【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地表形变监测，特别是涉及一种基于无人机dom和星载sar影像的路面沉陷检测方法。
技术介绍
1、地表形变是指地表或地下物质在外力作用下发生的位置、形状或体积的变化，如地震、火山、滑坡、地裂缝、地面沉降等。地表形变会对人类的生命财产和环境安全造成严重的威胁，因此及时、准确地监测地表形变的发生、发展和变化对于灾害预防和减灾具有重要的意义。
2、传统的地表形变监测方法主要有gnss、水准测量、全站仪、角度测量、光学摄影测量等，这些方法通常需要在地表布设大量的测量点或标志物，然后通过人工或自动化的方式进行定期或连续的观测，获取地表形变的数据。这些方法的优点是精度高、可靠性强，但也存在一些缺点，如工作量大、成本高、覆盖范围小、易受天气和地形的影响、难以实现实时监测等。
3、近年来，随着遥感技术的发展，合成孔径雷达（sar）测量技术逐渐成为地表形变监测的重要手段。sar是一种利用微波雷达信号对地表进行成像的技术，具有全天候、全天时、高分辨率、高灵敏度等特点，可以有效地克服传统方法的局限性，实现对大范围、多时相的地表形变的快速、准确、低成本的监测。sar测量技术的核心是干涉合成孔径雷达（insar）技术，即利用两幅或多幅具有一定空间基线的sar影像进行干涉处理，获取地表的相位差信息，从而反演地表的形变量。insar技术已经在地震、火山、滑坡、地面沉降等地表形变监测方面取得了丰富的成果。
4、然而，insar技术也存在一些问题和挑战，如大气延迟、相位噪声、相干性损失、相位解缠等，这些问题会影响i
5、无人机是一种可以在无人操纵的情况下自主或遥控飞行的航空器，具有机动灵活、成本低廉、易于操作等优点，近年来在各个领域得到了广泛的应用。无人机摄影测量是一种利用无人机搭载的光学相机或激光雷达等传感器对地表进行影像采集和数据处理的技术，可以生成高分辨率的数字正射影像（dom）、数字高程模型（dem）、数字表面模型（dsm）等产品，为地表形变监测提供了有效的数据源。无人机摄影测量的优点是可以获取地表的水平移动，但也存在一些缺点，如难以获取地表的竖直沉降，受飞行高度和传感器分辨率的限制，覆盖范围小，受天气和地形的影响，需要在地表布设控制点等。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于无人机dom和星载sar影像的路面沉陷检测方法，结合无人机数字正射影像（dom）和星载sar影像的优势，可以快速、高精度地实现路面沉陷检测，克服sar测量技术和无人机摄影测量技术各自的不足，为地表形变及地质灾害监测提供了一种新方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种基于无人机dom和星载sar影像的路面沉陷检测方法，包括以下步骤：
4、针对目标路面，获取卫星遥感图像和无人机遥感图像，并进行图像预处理；其中，所述卫星遥感图像为合成孔径雷达sar图像，所述无人机遥感图像为数字正射影像dom；
5、基于图像预处理后的卫星遥感图像和无人机遥感图像，利用合成孔径雷达差分干涉测量技术进行相位差分，得到路面沉陷的相位差分图；
6、利用相位解缠算法对相位差分图进行解缠，得到路面沉陷的高程变化图；
7、利用高程变化图和阈值判断法对路面沉陷进行识别和定量分析，得到路面沉陷的基本信息，所述基本信息包括位置、范围、深度信息；
8、利用路面沉陷的基本信息和风险评估模型对路面沉陷进行风险评估，得到路面沉陷的风险等级和预警信号。
9、进一步地，所述图像预处理，具体包括：
10、利用图像配准算法对卫星遥感图像和无人机遥感图像进行配准，使卫星遥感图像和无人机遥感图像具有相同的坐标系和空间分辨率；
11、利用图像裁剪算法对配准后的卫星遥感图像和无人机遥感图像进行裁剪，得到感兴趣区域的图像；
12、利用图像滤波算法对裁剪后的卫星遥感图像和无人机遥感图像进行滤波，去除图像噪声和干扰。
13、进一步地，所述基于图像预处理后的卫星遥感图像和无人机遥感图像，利用合成孔径雷达差分干涉测量技术进行相位差分，得到路面沉陷的相位差分图，具体包括：
14、利用合成孔径雷达差分干涉测量技术对图像预处理后的卫星遥感图像进行干涉处理，得到差分干涉图；
15、基于差分干涉图提取相位变化信息，所述相位变化信息表示目标路面在两次成像期间的相对形变的空间分布特征；
16、基于图像预处理后的无人机遥感图像，得到数字高程模型数据；
17、基于数字高程模型数据，去除相位变化信息中由地形引起的相位变化特征，得到由路面沉陷引起的相位变化特征；
18、基于路面沉陷引起的相位变化特征，得到路面沉陷的相位差分图。
19、进一步地，所述利用相位解缠算法对相位差分图进行解缠，得到路面沉陷的高程变化图，具体包括：
20、利用相位解缠算法，将相位差分图中的每个像素点的相位差转换为绝对相位值；
21、将绝对相位值转换为高程变化量；
22、将高程变化量映射到相应的地理位置，生成高程变化图；
23、对高程变化图进行平滑处理和滤波后处理。
24、进一步地，所述利用高程变化图和阈值判断法对路面沉陷进行识别和定量分析，得到路面沉陷的基本信息，具体包括：
25、设定阈值，所述阈值用于区分路面沉陷和正常地表高程变化；
26、基于高程变化图，对高程变化量进行阈值判断，将高程变化量超过阈值的区域标识为潜在的路面沉陷区域；
27、对被标识为潜在的路面沉陷区域进行特征提取，确定路面沉陷的具体位置，即标定出路面沉陷发生的地理坐标点，确定路面沉陷区域的范围，即受到影响的地表区域的空间范围；通过高程变化图中的数值信息，计算路面沉陷的深度，即路面下降的垂直距离。
28、进一步地，所述利用路面沉陷的基本信息和风险评估模型对路面沉陷进行风险评估，得到路面沉陷的风险等级和预警信号，具体包括：
29、汇总先前步骤中得到的路面沉陷的位置、范围、深度信息；
30、基于模糊综合评判法构建风险评估模型；
31、确定用于评估路面沉陷风险的相关指标；
32、对路面沉陷的位置、范围、深度信息和相关指标进行标准化处理；
33、基于风险评估模型，利用模糊综合评判法对路面沉陷的位置、范围、深度信息进行模糊综合评估，考虑不确定性和模糊性，得出路面沉陷的风险等级；
34、根据得到的风险等级，确定相应的预警信号；
35、输出风险等级和预警信号。
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【技术保护点】
1.一种基于无人机DOM和星载SAR影像的路面沉陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于无人机DOM和星载SAR影像的路面沉陷检测方法，其特征在于，所述图像预处理，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于无人机DOM和星载SAR影像的路面沉陷检测方法，其特征在于，所述基于图像预处理后的卫星遥感图像和无人机遥感图像，利用合成孔径雷达差分干涉测量技术进行相位差分，得到路面沉陷的相位差分图，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于无人机DOM和星载SAR影像的路面沉陷检测方法，其特征在于，所述利用相位解缠算法对相位差分图进行解缠，得到路面沉陷的高程变化图，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于无人机DOM和星载SAR影像的路面沉陷检测方法，其特征在于，所述利用高程变化图和阈值判断法对路面沉陷进行识别和定量分析，得到路面沉陷的基本信息，具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于无人机DOM和星载SAR影像的路面沉陷检测方法，其特征在于，所述利用路面沉陷的基本信息和风险评估模型对路面沉陷进行风险评估，得
...【技术特征摘要】
1.一种基于无人机dom和星载sar影像的路面沉陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于无人机dom和星载sar影像的路面沉陷检测方法，其特征在于，所述图像预处理，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于无人机dom和星载sar影像的路面沉陷检测方法，其特征在于，所述基于图像预处理后的卫星遥感图像和无人机遥感图像，利用合成孔径雷达差分干涉测量技术进行相位差分，得到路面沉陷的相位差分图，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于无人机dom和星载sar影...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓亮，罗巍，邓瑞君，梁琳霄，
申请(专利权)人：北华航天工业学院，
类型：发明
国别省市：
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