【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及合成孔径雷达测量，更具体为一种基于ts-insar技术和地形因子的铁路边坡变形隐患分级方法。
技术介绍
1、目前的铁路变形监测方法主要包括两类，第一类是非铁路运行期间，采用沉降板、电磁沉降仪、分层沉降等监测方法；第二类是铁路运行期间，采用精密水准测量、gps测量等方法。两类方法均对单个坐标点或者单个剖面进行监测，覆盖面小，设备耗资高；人力资源消耗大，野外普查安全系数低，且可能影响铁路运行效率。随着空间对地观测技术的发展和技术应用普及，insar技术开始被广泛应用至地震变形、冰川运移、城市沉降等研究领域，但尚未广泛应用至铁路边坡变形监测中。
2、insar技术基于面观测的特性可弥补点观测地面测量技术(精密水准、gps等)受天气影响、采样点稀疏、施工周期长等不足，可减少野外工作量，安全系数极高。目前利用insar技术进行铁路变形监测主要处于局部铁路段试验和验证阶段，如蔡量力等(2023)在《铁道勘察》期刊发表的文章《多时相insar技术在高速铁路沉降监测的应用》，利用传统sbas方法获取了郑万高铁某段的形变速率，并与水准测量数据进行对比验证。
3、目前使用时序insar技术进行铁路变形监测主要存在两个不足，第一，目前主要使用传统sbas或者ps方法提取变形点位，未考虑山区部分地区相干性较低导致的选点数量和可靠性问题；第二，目前insar铁路变形监测主要包括insar时序处理和人工识别两部分，尚未实现自动化解译和灾害隐患自动分级。因此，需要提供一种新的技术方案给予解决。
1、本专利技术的目的在于提供一种基于ts-insar技术和地形因子的铁路边坡变形隐患分级方法，解决了目前使用时序insar技术进行铁路变形监测主要存在两个不足，第一，目前主要使用传统sbas或者ps方法提取变形点位，未考虑山区部分地区相干性较低导致的选点数量和可靠性问题；第二，目前insar铁路变形监测主要包括insar时序处理和人工识别两部分，尚未实现自动化解译和灾害隐患自动分级的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于ts-insar技术和地形因子的铁路边坡变形隐患分级方法，包括：基于insar差分干涉模块、基于ts-insar时序分析模块和变形自动分级模块；
3、所述基于insar差分干涉模块包括获取和准备sar影像、轨道文件、局部数字高程模型；
4、所述基于ts-insar时序分析模块中包括以下流程：
5、s1：应用振幅离差法和相位稳定性准则经多次迭代提取ps候选点，同时获取空间不相关误差的模型参数；
6、s2：去除空间不相关高程误差相位，以外部大气产品解算的对流层延迟相位作为辅助进行时空三维解缠，减少解缠误差，获取解缠干涉图的时间序列；
7、s3：估计空间相关的视角误差，对解缠干涉图进行对流层延迟改正、轨道误差改正、时间维高通滤波和空间维低通滤波，获取最终相位的时间序列，并根据波长将相位转变为形变量；
8、所述变形自动分级模块是根据变形阈值和地形因子阈值自动判定形变点位的类型并分级，其中变形阈值可根据局部地区的整体变形速率直方图统计情况判定，也可以依据相应的技术指标判定。
9、作为本专利技术的一种优选实施方式，所述基于insar差分干涉模块根据所有成像期次的时空基线或者直接选择第一个观测期次作为主影像，使用增强谱分集方法进行配准，当相干性较低时，可通过提高每个期次与相邻期次的连接数进行时序配准；配准后根据时空基线构网结果进行双轨差分干涉，其中地形相位通过外部dem模拟去除，剩余相位包括形变相位对流层延迟轨道误差和其他噪声剩余相位包括形变相位、对流层延迟、轨道误差和其他噪声，公式如下：
10、
11、作为本专利技术的一种优选实施方式，所述基于ts-insar时序分析模块根据振幅离差法和目标相位稳定性准则挑选形变点位，获取低散射强度高稳定相位的目标点，相较于常规使用的基于相干性准则获取的点位，利用此方法可增加变形点位的空间观测密度，大大提高ts-insar技术山区铁路变形监测的能力。
12、作为本专利技术的一种优选实施方式，所述振幅离差法的原理是稳定ps点的回波振幅在时间序列上能表现出一定的统计特性，振幅离差da可表示为；
13、
14、ak(i,j)表示第k幅sar影像振幅值；mean[ak(i,j)]表示振幅均值，std[ak(i,j)]表示振幅标准差，若da(i,j)小于等于给定的振幅离差阈值d0，则作为ps候选点。
15、作为本专利技术的一种优选实施方式，所述候选点相位的稳定性通过定义时间相关系数γx来衡量；
16、
17、其中n是干涉图的数目，j为系数常量，φx,i和分别表示第i幅第x个像素的差分相位、当前像素特定半径内相邻ps点的相位平均，φε,x,i是干涉对垂直基线与线性相关系数kx,i的乘积，nx,i表示由于散射特性变化、参考dem等误差引入的参考相位，包括相邻ps点高程误差和噪声相位的均值以及当前点位与周围ps点形变、大气和轨道相位的差值。首先使用振幅离差法初步选定ps点，然后迭代计算kx,i和γx，当特定半径窗口内形变信息占主导时，可忽略，对应较高的γx，可作为ps点。
18、作为本专利技术的一种优选实施方式，所述变形自动分级模块根据铁路工程insar沉降监测风险筛查标准、边坡insar沉降监测风险筛查标准等进行判定。其中地形因子ρ定义为：
19、
20、其中，hp为沉降点处高程，di是临近点距离沉降点的距离；ρ是归一化标量，值在0至1之间；ρ越靠近1，表示变形点位周边的地形更为复杂，发生变形情况下产生灾害的风险可能性更高，ρ越靠近0，表示变形点位周边的地形相对平缓，此时主要考虑变形速率量级大小；相较于变形速率/变形量阈值确定方法或绝对标准而言，归一化地形因子作为一个局部相对量，其阈值选择可调节性更强，更多由灾害普查时间和效率要求决定，因此可根据实际项目和普查要求决定。
21、与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：
22、本专利技术优点主要在于ps点选取和变形点自动分级，本专利技术将常用于火山、地震断裂带等低相干地区的振幅离差指数和相位稳定性准则应用至铁路变形监测中，该方法将大大增加观测点位数量，尤其是山区铁路段；结合insar变形速率/变形量和归一化地形因子进行自动分类分级，根据先验阈值输出不同类型/等级的结果，服务灾害普查和隐患评估，提高工作效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于TS-InSAR技术和地形因子的铁路边坡变形隐患分级方法，其特征在于：包括：基于InSAR差分干涉模块、基于TS-InSAR时序分析模块和变形自动分级模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于TS-InSAR技术和地形因子的铁路边坡变形隐患分级方法，其特征在于：所述基于InSAR差分干涉模块根据所有成像期次的时空基线或者直接选择第一个观测期次作为主影像，使用增强谱分集方法进行配准，当相干性较低时，可通过提高每个期次与相邻期次的连接数进行时序配准；配准后根据时空基线构网结果进行双轨差分干涉，其中地形相位通过外部DEM模拟去除，剩余相位包括形变相位对流层延迟轨道误差和其他噪声剩余相位包括形变相位、对流层延迟、轨道误差和其他噪声，公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于TS-InSAR技术和地形因子的铁路边坡变形隐患分级方法，其特征在于：所述基于TS-InSAR时序分析模块根据振幅离差法和目标相位稳定性准则挑选形变点位，获取低散射强度高稳定相位的目标点，相较于常规使用的基于相干性准则获取的点位，利用此方法可增加变形点位的空间观测密度，大大提高TS-
4.根据权利要求3所述的一种基于TS-InSAR技术和地形因子的铁路边坡变形隐患分级方法，其特征在于：所述振幅离差法的原理是稳定PS点的回波振幅在时间序列上能表现出一定的统计特性，振幅离差DA可表示为；
5.根据权利要求4所述的一种基于TS-InSAR技术和地形因子的铁路边坡变形隐患分级方法，其特征在于：所述候选点相位的稳定性通过定义时间相关系数γx来衡量；
6.根据权利要求1所述的一种基于TS-InSAR技术和地形因子的铁路边坡变形隐患分级方法，其特征在于：所述变形自动分级模块根据铁路工程InSAR沉降监测风险筛查标准、边坡InSAR沉降监测风险筛查标准等进行判定。其中地形因子ρ定义为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于ts-insar技术和地形因子的铁路边坡变形隐患分级方法，其特征在于：包括：基于insar差分干涉模块、基于ts-insar时序分析模块和变形自动分级模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于ts-insar技术和地形因子的铁路边坡变形隐患分级方法，其特征在于：所述基于insar差分干涉模块根据所有成像期次的时空基线或者直接选择第一个观测期次作为主影像，使用增强谱分集方法进行配准，当相干性较低时，可通过提高每个期次与相邻期次的连接数进行时序配准；配准后根据时空基线构网结果进行双轨差分干涉，其中地形相位通过外部dem模拟去除，剩余相位包括形变相位对流层延迟轨道误差和其他噪声剩余相位包括形变相位、对流层延迟、轨道误差和其他噪声，公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于ts-insar技术和地形因子的铁路边坡变形隐患分级方法，其特征在于：所述基于ts-insar时序分析模块根据振幅离差法和目...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄传岳，陈付明，陆亚峰，胡大辉，王良军，石亮，俞蓉，黄霆，阳扬，陆思平，廖浩博，安康，张元元，徐长江，费太政，郑俊龙，
申请(专利权)人：中国铁路上海局集团有限公司芜湖工务段，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。