一种基于升降轨时序InSAR的煤矿区地表形变监测方法
阅读：273发布：2020-05-16
专利汇可以提供一种基于升降轨时序InSAR的煤矿区地表形变监测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于升降轨时序InSAR技术的 煤 矿区地表形变监测方法，其特点是该方法包括：获取C和X波段的若干景SAR影像、生成短基线集、差分干涉图、获取高相干点并构建方程以及获取地表形变信息等步骤。本发明与 现有技术 相比具有突破了单一SAR卫星平台InSAR技术只能获得雷达视线方向形变信的局限，有效地减弱了 时空 失相干、 相位 解缠误差和大气延迟误差等影响，提高了InSAR技术监测地表形变信息的 精度 和可靠性，推进了InSAR技术在形变监测领域的广泛应用。，下面是一种基于升降轨时序InSAR的煤矿区地表形变监测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于升降轨时序InSAR技术的煤矿区地表形变监测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
(一)、不同波段的SAR影像获取
获取覆盖研究区域的时间周期比较接近的19景X波段的TerraSAR-X影像和16景C波段的Sentinel-1影像，以及用于模拟干涉图地形相位的30米空间分辨率的SRTM数据；
(二)、超级主影像的获取和配准
根据三基线之和最小准则、综合相关模型方法或时间基线最小准则选取超级主影像，并将所有辅影像与超级主影像进行配准；
(三)小基线集的生成
根据研究区域选取时间和空间基线阈值并组成小基线集，然后对小基线集进行复共轭相乘，将得到的干涉图使用外部参考DEM模拟地形相位和平地相位进行差分干涉处理，并对差分干涉图进行自适应滤波处理和相位解缠；
(四)高相干点的选取
根据相干系数阈值法、幅度阈值法或信噪比法选取SAR影像上时间和空间相干性高、后向散射特性稳定、相位解缠可靠的离散目标点作为高相干点；
(五)构建模型方程获取地表形变信息
在高相干点建立线性形变速率和高程误差的线性模型并构建方程组，利用非奇异分解方法求解方程组得到最小范数意义上的最小二乘解，并从残余相位中估计出非线性形变和大气延迟相位，求解地表形变信息；
(六)三维地表形变信息的求解
从多源SAR影像的InSAR技术中得到煤矿区地表雷达视线方向的平均速率
构建煤矿区地表三维形变与多源InSAR雷达视线方向形变监
测值之间的方程组，以最小二乘方法按下述a式求得煤矿区地表三维平均形变速率：
其中：i表示不同雷达成像InSAR干涉对的数量；α和β分别为SAR卫星传感器的入射角和飞行方位角；Vw、Vn、Ve分别为垂直、南北以及东西方向的形变速率。
2.根据权利要求1所述基于升降轨时序InSAR的煤矿区地表形变监测方法，其特征在于所述三基线为时间基线、空间基线和多普勒质心频谱基线。
3.根据权利要求1所述基于升降轨时序InSAR的煤矿区地表形变监测方法，其特征在于所述相关模型为噪声模型、时空基线模型和多普勒质量频率模型。
一种基于升降轨时序InSAR的煤矿区地表形变监测方法
技术领域
背景技术
[0002] 长期以来，煤炭资源推动了我国经济迅速发展，但也导致诸多生态环境问题，比如，煤矿区出现塌陷坑、沉降漏斗和地裂缝等，损坏周边建筑物、农田和交通线路，污染地下水资源，对当地居民的生产生活和财产安全造成了严重威胁，是经济可持续发展的障碍。大地水准测量、全站仪测量和GNSS测量等传统方法在地表形变监测领域扮演了重要角色，但随着地面形变范围和强度的不断增大，其缺陷也越来越明显：一方面，传统的大地水准测量方法工作周期长，工作量大，成本高，耗费人力物力财力大；另一方面，传统的监测方法只能对局部特征点进行观测，时间和空间分辨率较低，无法得到空间连续形变信息，不利于大范围地表形变监测。
[0003] 合成孔径雷达干涉测量技术(Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)是20世纪80年代发展起来的一种新型主动式的空间对地观测遥感技术，其工作原理主要是利用两次过境时雷达影像的相位信息提取地表高程信息。在InSAR技术基础上发展而来的差分干涉测量技术(Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar，D-InSAR)通过引入外部参考DEM数据完成了地表形变和地形信息的分离，达到了获取地表形变信息的目的。InSAR表现出很大优势，具有全天候、全天时、穿透性强等特性，时间和空间分辨率高，其成像不受天气和云雾等影响。常规的D-InSAR技术在雷达视线方向上的精度可以实现厘米级，但容易受大气延迟误差、时空去相关、环境噪声、相位解缠误差等影响，使其在形变监测领域的应用受到很大限制。
[0004] 为了克服D-InSAR技术在形变监测中的不足，一些时序InSAR算法应运而生，比如永久散射体方法(Persistent Scatterers，PS-InSAR)、相干点目标分析法(Interferometric Point Target Analysis,IPTA)、短基线集干涉方法(Small Baseline Subsets，SBAS-InSAR)等。时序InSAR方法对SAR影像对进行时间序列分析，提取在长时间序列内时空相干性比较高、后向散射特性比较稳定的点作为高相干点，在高相干点上能够得到比较可靠的相位信息，有效地减弱了时空失相干、相位解缠误差、大气延迟误差等影响，能反演出准确的地表形变信息，以弥补了单一InSAR技术只能获取雷达视线方向上形变信息的缺点，推进了InSAR技术在形变监测领域的应用。
发明内容
[0005] 本发明的目的是针对现有技术的不足而设计的一种基于升降轨时序InSAR的煤矿区地表形变监测方法，采用长时间序列内时空相干性比较高、后向散射特性比较稳定的点作为高相干点，在高相干点上能够得到比较可靠的相位信息，反演出准确的地表形变信息，有效地减弱了时空失相干、相位解缠误差和大气延迟误差等影响，解决了传统大地测量方法存在的工作量大、成本高、耗费人力物力财力大等缺陷，能够消除或者减弱常规的D-InSAR技术中大气延迟误差、时空去相关、相位解缠误差等影响，突破了基于单一SAR卫星平台InSAR技术只能获得雷达视线方向形变信的局限，大大提高了InSAR技术监测地表形变信息的精度和可靠性，推进了InSAR技术在形变监测领域的广泛应用。
[0006] 本发明的目的是这样实现的：一种基于升降轨时序InSAR技术的煤矿区地表形变监测方法，其特点是该方法包括以下步骤：
[0007] 步骤1：根据研究区概况和现实条件选取SAR数据源，获取覆盖研究区域的时间周期接近的19景X波段的TerraSAR-X影像和16景C波段的Sentinel-1影像，为了提高计算速度和形变反演效率，根据研究煤矿区的矢量范围对原始的TerraSAR-X和Sentinel-1影像进行裁剪；获取由美国太空总署和国防部国家测绘局联合测量的30米空间分辨率的SRTM数据作为外部参考DEM，模拟干涉图的地形相位。
[0008] 步骤2：采用三基线之和最小准则(时间基线、空间基线和多普勒质心频谱基线)、综合相关模型方法(噪声、时空基线及多普勒质量频率)和时间基线最小准则进行超级主影像的选取，超级主影像选取后，其他所有辅影像与超级主影像进行1/8个像元以上的配准，所述超级主影像的合理选取对于干涉质量及后续的形变反演精度具有至关重要的作用，如果超级主影像选取不合理，可能会导致时间和空间失相干，严重制约了形变监测的精度，另一方面，影响了干涉图的质量，甚至形成不了干涉，无法获得正确的监测结果；所述配准的精度决定干涉的质量。
[0009] 步骤3：根据研究区域实际情况选取合适的时间和空间基线阈值获取小基线集，所述时间和空间基线阈值的选取至关重要，如果时空基线阈值设得太小，会使得生成的干涉对比较少，参与形变监测的SAR影像太少，获取的形变信息不可靠；如果时空基线阈值设得过大，导致时空相干性差的干涉对参与计算，严重影响形变监测的精度，对于同一研究区域的N+1景SAR影像，根据干涉条件组合，可生成M个差分干涉对，假设N为奇数，则有下述b式成立：
[0010]
[0011] 然后对小基线集进行复共轭相乘得到干涉图，使用外部参考DEM模拟地形相位和平地相位进行差分干涉处理，并对差分干涉图进行自适应滤波处理和相位解缠。
[0012] 步骤4：采用相干系数阈值法、幅度阈值法或信噪比法进行高相干点的选取，所述高相干点是指在SAR影像上时间和空间相干性较高、后向散射特性比较稳定、相位解缠可靠的离散目标点，如道路、建筑物、桥梁、裸露的岩石以及人工角布设的角反射器等，这些高相干点具有稳定的相位和幅度信息，对于正确解缠相位和获取精确的地表形变信息具有重要作用。
[0013] 步骤5：在高相干点上构建模型方程求解地表形变信息，建立线性形变速率和高程误差等线性模型并构建方程组，将t0作为参考时刻，设在t1、t2(t2>t1)生成了第i个干涉图，按下述c式计算在像元(x,r)处的差分干涉相位：
[0014]
[0015] 式中：λ为雷达波长；d(t2,x,r)和d(t1,x,r)分别为雷达视线方向上形变量；φ(t2,x,r)和φ(t1,x,r)分别为由形变量d(t2,x,r)和d(t1,x,r)引起的形变相位；
[0016] 且由下述d式建立线性模型：
[0017] Aδ＝Δδ (d)
[0018] 式中：A为系数矩阵，每一行表示一幅干涉图，每一列表示一景SAR影像；δ为待求点形变相位组成的矩阵；Δδ为M幅差分干涉图相位组成的矩阵，当M≥N时，利用最小二乘准则按下述e式求解：
[0019] δ＝(ATA)-1ATΔδ (e)
[0020] 当系数矩阵A的秩小于N时，ATA是个奇异矩阵，方程有无数个解，为了解决这个问题，利用奇异值分解方法求解最小范数最小二乘解，按下述f式对矩阵A进行奇异值分解：
[0021] A＝USVT (f)
[0022] 式中：U为MxM的正交矩阵；V为NxN的正交矩阵；S为MxM的对角矩阵。
[0023] 定义A的伪逆矩阵为A+，则有下述g式成立：
[0024] A+＝VS-1U-1 (g)
[0025] 且最小范数意义上最小二乘解可由下述h式表示：
[0026]
[0027] 步骤6：从多源SAR影像的InSAR技术中得到煤矿区地表雷达视线方向的平均速率其中，i表示不同雷达成像InSAR干涉对的数量，将InSAR技术获取到的多轨雷达视线上的形变速率插值到统一格网中，构建煤矿区地表三维形变与多源InSAR雷达视线方向形变监测值之间的方程组，
[0028] 按下述a式以最小二乘方法求得煤矿区地表三维平均形变速率：
[0029]
[0031] 基于多源SAR影像形变监测结果构建方程组求解研究区三维地表形变信息，真实的地表形变一般都是发生在垂直、东西、南北三个方向的三维形变，仅利用单一数据源的InSAR技术很难反应地表形变实际情况，尤其是当地表形变发生的方向与雷达视线方向相差比较大的时候，使用单一SAR影像的InSAR技术几乎不能获取地表形变信息，因此很有必要使用多源SAR影像监测矿区三维形变信息。
[0032] 本发明与现有技术相比具有使用方便，精度高，可靠性好，有效地减弱了时空失相干、相位解缠误差和大气延迟误差等影响，解决了传统大地测量方法存在的工作量大、成本高、耗费人力物力财力大等缺陷，能够消除或者减弱常规的D-InSAR技术中大气延迟误差、时空去相关、相位解缠误差等影响，突破了基于单一SAR卫星平台InSAR技术只能获得雷达视线方向形变信的局限，大大提高了InSAR技术监测地表形变信息的精度和可靠性，推进了InSAR技术在形变监测领域的广泛应用。附图说明
[0033] 图1为本发明流程图；
[0034] 图2为TerraSAR-X影像SBAS-InSAR技术时空基线分布图；
[0035] 图3为Sentinel-1影像SBAS-InSAR技术时空基线分布图；
[0036] 图4为TerraSAR-X影像SBAS-InSAR技术反演雷达视线方向平均形变速率图；
[0037] 图5为Sentinel-1影像SBAS-InSAR技术反演雷达视线方向平均形变速率图；
[0038] 图6是TerraSAR-X和Sentinel-1影像反演的垂直方向平均形变速率图；
[0039] 图7是TerraSAR-X和Sentinel-1影像反演的东西方向平均形变速率图。
具体实施方式
[0040] 参阅附图1，本发明按下述步骤进行煤矿区地表形变监测：
[0041] (一)、不同波段的SAR影像获取
[0042] 获取覆盖研究区域的时间周期比较接近的19景X波段的TerraSAR-X影像和16景C波段的Sentinel-1影像，以及用于模拟干涉图地形相位的30米空间分辨率的SRTM数据。
[0043] (二)、超级主影像的获取和配准
[0044] 根据三基线之和最小准则、综合相关模型方法或时间基线最小准则选取超级主影像，并将所有辅影像与超级主影像进行配准。
[0045] (三)小基线集的生成
[0046] 根据研究区域选取时间和空间基线阈值并组成小基线集，然后对小基线集进行复共轭相乘，将得到的干涉图使用外部参考DEM模拟地形相位和平地相位进行差分干涉处理，并对差分干涉图进行自适应滤波处理和相位解缠。
[0047] (四)高相干点的选取
[0048] 根据相干系数阈值法、幅度阈值法或信噪比法选取SAR影像上时间和空间相干性高、后向散射特性稳定、相位解缠可靠的离散目标点作为高相干点。
[0049] (五)构建模型方程获取地表形变信息
[0050] 在高相干点建立线性形变速率和高程误差的线性模型并构建方程组，利用非奇异分解方法求解方程组得到最小范数意义上的最小二乘解，并从残余相位中估计出非线性形变和大气延迟相位，求解地表形变信息。
[0051] (六)三维地表形变信息的求解
[0052] 从多源SAR影像的InSAR技术中得到煤矿区地表雷达视线方向的平均速率构建煤矿区地表三维形变与多源InSAR雷达视线方向形变监测值之间的方程组，以最小二乘方法按下述a式求得煤矿区地表三维平均形变速率：
[0053]
[0054] 其中：i表示不同雷达成像InSAR干涉对的数量；α和β分别为SAR卫星传感器的入射角和飞行方位角；Vw、Vn、Ve分别为垂直、南北以及东西方向的形变速率。所述三基线为时间基线、空间基线和多普勒质心频谱基线；所述相关模型为噪声模型、时空基线模型和多普勒质量频率模型。
[0055] 下面以某煤矿区地表沉降监测为例，对本发明作进一步的详细说明。
[0056] 实施例1
[0057] 参阅附图1，该煤矿区地表二维形变的监测按下述步骤进行：
[0058] 步骤1：根据研究区概况选取合适的SAR数据源
[0059] 获取覆盖研究区域19景X波段的TerraSAR-X影像和16景C波段的Sentinel-1影像，TerraSAR-X雷达卫星由德国航空航天中心于2007年6月成功发射，该卫星在514千米的极地轨道上环绕地球，其方位向和距离向分辨率精度可达到1～2m，时间范围2015年6月20日到2016年1月4日，聚束工作模式，轨道方向为降轨，极化方式HH，重访周期为11天，该卫星能够提供高分辨率、短周期、高质量的SAR影像，被广泛应用在地表形变监测领域；Sentinel-1是欧洲航天局哥白尼计划中的地球观测卫星，时间范围2015年6月17日到2016年1月7日，工作模式为干涉宽幅，轨道方向为升轨，距离向和方位向分辨率分别约为2.3和13.9米，极化方式VV，单个卫星重访周期为12天，双星重访周期缩短到6天，是目前为止少数可以免费获取到的SAR卫星影像之一。获取由美国太空总署和国防部国家测绘局联合测量的30米空间分辨率的SRTM数据作为外部参考DEM，模拟进而去除干涉图的地形相位。
[0060] 步骤2：超级主影像的获取以及辅影像与超级主影像的配准
[0061] 超级主影像的合理选取对于干涉质量及后续的形变反演精度具有至关重要的作用，依据时间基线、空间基线和多普勒质心频谱三基线之和最小准则选取超级主影像，选取2015年9月27日这一景影像作为TerraSAR-X数据集的超级主影像，选取2015年10月3日这一景影像作为Sentinel-1数据集的超级主影像，其他所有辅影像与超级主影像进行精确配准，配准精度要求1/8个像元以上。
[0062] 步骤3：根据研究区域实际情况选取合适的时间和空间基线阈值生成小基线集[0063] 对于TerraSAR-X影像数据集，将时间基线和空间基线阈值分别设置为90天和550米，从19景TerraSAR-X影像中选取了41个干涉对作为小基线集；对于Sentinel-1影像数据集，将时间基线和空间基线阈值分别设置为80天和400米，从16景Sentinel-1影像中选取了38个干涉对作为小基线集。
[0064] 步骤4：高相干点的选取
[0065] 为了提高运算效率，将原始的TerraSAR-X影像和Sentinel-1影像分别以研究区为中心裁剪为3500X 3500和2500X 500，对TerraSAR-X影像和Sentinel-1影像在距离向和方位向分别进行5：5和5：1的多视，来更好地抑制随机噪声误差对反演精度的影响，以煤矿区为研究区域，大量的植被覆盖和大梯度的形变导致了较低的相干性，所以将相干系数阈值设为0.45，最终从TerraSAR-X影像集和Sentinel-1影像集选取到的高相干点数量分别约为30万和18万。
[0066] 步骤5：在高相干点上构建模型方程求解地表形变信息
[0067] 建立线性形变速率和高程误差等线性模型并构建方程组，利用非奇异分解方法求解方程组得到最小范数意义上的最小二乘解，估计出线性形变速率和DEM高程误差，从原始的差分干涉相位中减去线性模型相位得到残余相位，对残余相位进行解缠和定标，估计出非线性形变，并采用时间和空间滤波的方式估计出大气延迟相位，从形变相位中减去大气延迟相位即得到最终的形变结果，将形变结果地理编码到地理坐标系下。
[0068] 步骤6：基于升降轨SAR影像形变监测结果构建方程组求解研究区二维地表形变信息
[0069] 使用单一SAR影像的InSAR技术很难获取真实的地表形变信息，使用降轨的TerraSAR-X影像和升轨的Sentinel-1影像联合反演该矿区的垂直方向和东西方向的形变速率， 和 分别为TerraSAR-X和Sentinel-1得到的煤矿区地表雷达视线方向的平均速率，α1和β1分别为TerraSAR-X卫星传感器的入射角和飞行方位角，α2和β2分别为Sentinel-1卫星传感器的入射角和飞行方位角，将InSAR技术获取到的多轨雷达视线上的形变速率插值到统一格网中，构建煤矿区地表二维形变与二源InSAR雷达视线方向形变监测值之间的方程组，最后由a式使用最小二乘方法，求得煤矿区地表三维平均形变速率如下所示：
[0070]
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