CN104765887A - 合成孔径雷达干涉测量数据中道路属性数据的提取方法 - Google Patents

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孙铁
吴正鹏
杨魁
陈楚
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Abstract

本发明涉及合成孔径雷达干涉测量数据中道路属性数据的提取方法。本发明的目的在于提出基于地理信息数据库，提出了PS数据中道路属性数据的提取方法。该方法步骤如下：导入道路地理数据；将道路边界的数据沿东西方向内收Tx，将道路边界的数据沿南北方向内收Ty，重新确定道路新边界；判断每个PS点是否落入道路新边界，如果是，提取该数据；如果否，剔除该数据；获得提取后的第一数据集，该数据集内的PS点属性为道路。经过时序InSAR数据采用本发明方法对道路属性数据提取，PS点的正确率为82.9％。

Description

合成孔径雷达干涉测量数据中道路属性数据的提取方法
技术领域：
本发明涉及合成孔径雷达技术，进一步涉及合成孔径雷达干涉测量数据中道路属性数据的提取方法。
背景技术：
作为一种重要的遥感对地监测手段，合成孔径雷达干涉测量(Interferometry Synthetic Aperture Radar，InSAR)可以监测的目标包含有地表各种复杂的地物，如建筑物、道路、桥梁、地面等。不同的地物覆盖基础结构差异极大，地面沉降表现出来的特征受多种因素的影响。对大区域尺度的地面形变的分析，可近似认为像元点的形变率代表了地面的真实形变，然而，对建筑物和工程设施密集的城市，这种假设的合理性就不存在。以建筑物为例，建筑物的桩基结构千差万别，特别是高层建筑物自身地基处理时有桩基加固措施，桩基的着力点在地层深处。建筑自身的重力所表现出的下沉现象，反映的是建筑物通过桩基与深层地层的相互作用的结果，建筑物与地表的支撑力没有直接关系，与无附载的地表所表现的地面下沉有完全的区别，无附载地表的沉降与建筑物的沉降无论在时间与速率上都有不同的表现。因此从沉降目标分析，有必要将建筑物、地面等不同类型的永久散射体(Permanent Scatter,PS)点区分开来。
从沉降机理角度分析，地面沉降类型按成因可划分为自然因素和人为因素类型。自然因素类型主要为地质构造运动和土次固结引发的沉降等；人为因素类型主要有超量抽取地下水、工程建设引发的地面沉降等。且两者表现出来的特征也不相同。前者具有整体性，其对应的监测信息的特点在于一定范围内具有变化缓慢、梯度小等特点，具有可内插性；后者具有局部性，其对应的监测信息的特点在于相对于周围地物而言具有变化梯度大、影响范围有限等特点。因此通过从沉降机理的理论角度进行分析可知，不同类型地物目标的沉降机理存在差异，沉降信息特征也因此表现出不同的特征，因此应当开展PS点的属性分类工作。
发明内容：
本发明的目的在于提出基于地理信息数据库，提出了PS数据中道路属性数据的提取方法。
合成孔径雷达干涉测量数据中道路属性数据的提取方法，包括如下步骤：
导入道路地理数据，至少包括道路边界的经度和纬度；
将道路边界的数据沿东西方向内收Tx，将道路边界的数据沿南北方向内收Ty，重新确定道路新边界；所述Tx为合成孔径雷达干涉测量数据东西方向的定位误差，Ty为合成孔径雷达干涉测量数据东西方向的定位误差；
判断每个PS点是否落入道路新边界，如果是，提取该数据；如果否，剔除该数据；
获得提取后的第一数据集，该数据集内的PS点属性为道路。
作为优选方案，还结合影像特征，包括如下后续步骤：
判断第一数据集内PS点图像的灰度值是否在Vmin与Vmax之间，如果是，进一步提取该数据；如果否，剔除该数据；Vmin为道路属性PS点的最小亮度值，Vmax为道路PS点的最大亮度值；
获得进一步提取后的第二数据集，该数据集内的PS点属性为道路。
此时，Vmin＝60；Vmax＝122。
本发明相对于现有技术的优点在于：
(一)经过时序InSAR数据采用本发明方法对道路属性数据提取，PS点的正确率为82.9％。
(二)如果以影像特征为依据进一步进行道路属性数据提取，PS点的正确率为94.9％。
(三)属性数据提取后进行的道路沉降监测结果与水准测量相比的符合精度优于5mm，能满足PS-InSAR开展高精度地面沉降监测的需求。
附图说明：
图1代表本发明在东西方向、南北方向内收的示意图；图中，外部的矩形代表地理数据所确定的道路边界，内部矩形代表内收后所确定的道路边界。
具体实施方式：
实施例：
(1)地理编码误差分析
在实验区范围内共选择27个道路点进行其地理编码误差分析，误差统计如表1所示。X向(东西向)中误差为1.05米，Y向(南北向)中误差为0.92米，平面总中误差为1.40米。
(2)二维空间分析
以实验区内道路为例，说明数据提取的过程：
经过时序InSAR数据处理后共有PS点800个。
首先，导入道路地理数据，至少包括道路边界的经度和纬度；
将道路边界的数据沿东西方向内收1.05米，将道路边界的数据沿南北方向内收0.92米，重新确定道路新边界；
判断800个PS点中每个PS点是否落入道路新边界，如果是，提取该数据；如果否，剔除该数据；
获得提取后的第一数据集，该数据集内包含398个PS点；经过分析异常点为68个，正确率为82.9％。
(3)影像特征分析
选择实验区内不同等级类型的7条道路进行亮度信息的分析，以200米左右的长度为区间，在7条道路上取14段进行分析，亮度信息如表2所示。
所有道路的灰度值最小值为60，最大值为122。
判断第一数据集内PS点图像的灰度值是否在60与122之间，如果是，进一步提取该数据；如果否，剔除该数据；
获得进一步提取后的第二数据集，该数据集内的PS点属性为道路。最终获得属于该道路的高可信度的PS点372个，经过分析，其中异常点为19个，正确率为94.9％。
最终获得属于该道路的高可信度的PS点372个。最大沉降点为-36.9mm/yr，最小沉降点为-18.32mm/yr，平均沉降量为-26.6mm/yr。
表1道路点进行其地理编码误差分析
No InSAR_X InSAR_Y GCP_X GCP_Y dx dy
1 141773.27 285606.12 141771.60 285605.98 1.67 0.14
2 142158.04 284822.49 142157.04 284822.78 1.00 -0.29
3 142959.23 285234.42 142959.38 285234.96 -0.15 -0.54
4 143287.03 285115.16 143286.01 285116.78 1.02 -1.62
5 142973.79 284882.75 142972.98 284881.66 0.81 1.09
6 142878.22 284435.79 142877.90 284436.00 0.32 -0.21
7 142953.83 283573.30 142954.13 283573.05 -0.31 0.25
8 142998.55 284220.45 142997.60 284219.99 0.95 0.45
9 141710.15 283624.51 141709.52 283625.37 0.63 -0.87
10 141767.84 282690.03 141766.74 282690.88 1.11 -0.85
11 141766.41 282776.56 141768.01 282777.35 -1.60 -0.78
12 141767.95 282997.14 141766.71 282995.96 1.23 1.18
13 141780.12 283163.68 141780.31 283163.22 -0.18 0.46
14 142464.73 283585.86 142464.48 283586.29 0.25 -0.43
15 142421.69 283170.80 142422.06 283171.98 -0.36 -1.19
16 142382.53 282696.70 142384.41 282697.69 -1.88 -0.98
17 142332.61 282107.59 142331.07 282106.51 1.55 1.08
18 145411.70 283402.43 145412.25 283402.27 -0.56 0.15
19 145732.83 284104.00 145731.68 284104.86 1.16 -0.86
20 146630.60 283953.50 146629.52 283954.68 1.08 -1.18
21 147859.81 282824.92 147860.91 282826.02 -1.10 -1.10
22 144376.64 286133.69 144375.95 286135.01 0.70 -1.32
23 148386.58 286387.13 148385.09 286388.59 1.49 -1.47
24 148570.71 286847.90 148570.80 286846.59 -0.09 1.31
25 146352.13 285404.65 146351.29 285403.88 0.83 0.77
26 145180.77 286138.96 145180.08 286138.26 0.70 0.70
27 145364.88 286533.21 145362.97 286534.18 1.91 -0.97
X向中误差 1.05 Y向中误差 0.92 总中误差 1.40
表中，InSAR_X代表，InSAR_Y代表，GCP_X代表，CP_Y代表，dx代表，dy代表。
表2道路点灰度值分析表
No 最小值 最大值 均值
1 78 120 99
2 91 113 101
3 92 106 96
4 92 105 96
5 81 90 86
6 64 112 92
7 80 115 98
8 96 113 103
9 70 122 88
10 73 112 93
11 60 119 91
12 79 115 92
13 72 111 100
14 96 116 107
总计 60 122 96

Claims (3)

1.合成孔径雷达干涉测量数据中道路属性数据的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
导入道路地理数据，至少包括道路边界的经度和纬度；
将道路边界的数据沿东西方向内收Tx，将道路边界的数据沿南北方向内收Ty，重新确定道路新边界；所述Tx为合成孔径雷达干涉测量数据东西方向的定位误差，Ty为合成孔径雷达干涉测量数据东西方向的定位误差；
判断每个PS点是否落入道路新边界，如果是，提取该数据；如果否，剔除该数据；
获得提取后的第一数据集，该数据集内的PS点属性为道路。
2.根据权利要求1所述合成孔径雷达干涉测量数据中道路属性数据的提取方法，其特征在于，还包括如下后续步骤：
判断第一数据集内PS点图像的灰度值是否在Vmin与Vmax之间，如果是，进一步提取该数据；如果否，剔除该数据；Vmin为道路属性PS点的最小亮度值，Vmax为道路PS点的最大亮度值；
获得进一步提取后的第二数据集，该数据集内的PS点属性为道路。
3.根据权利要求2所述合成孔径雷达干涉测量数据中道路属性数据的提取方法，其特征在于，Vmin＝60；Vmax＝122。
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