本发明专利技术属于滑坡识别领域，公开了一种基于inSAR技术的滑坡区域识别方法及系统，方法包括S1，获取包含待识别区域的SAR图像所对应的干涉图；S2，对干涉图进行目标像素点检测，得到目标像素点的集合A；S3，计算A中的每个像素点的判断值；S4，将A中判断值大于设定的判断阈值的像素点存到集合A1，将A中其余的像素点存到集合A2；S5，采用两种不同的滤波算法分别对A1和A2中的像素点进行滤波，得到滤波后的干涉图；S6，对滤波后的干涉图进行识别，判断待识别区域是否为潜在的滑坡区域。本发明专利技术有利于获取更加高质量的滤波后的干涉图，提高对干涉图进行相位解缠所获得的结果的准确程度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及滑坡识别领域，尤其涉及一种基于insar技术的滑坡区域识别方法及系统。
技术介绍
1、insar是新近发展起来的空间对地观测技术，是传统的sar遥感技术与射电天文干涉技术相结合的产物。它利用雷达向目标区域发射微波，然后接收目标反射的回波，得到同一目标区域成像的sar复图像对，若复图像对之间存在相干条件，sar复图像对共轭相乘可以得到干涉图，根据干涉图的相位值，得出两次成像中微波的路程差，从而计算出目标地区的地形、地貌以及表面的微小变化，可用于数字高程模型建立、地壳形变探测等。
2、在利用insar技术进行潜在的滑坡识别的过程中，通常包括对insar图像进行配准、干涉图生成、相位解缠、椭球拟合、形变计算等步骤。由于配准过程的误差、系统噪声等因素的影响，干涉图中通常会存在较多的噪声，导致干涉条纹不够清楚，从而影响后续的相位解缠所得到的结果的准确程度。因此，通常需要对干涉图进行滤波处理，现有技术中，通常都是使用同一种滤波方式对干涉图中的所有像素点进行滤波处理，而没有考虑到图像中的高频部分(图像变化较快的区域)和低频部分(图像变化较平缓的区域)都可能存在噪声，这就导致对干涉图进行滤波后，依然存在较多的噪声，滤波所得到的图像的质量依然不够高，从而影响相位解缠所得到的结果的准确程度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于公开一种基于insar技术的滑坡区域识别方法及系统，解决对干涉图进行滤波后得到的图像进行相位解缠时，如何进一步提高相位解缠的结果的准确程度的问题。</p>2、为了达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、第一个方面，本专利技术提供了一种基于insar技术的滑坡区域识别方法，包括：
4、s1，获取包含待识别区域的sar图像所对应的干涉图；
5、s2，对干涉图进行目标像素点检测，得到目标像素点的集合a；
6、s3，计算a中的每个像素点的判断值；
7、s4，将a中判断值大于设定的判断阈值的像素点存到集合a1，将a中其余的像素点存到集合a2；
8、s5，采用两种不同的滤波算法分别对a1和a2中的像素点进行滤波，得到滤波后的干涉图；
9、s6，对滤波后的干涉图进行识别，判断待识别区域是否为潜在的滑坡区域。
10、可选的，s1包括：
11、s11，获取成像视角不同的两张sar图像p1和p2，p1和p2均包含待识别区域；
12、s12，对p1和p2进行配准，得到配准图像；
13、s13，基于配准图像获取干涉图。
14、可选的，s2包括：
15、对于干涉图中的像素点b，若像素点b的像素值满足valueb-valuebnei,max＞valthre，则将像素点b作为目标像素点，bnei为以像素点b为中心的，d×d的正方形区域内的像素点的集合，valueb表示b的像素值，valuebnei,max表示bnei中的像素点的像素值的最大值，valthre表示预设的像素值阈值。
16、可选的，s3包括：
17、使用如下公式计算判断值：
18、
19、judvalb表示像素点b的判断值，numneib表示bnei中，与b之间的像素值的差值的绝对值小于的像素点的数量，distedgb表示b与bnei中的连通域的中心之间的距离，madistpixb表示b与bnei中的像素点的距离的最大值，α1表示关于数量的权重，α2表示关于距离的权重。
20、可选的，bnei中的连通域的获取过程包括：
21、分别以bnei中的每个像素点为计算起始点，在以像素点b为中心的，d×d的正方形区域内进行邻域判断，得到多个局部区域；
22、将面积最大的局部区域作为连通域。
23、可选的，对于bnei中的像素点c，获取其对应的局部区域的过程包括：
24、s31，以像素点c为计算起始点；
25、s32，将计算起始点从bnei中删除，将计算起始点存入局部区域集合
26、s33，获取与像素点c相邻的且属于bnei的所有像素点中，与像素点c之间的像素值的差值的绝对值的最小值；
27、s34，判断s31中得到的最小值是否小于若是，则进入s35；若否，则进入s36；
28、s35，判断bnei中的像素点的数量是否大于0，若是，则将最小值对应的属于bnei像素点作为下一个计算起始点，进入s32；若否，则进入s36；
29、s36，由局部区域集合中的像素点组成局部区域。
30、可选的，s5包括：
31、若a1中的像素点的数量大于等于a2中的像素点的数量，则在干涉图中先对a1中的像素点进行滤波处理，得到滤波中间图像；
32、然后在滤波中间图像中，对a2中的像素点进行滤波处理，得到滤波后的干涉图；
33、若a1中的像素点的数量小于a2中的像素点的数量，则在干涉图中先对a2中的像素点进行滤波处理，得到滤波中间图像；
34、然后在滤波中间图像中，对a1中的像素点进行滤波处理，得到滤波后的干涉图。
35、可选的，对a1中的像素点进行滤波处理，使用的算法如下：
36、将干涉图和滤波中间图像存入集合lwpu；
37、对于图像lwp，lwp∈lwpu，若lwp为干涉图，则将a1中的像素点存入集合a11；若lwp为滤波中间图像，则在滤波中间图像中，获取与a1中的像素点的坐标相同的像素点的集合a11；
38、分别计算a11中每个像素点的第一影响系数；
39、按照第一影响系数从高到低的顺序，依次对a11中每个像素点的进行滤波，得到滤波后的第一图像，若lwp为干涉图，则将滤波后的第一图像作为滤波中间图像，若lwp为滤波中间图像，则滤波后的第一图像作为滤波后的干涉图。
40、可选的，对a2中的像素点进行滤波处理，使用的算法如下：
41、将干涉图和滤波中间图像存入集合lwpu；
42、对于图像lwp，lwp∈lwpu，若lwp为干涉图，则将a2中的像素点存入集合a12；若lwp为滤波中间图像，则在滤波中间图像中，获取与a2中的像素点的坐标相同的像素点的集合a12；
43、分别计算a12中每个像素点的第二影响系数；
44、按照第二影响系数从高到低的顺序，依次对a12中每个像素点的进行滤波，得到滤波后的第二图像，若lwp为干涉图，则将滤波后的第二图像作为滤波中间图像，若lwp为滤波中间图像，则滤波后的第二图像作为滤波后的干涉图。
45、第二个方面，本专利技术提供了一种基于insar技术的滑坡区域识别系统，包括获取模块、检测模块、计算模块、保存模块、滤波模块和识别模块；
46、获取模块用于获取包含待识别区域的sar图像所对应的干涉图；
47、检测模块用于对干涉图进本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于inSAR技术的滑坡区域识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于inSAR技术的滑坡区域识别方法，其特征在于，S1包括：
3.根据权利要1所述的一种基于inSAR技术的滑坡区域识别方法，其特征在于，S2包括：
4.根据权利要3所述的一种基于inSAR技术的滑坡区域识别方法，其特征在于，S3包括：
5.根据权利要4所述的一种基于inSAR技术的滑坡区域识别方法，其特征在于，bnei中的连通域的获取过程包括：
6.根据权利要5所述的一种基于inSAR技术的滑坡区域识别方法，其特征在于，对于bnei中的像素点c，获取其对应的局部区域的过程包括：
7.根据权利要1所述的一种基于inSAR技术的滑坡区域识别方法，其特征在于，S5包括：
8.根据权利要7所述的一种基于inSAR技术的滑坡区域识别方法，其特征在于，对A1中的像素点进行滤波处理，使用的算法如下：
9.根据权利要7所述的一种基于inSAR技术的滑坡区域识别方法，其特征在于，对A2中的像素点进行滤波处理，使用的算法如下：
10.一种基于inSAR技术的滑坡区域识别系统，其特征在于，包括获取模块、检测模块、计算模块、保存模块、滤波模块和识别模块；
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【技术特征摘要】
1.一种基于insar技术的滑坡区域识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于insar技术的滑坡区域识别方法，其特征在于，s1包括：
3.根据权利要1所述的一种基于insar技术的滑坡区域识别方法，其特征在于，s2包括：
4.根据权利要3所述的一种基于insar技术的滑坡区域识别方法，其特征在于，s3包括：
5.根据权利要4所述的一种基于insar技术的滑坡区域识别方法，其特征在于，bnei中的连通域的获取过程包括：
6.根据权利要5所述的一种基于insar技术的滑坡区域识别方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭奇希，葛春青，
申请(专利权)人：西藏星图遥感科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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