形变特性，在每个子网内选取参考点，进而完成所有子网的多参考点的自适应解缠，最终获取到形变监测结果。
[0012]进一步的，所述数据预处理包括影像配准、地理编码、时序干涉图生成以及永久散射体选取，所选取永久散射体点作为相干点。
[0013]进一步的，选取所述永久散射体点时采用振幅离差指数法，振幅离差值D
A
定义为：
[0014][0015]式中，σ
A
与μ
A
分别为某一像元振幅时间序列的标准差与均值；
[0016]对于影像中的每一个像元，均根据像元振幅时间序列计算得到振幅离差指数，若振幅离差指数值小于给定的振幅离差指数阈值，则认为该像元为永久散射体点即相干点。
[0017]进一步的，所述弧段网络采用KNN最邻近搜索选取的相干点并采用狄洛尼三角网建立初始弧段网络。
[0018]进一步的，所述弧段时序解算具体步骤如下：
[0019]在每个相邻时段，对网络中的每个弧段进行解算，将有覆盖研究区域的N+1幅按时间顺序排列(t0,t1,
…
,t
N
)的SAR影像，生成M幅差分干涉图，对于x,y两点构成的弧段i，观测方程表示如下：
[0020][0021]式中，为弧段观测值；高差误差Δh
i
以及每个相邻时段的相对位移Δd
i
为待估量；λ为雷达波长；表示与垂直基线相关的变量，矩阵形式表示：
[0022][0023]式中，y为弧段观测值，A为系数矩阵，为待估参数；
[0024]基于最小二乘原理，解得：
[0025][0026]式中，P为观测值的权阵，弧段的均方误差为：
[0027][0028]式中，v为观测值改正数，
[0029]基于上述步骤，对网络中的所有弧段进行解算。
[0030]进一步的，所述独立子网分割的具体步骤如下：
[0031]基于非连续形变处的相位跳变机制，采用弧段均方误差阈值法探测位移不连续处，通过设定弧段均方误差阈值，剔除跨伸缩缝的弧段，将原本联通的弧段网络分割成多个独立的子网络。
[0032]进一步的，所述子网的参考点进行解缠的具体步骤包括：
[0033]对于每一个子网络，设定位于其中心的相干点为参考点，解缠模型如下：
[0034][0035][0036]式中，m为弧段数量；n为相干点数量；s为参考点数量；为第j个时段中弧段端点的相对位移值，为待估量，表示第j个时段中相干点的位移值，V为残差矩阵，W为参考点的形变值，B和C为设计矩阵；
[0037]用附加约束条件的最小二乘法求得参数解为：
[0038][0039]式中，N
bb
＝B
T
PB，Z＝B
T
PL，P为观测值权阵；
[0040]所述子网的参考点完成解缠后，得到参考点在每个相邻时段内发生的位移值；记初始时刻位移为0，将相干点位移值按时间顺序累加即可恢复出相对于起始时间的位移时间序列。
[0041]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0042]1)本专利技术基于非连续形变处的相位跳变机制，采用弧段均方误差阈值法探测位移不连续处并将相干点弧段网络分割成多个独立子网；基于结构的力学形变特性，在每个子网内选取参考点，进而完成所有子网的多参考点的自适应解缠。本专利技术填补了基于MTInSAR技术进行空间非连续形变监测领域的空白，大大提高了该技术的适用性与可靠性。
[0043]2)本专利技术所提出相位解缠方案及解缠模型，得到的每个子网的解缠相位趋势明显且连续，伸缩缝处无异常相位跳变。相较于传统解缠方法，解缠结果与实际情况吻合度更高。
[0044]3)本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时序InSAR技术的空间非连续形变监测方法，其特征在于，所述方法步骤包括：获取SAR影像数据，对影像数据预处理，并选取相干点；基于选取的相干点构建弧段网络，采用无形变模式约束的弧段解算模型对网络中的所有弧段进行时序解算；基于非连续形变处的相位跳变机制，采用弧段均方误差阈值法探测位移不连续处并将相干点弧段网络分割成多个独立子网；基于结构的力学形变特性，在每个子网内选取参考点，进而完成所有子网的多参考点的自适应解缠，最终获取到形变监测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于时序InSAR技术的空间非连续形变监测方法，其特征在于，所述数据预处理包括影像配准、地理编码、时序干涉图生成以及永久散射体选取，所选取永久散射体点作为相干点。3.根据权利要求2所述的一种基于时序InSAR技术的空间非连续形变监测方法，其特征在于，选取所述永久散射体点时采用振幅离差指数法，振幅离差值D
A
定义为：式中，σ
A
与μ
A
分别为某一像元振幅时间序列的标准差与均值；对于影像中的每一个像元，均根据像元振幅时间序列计算得到振幅离差指数，若振幅离差指数值小于给定的振幅离差指数阈值，则认为该像元为永久散射体点即相干点。4.根据权利要求1所述的一种基于时序InSAR技术的空间非连续形变监测方法，其特征在于，所述弧段网络采用KNN最邻近搜索选取的相干点并采用狄洛尼三角网建立初始弧段网络。5.根据权利要求1所述的一种基于时序InSAR技术的空间非连续形变监测方法，其特征在于，所述弧段时序解算具体步骤如下：在每个相邻时段，对网络中的每个弧段进行解算，将有覆盖研究区域的N+1幅按时间顺序排列(t0,t1,
…
,t
N
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，宋鑫友，梁鸿俞，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：