CN108594224B - 融合不同平台和轨道sar数据的三维时序形变监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种融合不同平台和轨道SAR数据的三维时序形变监测方法，包括以下步骤：第一步，选取干涉效果符合电力设施区域三维形变监测要求的不同平台的多时域高分辨率SAR影像；第二步，提取各个平台上电力设施区的公共永久散射体点，构建三维形变观测网，并求解出每个SAR影像上的观测弧段LOS向形变之差；第三步：根据形变模型、各个平台的成像时间以及各个平台的成像干涉组合，使用动态自适应滤波算法，融合不同成像时间的三维形变观测网，解算出动态三维时序形变。本发明融合不同平台和轨道的数据，克服InSAR形变监测只对LOS向形变敏感的问题。

Description

融合不同平台和轨道SAR数据的三维时序形变监测方法
技术领域
本发明涉及遥感影像的大地测量的技术领域，具体涉及一种融合不同平台和轨道SAR数据的三维时序形变监测方法。
背景技术
目前，电力设施变形监测方法主要为水准和GPS测量，然而这些传统方法不仅要耗费大量的人力和物力，且还存在着较为明显技术缺陷：水准和GPS测量的是点目标的结果，结果较为稀疏，对于一些较为隐蔽的、形变特征不明显的灾害将难以探测，使得在一些分布于荒野的电力设施难以被监测到。此外，电力设施多分布于人迹罕至的野外，工作环境较为恶劣，地质灾害的产生对于测绘人员生命安全会有较大的危害，而电力设施的监测又需要对野外环境进行一定的预计才能开始布设测量工作，这将使得测绘人员的生命安全难以得到保障。
合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR,Synthetic Aperture Radarinterferometry)近年来已被逐步应用到形变监测及地质灾害防范中，其高精度、大范围及全天时全天候等特点已经得到了大量证明，在地表形变的监测应用上得到了极大的发展。随着近年来SAR卫星分辨率的不断提高，SAR卫星平台数量不断地增加，SAR卫星数据的数量得到了极大地丰富，这也为使用SAR数据进行地质灾害的高精度、高分辨率监测提供了可能。
然而，目前InSAR技术在地质灾害三维形变监测方面的应用较少，尤其是对电力设施InSAR三维形变监测方面的极为罕见，究其原因，主要是由于InSAR技术只能监测雷达视线方向(LOS)所导致的。在使用InSAR技术进行地表形变监测时，往往只假设其形变只由垂直向产生。这对于一些水平向为主的形变而言，将难以被监测。而电力设施分布区域及其周围地质体所产生的灾害通常难以通过一维的形变观测进行描述。因此，传统的InSAR技术对于一些隐蔽的地质灾害，将做不到提早发现提早治理，对于电力设施将会产生巨大的破坏，使电力企业蒙受巨大的损失。此外，目前主要的InSAR三维形变监测手段，基本还是集中在静态三维形变的监测上，因此对于一些以缓慢形变为主的地质灾害将做不到长期有效的监测。
发明内容
本发明的目的就是针对现有技术的缺陷，提供一种融合不同平台和轨道SAR数据的三维时序形变监测方法，融合不同平台(轨道)的数据，克服InSAR形变监测只对LOS向形变敏感的问题。
本发明提供了一种融合不同平台和轨道SAR数据的三维时序形变监测方法，其特征在于包括以下步骤：
第一步，选取干涉效果符合电力设施区域三维形变监测要求的不同平台的多时域高分辨率SAR影像；
第二步，提取各个平台上电力设施区的公共永久散射体点，构建三维形变观测网，并求解出每个SAR影像上的观测弧段LOS向形变之差；
第三步：根据形变模型、各个平台的成像时间以及各个平台的成像干涉组合，使用动态自适应滤波算法，融合不同成像时间的三维形变观测网，解算出动态三维时序形变。
其中，所述第一步包括以下步骤：
a.根据各数据提供网站提供的电力设施区的存档数据，获取各个轨道及各个平台的入射角βinc和方向角βhead数据；
b.由各个轨道和平台的相关参数，构建投影矢量的设计矩阵，设有N个平台(轨道)，其投影矢量的设计矩阵为：
Figure GDA0003120198530000031
其中，βhead_N为第N个平台的方位角(N平台，单位：度)，βinc_N为第N个平台的入射角；
c.计算各个平台的入射角βinc和方向角βhead数据组合的条件数，条件数小于25的组合下的高分辨率SAR影像组合判定为符合三维形变监测的要求。
所述第二步包括以下步骤：
d.提取出各个不同平台和轨道上的多时域差分干涉图；
e.将不同平台和轨道的干涉图转换到同一参考系和坐标下，对数据进行裁剪，选取出共同的电力设施监测实验区，对不同平台和轨道的多时域SAR数据进行辐射校正，先计算出每幅SAR影像的影像强度均值
Figure GDA0003120198530000041
其中，p(i,j)表示在像素(i,j)上的影像强度，m和n分别表示影像在距离向上和方位向上的像素个数，t为影像的时间序列，s为影像的平台和轨道顺序；
接着计算时间序列及不同平台(轨道)上的振幅均值：
Figure GDA0003120198530000042
接着计算每个影像单独对应的振幅校正因子：
Figure GDA0003120198530000043
f.使用上述获得的振幅校正因子，对不同平台和轨道的多时域上的SAR影像进行校正，并在不同平台和轨道上校正后的多时域SAR影像上识别出电力设施分布区域稳定的公共永久散射点；
g.使用Delaunay三角网的算法，设定阈值，使用永久散射体点构建起三维形变监测网络，去除永久散射体点上与空间距离的误差，设在时间t，平台s上，第i条Delaunay三角网上的弧边的相位差，可以表示为
Figure GDA0003120198530000051
其中，Δve、Δvn、Δvu分别为某弧边在东西向，南北向和垂直向上的形变速率差，βhead和βinc则为该平台所对应的方位角和入射角，λ为某平台的波长，Δh为该弧段上的高程差，
Figure GDA0003120198530000052
为残余的相位差；B⊥ 为该干涉对对应的垂直基线，Δh为对应的斜距，
Figure GDA0003120198530000053
为入射角。
h.在被一个单独的平台和轨道上，求解出每个弧段即为所构建的三维形变监测网络中的每个边长在LOS向上对应的低频形变速率之差，并将每个SAR影像上的高频形变信号进行时空滤波及奇异值分解，得到每个SAR影像的非线性形变；其中，非线性形变在时间域上表现为高频，即高频形变信号；
利用步骤g中获得的三维形变监测网络，将求得的每个SAR影像中的每个弧段上的高频形变信号加入到每个SAR影像中的每个弧段上的低频形变速率中。一般来说，使用一次Delaunay三角网的算法，即可得到一个三维形变监测网络，在编程实现的过程中，这个三维形变监测网络是由两列数组给出，两列数组分别代表了弧段的起点和终点，因此采用Delaunay三角网的算法只要构网一次，后面的操作都可以使用第一次构建生成的三维形变监测网络来进行。其中高频形变信号将低频形变信号从形变中扣除后，剩余的部分即为高频形变信号。
所述第三步包括以下步骤：
i.由三维形变监测网构建动态自适应滤波的观测模型和动力学模型。假设在平台和轨道s上，第i个弧段在时刻t的观测模型可以表示成：
Li,s(t)＝Bi,s(t)Xi,s(t)+εi,s(t) (6)；
其中，Li,s(t)为平台(轨道)s在t时刻第i个弧段上的LOS向形变差，而投影矢量构成的累积形变差和形变速率差设计矩阵Bi,s(t)＝[-cos(βhead_s-270°)·sin(βinc_s),-sin(βhead_s-270°)·sin(βinc_s),cos(βinc_s),0,0,0]，其中方位角和入射角是取自S平台。εi,s(t)则为该弧段所对应的观测噪声量，而XT i,s(t)＝[ΔDe(t),ΔDn(t),ΔDu(t),Δve(t),Δvn(t),Δvu(t)]则为弧段的累积形变和弧段的三维形变速率等待求未知参数，其中ΔDe(t)、ΔDn(t)、ΔDu(t)分别为弧段上东西向、南北向及垂直向累积形变，Δve(t)、Δvn(t)、Δvu(t)分别为对应方向上的形变速率；
对于其动力学模型，为简化流程，不考虑其噪声分布，则可表示为：
Xi,s(i)＝Φi,s(t/t-1)Xi,s(t-1)+Wi,s(t-1) (7)；
其中
Figure GDA0003120198530000061
为待求参数的状态转移矩阵，I3×3为一个3×3的单位阵，Δt则为对应形变的时间间隔；
对于状态噪声矢量Wi,s T(t-1)则可以表示为：
Wi,s T(t-1)＝[ωi,s,e(t-1),ωi,s,n(t-1),ωi,s,u(t-1)]；
其中，ωi,s,e(t-1)，ωi,s,n(t-1)，ωi,s,u(t-1)分别为时刻t-1时,在第s个平台上，第i个弧段在东西向、南北向、及垂直向上的状态噪声；
j：为了进行动态自适应滤波，确定状态噪声的方差
Figure GDA0003120198530000071
以及观测噪声方差
Figure GDA0003120198530000072
对于状态噪声方差，使用自适应估计：
Figure GDA0003120198530000073
对于式中Ki,s(t)为自适应滤波的增益矩阵，
Figure GDA0003120198530000074
为观测的残差，
Figure GDA0003120198530000075
则为估计参数的方差-协方差矩阵，而d(t)＝(1-ξ)/(1-ξt)，0＜ξ＜1。对于观测噪声
Figure GDA0003120198530000076
一般选择其对应干涉图的方差；Li,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的形变，Bi,s(t,t-1)为时刻t上，平台s上第i个弧段的三维形变投影矢量，
Figure GDA0003120198530000077
为时刻t-1上，平台s上第i个弧段的待求参数，d(t)则为控制参数；
k：按照动态自适应滤波处理流程，处理出各个时间的SAR影像上的弧段形变差。首先需要由动力学模型预测其状态向量：
Figure GDA0003120198530000078
其中，
Figure GDA0003120198530000079
为由时刻t-1估算的时刻t的未知数，Φi,s(t/t-1)为估算时平台s上第i个弧段的状态转移矩阵，
Figure GDA00031201985300000710
则为时刻t-1时，平台s上第i个弧段的未知参数；
接着，需要估计每一个弧段对应的预测向量的协方差阵：
Figure GDA0003120198530000081
其中，
Figure GDA0003120198530000082
由时刻t-1估算的时刻t的预测向量
Figure GDA0003120198530000083
的协方差阵，Φi,s(t/t-1)为估算时平台s上第i个弧段的状态转移矩阵，
Figure GDA0003120198530000084
为时刻t-1时，平台s上第i个弧段的未知参数的协方差阵，
Figure GDA0003120198530000085
则为时刻t-1时，平台s上第i个弧段的状态噪声方差；
由上式中每一个弧段对应的预测向量的协方差阵，进一步获取新息向量及其协方差矩阵：
Figure GDA0003120198530000086
Figure GDA0003120198530000087
其中，
Figure GDA0003120198530000088
为时刻t上，平台s上第i个弧段的新息向量，Li,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的形变，Bi,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的三维形变投影矢量，
Figure GDA0003120198530000089
为由时刻t-1估算的时刻t的未知数，
Figure GDA00031201985300000810
为时刻t上，平台s上第i个弧段的新息向量的协方差阵，Bi,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的三维形变投影矢量，
Figure GDA00031201985300000811
为由时刻t-1估算的时刻t的预测向量
Figure GDA00031201985300000812
的协方差阵，
Figure GDA00031201985300000813
为时刻t上，平台s上第i个弧段的观测噪声方差；
由新息向量的协方差矩阵及预测向量的协方差矩阵即可计算动态滤波过程的增益矩阵：
Figure GDA00031201985300000814
其中Ki,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的增益矩阵，
Figure GDA0003120198530000091
为由时刻t-1估算的时刻t的预测向量
Figure GDA0003120198530000092
的协方差阵，Bi,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的三维形变投影矢量，
Figure GDA0003120198530000093
为时刻t上，平台s上第i个弧段的新息向量的协方差阵；
由上述步骤后，即可算出时刻t上的未知数向量及其对应的协方差阵：
Figure GDA0003120198530000094
l：经由上述动态自适应滤波进行数据融合后，在每个时间点的N个弧段上就可以获得其东西向、南北向和垂直向的形变差：
Figure GDA0003120198530000095
Figure GDA0003120198530000096
为时刻t上弧段i的未知参数，ΔDi,e(t)、ΔDi,n(t)及ΔDi,u(t)分别为弧段i在时刻t上的东西向、南北向及垂直向的累积形变；由此上述公式求解获得每个时间点的N个弧段上东西向、南北向和垂直向的形变差，根据构建三维形变观测网时每个观测点的设计矩阵，进行网络平差，即可求得电力设施区域上包括电力设施及其周围地质体上的公共散射体PS点的三维时序形变结果。
上述技术方案中，步骤g中阈值指的是1km的空间距离，其中不同平台的构网像素间隔如表1所示：
Figure GDA0003120198530000097
上述技术方案中，步骤l包括：
假设存在n个相干性较好的点，构建出了上述的N个弧段，则由上述求得的东西向、南北向和垂直向上时刻t的结果可写为：
ΔDe(t)＝[ΔD1,e(t),ΔD2,e(t),……ΔDN,e(t)]
ΔDn(t)＝[ΔD1,n(t),ΔD2,n(t),……ΔDN,n(t)]
ΔDu(t)＝[ΔD1,u(t),ΔD2,u(t),……ΔDN,u(t)] (16)
其中，ΔDi,e(t)，ΔDi,n(t)，ΔDi,u(t)分别为东西向、南北向及垂直向上，时刻t，第i个弧段的形变差；
假设对应的每个点的东西向、南北向和垂直向上时刻t的形变为：
de(t)＝[d1,e(t),d2,e(t),……dn,e(t)]
dn(t)＝[d1,n(t),d2,n(t),……dn,n(t)]
du(t)＝[d1,u(t),d2,u(t),……dn,u(t)] (17)
其中，di,e(t)，di,n(t)及di,u(t)分别是东西向、南北向及垂直向上，时刻t，第i个点的形变；
为了联系每个点的形变，及每个弧段的形变差，则存在一个N×n的设计矩阵，其可以表示为：
Figure GDA0003120198530000101
其中，每一列为对应的点的顺序，每一行为为每一个弧段中两点的联系，起点为“1”，终点为“-1”。综上述，东西向、南北向和垂直向在时刻t上每个点的形变与弧段形变差则可以表示为：
Γdesign·de(t)＝ΔDe(t)
Γdesign·dn(t)＝ΔDn(t)
Γdesign·du(t)＝ΔDu(t) (19)
由上式，按照最小二乘原则求解，最终可求得每个点在时刻t的东西向、南北向和垂直向上的形变值。
本发明主要目的在于通过融合多个不同平台(轨道)的SAR数据，克服InSAR形变监测只对LOS向形变敏感的问题.进行高精度、高分辨率的电力设施三维时序形变监测。相较于其他多平台(轨道)数据融合的方法，本方法在平台选取上给出了平台选取的准则，同时，考虑到电力设施及其周围地质体都有较为稳定的公共永久散射体点特性，使用了PS-InSAR技术获取了各个平台上对应的SAR影像时间点形变信息，这将更有利于消除一些空间相关的误差，提高三维形变监测的精度及稳定性。而相较于传统的PS-InSAR技术，本发明在进行公共永久散射体点选取时，顾及了多平台(轨道)的特性，改进了永久散射体点(即PS点)的选点流程及非线性形变的处理方法，使其可以适应多平台(轨道)及电力设施分布区域的需求，且构建了三维形变观测网，最终结果不仅获得了传统PS-InSAR的沉降数据，同时也获得了东西向与南北向的形变数据，使之更加适应于电力设施及其周边地质体的形变监测。本发明通过PS-InSAR的方法，先算出线性形变(即低频形变信号)和非线性形变(即高频形变信号)，利用非线性形变和线性形变计算得出的结果可以更加有效地克服空间相关的噪声，例如大气。本发明在获取不同平台(轨道)在不同的时间点所观测到的LOS(视线向)向形变之后，使用动态的自适应滤波技术，对不同平台(轨道)的数据进行融合，进而获得三维时序形变观测网结果。对三维时序形变观测网的结果进行网络平差，即可得到电力设施及其周边地质体公共永久散射体点上的三维时序形变信息。同时，由于融合了多平台的数据，本发明获得形变的时间分辨率得到了极大的提高，对电力设施形变监测及地质灾害防治的指导意义将更加显著。
附图说明
图1为本发明中可选取的一种不同平台(轨道)的空间关系；
图2为本发明中多平台PS-InSAR的实施流程；
图3为本发明中动态自适应滤波的实施流程。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明，便于清楚地了解本发明，但它们不对本发明构成限定。
本发明提供了一种融合不同平台和轨道SAR数据的三维时序形变监测方法，其特征在于包括以下步骤：
a.根据各数据提供网站提供的电力设施区的存档数据，获取各个轨道及各个平台的入射角βinc和方向角βhead数据；如图1所示，为欧空局哨兵科学数据公开中心(SentinelA)、德国宇航局(TerraSARX)及日本宇宙航空研发机构(ALOS-2)的数据官网搜索了相关SAR数据获得的卫星入射角数据及方位角数据；
b.由各个轨道和平台的相关参数，构建投影矢量的设计矩阵，设有N个平台(轨道)，其投影矢量的设计矩阵为：
Figure GDA0003120198530000131
其中，βhead_N为第N个平台的方位角(N平台，单位：度)，βinc_N为第N个平台的入射角；
c.计算各个平台的入射角βinc和方向角βhead数据组合的条件数，条件数小于25的组合下的高分辨率SAR影像组合判定为符合三维形变监测的要求。
d.提取出各个不同平台和轨道上的多时域差分干涉图；
e.将不同平台和轨道的干涉图转换到同一参考系和坐标下，对数据进行裁剪，选取出共同的电力设施监测实验区，对不同平台和轨道的多时域SAR数据进行辐射校正，先计算出每幅SAR影像的影像强度均值
Figure GDA0003120198530000141
其中，p(i,j)表示在像素(i,j)上的影像强度，m和n分别表示影像在距离向上和方位向上的像素个数，t为影像的时间序列，s为影像的平台和轨道顺序；
接着计算时间序列及不同平台(轨道)上的振幅均值：
Figure GDA0003120198530000142
接着计算每个影像单独对应的振幅校正因子：
Figure GDA0003120198530000143
f.使用上述获得的振幅校正因子，对不同平台和轨道的多时域上的SAR影像进行校正，并在不同平台和轨道上校正后的多时域SAR影像上识别出电力设施分布区域稳定的公共永久散射点；
g.使用Delaunay三角网的算法，设定阈值，使用永久散射体点构建起三维形变监测网络，去除永久散射体点上与空间距离的误差，设在时间t，平台s上，第i条Delaunay三角网上的弧边的相位差，可以表示为
Figure GDA0003120198530000144
其中，Δve、Δvn、Δvu分别为某弧边在东西向，南北向和垂直向上的形变速率差，βhead和βinc则为该平台所对应的方位角和入射角，λ为某平台的波长，Δh为该弧段上的高程差，
Figure GDA0003120198530000151
为残余的相位差；B⊥为该干涉对对应的垂直基线，Δh为对应的斜距，
Figure GDA0003120198530000152
为入射角。
h.在被一个单独的平台和轨道上，求解出每个弧段即为所构建的三维形变监测网络中的每个边长在LOS向上对应的低频形变速率之差，并将每个SAR影像上的高频形变信号进行时空滤波及奇异值分解，得到每个SAR影像的非线性形变；利用步骤g中的三维形变监测网络，将求得的每个SAR影像上的是每个弧段的的高频形变信号加入到每个SAR影像上的每个弧段的低频形变速率中。
i.由三维形变监测网构建动态自适应滤波的观测模型和动力学模型。假设在平台和轨道s上，第i个弧段在时刻t的观测模型可以表示成：
Li,s(t)＝Bi,s(t)Xi,s(t)+εi,s(t)(6)；
其中，Li,s(t)为平台(轨道)s在t时刻第i个弧段上的LOS向形变差，而投影矢量构成的累积形变差和形变速率差设计矩阵Bi,s(t)＝[-cos(βhead_s-270°)·sin(βinc_s),-sin(βhead_s-270°)·sin(βinc_s),cos(βinc_s),0,0,0]，εi,s(t)则为该弧段所对应的观测噪声量，而XT i,s(t)＝[ΔDe(t),ΔDn(t),ΔDu(t),Δve(t),Δvn(t),Δvu(t)]则为弧段的累积形变和弧段的三维形变速率等待求未知参数，其中ΔDe(t)、ΔDn(t)、ΔDu(t)分别为弧段上东西向、南北向及垂直向累积形变，Δve(t)、Δvn(t)、Δvu(t)分别为对应方向上的形变速率；
对于其动力学模型，为简化流程，不考虑其噪声分布，则可表示为：
Xi,s(i)＝Φi,s(t/t-1)Xi,s(t-1)+Wi,s(t-1) (7)；
其中
Figure GDA0003120198530000161
为待求参数的状态转移矩阵，I3×3为一个3×3的单位阵，Δt则为对应形变的时间间隔；
对于状态噪声矢量Wi,s T(t-1)则可以表示为：
Wi,s T(t-1)＝[ωi,s,e(t-1),ωi,s,n(t-1),ωi,s,u(t-1)]；
其中，ωi,s,e(t-1)，ωi,s,n(t-1)，ωi,s,u(t-1)分别为时刻t-1时,在第s个平台上，第i个弧段在东西向、南北向、及垂直向上的状态噪声；
j：为了进行动态自适应滤波，确定状态噪声的方差
Figure GDA0003120198530000162
以及观测噪声方差
Figure GDA0003120198530000163
对于状态噪声方差，使用自适应估计：
Figure GDA0003120198530000164
对于式中Ki,s(t)为自适应滤波的增益矩阵，
Figure GDA0003120198530000165
为观测的残差，
Figure GDA0003120198530000166
则为估计参数的方差-协方差矩阵，而d(t)＝(1-ξ)/(1-ξt)，0＜ξ＜1。对于观测噪声
Figure GDA0003120198530000167
一般选择其对应干涉图的方差；Li,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的形变，Bi,s(t,t-1)为时刻t上，平台s上第i个弧段的三维形变投影矢量，
Figure GDA0003120198530000168
为时刻t-1上，平台s上第i个弧段的待求参数，d(t)则为控制参数；
k：按照动态自适应滤波处理流程，处理出各个时间的SAR影像上的弧段形变差。首先需要由动力学模型预测其状态向量：
Figure GDA0003120198530000171
其中，
Figure GDA0003120198530000172
为由时刻t-1估算的时刻t的未知数，Φi,s(t/t-1)为估算时平台s上第i个弧段的状态转移矩阵，
Figure GDA0003120198530000173
则为时刻t-1时，平台s上第i个弧段的未知参数；
接着，需要估计每一个弧段对应的预测向量的协方差阵：
Figure GDA0003120198530000174
其中，
Figure GDA0003120198530000175
由时刻t-1估算的时刻t的预测向量
Figure GDA0003120198530000176
的协方差阵，Φi,s(t/t-1)为估算时平台s上第i个弧段的状态转移矩阵，
Figure GDA0003120198530000177
为时刻t-1时，平台s上第i个弧段的未知参数的协方差阵，
Figure GDA0003120198530000178
则为时刻t-1时，平台s上第i个弧段的状态噪声方差；
由上式中每一个弧段对应的预测向量的协方差阵，进一步获取新息向量及其协方差矩阵：
Figure GDA0003120198530000179
Figure GDA00031201985300001710
其中，
Figure GDA00031201985300001711
为时刻t上，平台s上第i个弧段的新息向量，Li,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的形变，Bi,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的三维形变投影矢量，
Figure GDA00031201985300001712
为由时刻t-1估算的时刻t的未知数，
Figure GDA00031201985300001713
为时刻t上，平台s上第i个弧段的新息向量的协方差阵，Bi,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的三维形变投影矢量，
Figure GDA00031201985300001714
为由时刻t-1估算的时刻t的预测向量
Figure GDA00031201985300001715
的协方差阵，
Figure GDA0003120198530000181
为时刻t上，平台s上第i个弧段的观测噪声方差；
由新息向量的协方差矩阵及预测向量的协方差矩阵即可计算动态滤波过程的增益矩阵：
Figure GDA0003120198530000182
其中Ki,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的增益矩阵，
Figure GDA0003120198530000183
为由时刻t-1估算的时刻t的预测向量
Figure GDA0003120198530000184
的协方差阵，Bi,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的三维形变投影矢量，
Figure GDA0003120198530000185
为时刻t上，平台s上第i个弧段的新息向量的协方差阵；
由上述步骤后，即可算出时刻t上的未知数向量及其对应的协方差阵：
Figure GDA0003120198530000186
l：经由上述动态自适应滤波进行数据融合后，在每个时间点的N个弧段上就可以获得其东西向、南北向和垂直向的形变差：
Figure GDA0003120198530000187
Figure GDA0003120198530000188
为时刻t上弧段i的未知参数，ΔDi,e(t)、ΔDi,n(t)及ΔDi,u(t)分别为弧段i在时刻t上的东西向、南北向及垂直向的累积形变；由此上述公式求解获得每个时间点的N个弧段上东西向、南北向和垂直向的形变差，根据构建三维形变观测网时每个观测点的设计矩阵，进行网络平差，即可求得电力设施区域上包括电力设施及其周围地质体上的公共散射体PS点的三维时序形变结果。
上述技术方案中，步骤g中阈值指的是1km的空间距离，构建三维形变观测网的目的是为了去除与空间相关的误差，如大气等，因此，该标准是需要通过多次实验选取最佳结果而定。一般而言，会选取1km的空间距离作为阈值其中不同平台的构网像素间隔如下表所示：
Figure GDA0003120198530000191
上述技术方案中，步骤l包括：
假设存在n个相干性较好的点，构建出了上述的N个弧段，则由上述求得的东西向、南北向和垂直向上时刻t的结果可写为：
ΔDe(t)＝[ΔD1,e(t),ΔD2,e(t),……ΔDN,e(t)]
ΔDn(t)＝[ΔD1,n(t),ΔD2,n(t),……ΔDN,n(t)]
ΔDu(t)＝[ΔD1,u(t),ΔD2,u(t),……ΔDN,u(t)] (16)
其中，ΔDi,e(t)，ΔDi,n(t)，ΔDi,u(t)分别为东西向、南北向及垂直向上，时刻t，第i个弧段的形变差；
假设对应的每个点的东西向、南北向和垂直向上时刻t的形变为：
de(t)＝[d1,e(t),d2,e(t),……dn,e(t)]
dn(t)＝[d1,n(t),d2,n(t),……dn,n(t)]
du(t)＝[d1,u(t),d2,u(t),……dn,u(t)] (17)
其中，di,e(t)，di,n(t)及di,u(t)分别是东西向、南北向及垂直向上，时刻t，第i个点的形变；
为了联系每个点的形变，及每个弧段的形变差，则存在一个N×n的设计矩阵，其可以表示为：
Figure GDA0003120198530000201
其中，每一列为对应的点的顺序，每一行为为每一个弧段中两点的联系，起点为“1”，终点为“-1”。综上述，东西向、南北向和垂直向在时刻t上每个点的形变与弧段形变差则可以表示为：
Γdesign·de(t)＝ΔDe(t)
Γdesign·dn(t)＝ΔDn(t)
Γdesign·du(t)＝ΔDu(t) (19)
由上式，按照最小二乘原则求解，最终可求得每个点在时刻t的东西向、南北向和垂直向上的形变值。
本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (4)

1.一种融合不同平台和轨道SAR数据的三维时序形变监测方法，其特征在于包括以下步骤：
第一步，选取干涉效果符合电力设施区域三维形变监测要求的不同平台的多时域高分辨率SAR影像；
第二步，提取各个平台上电力设施区的公共永久散射体点，构建三维形变观测网，并求解出每个SAR影像上的观测弧段LOS向形变之差；
第三步：根据形变模型、各个平台的成像时间以及各个平台的成像干涉组合，使用动态自适应滤波算法，融合不同成像时间的三维形变观测网，解算出动态三维时序形变；
其中，所述第一步包括以下步骤：
a.根据各数据提供网站提供的电力设施区的存档数据，获取各个轨道及各个平台的入射角βinc和方向角βhead数据；
b.由各个轨道和平台的相关参数，构建投影矢量的设计矩阵，设有N个平台，其投影矢量的设计矩阵为：
Figure FDA0003120198520000011
其中，βhead_N为第N个平台的方位角，βinc_N为第N个平台的入射角；
c.计算各个平台的入射角βinc和方向角βhead数据组合的条件数，条件数小于25的组合下的高分辨率SAR影像组合判定为符合三维形变监测的要求；
所述第二步包括以下步骤：
d.提取出各个不同平台和轨道上的多时域差分干涉图；
e.将不同平台和轨道的干涉图转换到同一参考系和坐标下，对数据进行裁剪，选取出共同的电力设施监测实验区，对不同平台和轨道的多时域SAR数据进行辐射校正，先计算出每幅SAR影像的影像强度均值
Figure FDA0003120198520000021
其中，p(i,j)表示在像素(i,j)上的影像强度，m和n分别表示影像在距离向上和方位向上的像素个数，t为影像的时间序列，s为影像的平台和轨道顺序；
接着计算时间序列及不同平台上的振幅均值：
Figure FDA0003120198520000022
接着计算每个影像单独对应的振幅校正因子：
Figure FDA0003120198520000023
f.使用上述获得的振幅校正因子，对不同平台和轨道的多时域上的SAR影像进行校正，并在不同平台和轨道上校正后的多时域SAR影像上识别出电力设施分布区域稳定的公共永久散射点；
g.使用Delaunay三角网的算法，设定阈值，使用永久散射体点构建起三维形变监测网络，去除永久散射体点上与空间距离的误差，设在时间t，平台s上，第i条Delaunay三角网上的弧边的相位差，可以表示为
Figure FDA0003120198520000031
其中，Δve、Δvn、Δvu分别为某弧边在东西向，南北向和垂直向上的形变速率差，βhead和βinc则为该平台所对应的方位角和入射角，λ为某平台的波长，Δh为该弧段上的高程差，
Figure FDA0003120198520000032
为残余的相位差；B⊥为该干涉对对应的垂直基线，Δh为对应的斜距，
Figure FDA0003120198520000033
为入射角；
h.在一个单独的平台和轨道上，求解出每个弧段即为所构建的三维形变监测网络中的每个边长在LOS向上对应的低频形变速率之差，并将每个SAR影像上的高频形变信号进行时空滤波及奇异值分解，得到每个SAR影像的非线性形变；进而利用步骤g中获得的三维形变监测网络，将求得的每个SAR影像上的每个弧段的的高频形变信号加入到每个SAR影像上的每个弧段的低频形变速率中。
2.根据权利要求1所述的融合不同平台和轨道SAR数据的三维时序形变监测方法，其特征在于，所述第三步包括以下步骤：
i.由三维形变监测网构建动态自适应滤波的观测模型和动力学模型；假设在平台和轨道s上，第i个弧段在时刻t的观测模型可以表示成：
Li,s(t)＝Bi,s(t)Xi,s(t)+εi,s(t) (6)；
其中，Li,s(t)为平台s在t时刻第i个弧段上的LOS向形变差，而投影矢量构成的累积形变差和形变速率差设计矩阵Bi,s(t)＝[-cos(βhead_s-270°)·sin(βinc_s),-sin(βhead_s-270°)·sin(βinc_s),cos(βinc_s),0,0,0]，εi,s(t)则为该弧段所对应的观测噪声量，而XT i,s(t)＝[ΔDe(t),ΔDn(t),ΔDu(t),Δve(t),Δvn(t),Δvu(t)]则为弧段的累积形变和弧段的三维形变速率等待求未知参数，其中ΔDe(t)、ΔDn(t)、ΔDu(t)分别为弧段上东西向、南北向及垂直向累积形变，Δve(t)、Δvn(t)、Δvu(t)分别为对应方向上的形变速率；
对于其动力学模型，为简化流程，不考虑其噪声分布，则可表示为：
Xi,s(i)＝Φi,s(t/t-1)Xi,s(t-1)+Wi,s(t-1) (7)；
其中
Figure FDA0003120198520000041
为待求参数的状态转移矩阵，I3×3为一个3×3的单位阵，Δt则为对应形变的时间间隔；
对于状态噪声矢量Wi,s T(t-1)则可以表示为：
Wi,s T(t-1)＝[ωi,s,e(t-1),ωi,s,n(t-1),ωi,s,u(t-1)]；
其中，ωi,s,e(t-1)，ωi,s,n(t-1)，ωi,s,u(t-1)分别为时刻t-1时,在第s个平台上，第i个弧段在东西向、南北向、及垂直向上的状态噪声；
j：为了进行动态自适应滤波，确定状态噪声的方差
Figure FDA0003120198520000051
以及观测噪声方差
Figure FDA0003120198520000052
对于状态噪声方差，使用自适应估计：
Figure FDA0003120198520000053
对于式中Ki,s(t)为自适应滤波的增益矩阵，
Figure FDA0003120198520000054
为观测的残差，
Figure FDA0003120198520000055
则为估计参数的方差-协方差矩阵，而d(t)＝(1-ξ)/(1-ξt)，0＜ξ＜1；对于观测噪声
Figure FDA0003120198520000057
一般选择其对应干涉图的方差；Li,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的形变，Bi,s(t,t-1)为时刻t上，平台s上第i个弧段的三维形变投影矢量，
Figure FDA0003120198520000058
为时刻t-1上，平台s上第i个弧段的待求参数，d(t)则为控制参数；
k：按照动态自适应滤波处理流程，处理出各个时间的SAR影像上的弧段形变差；首先需要由动力学模型预测其状态向量：
Figure FDA0003120198520000059
其中，
Figure FDA00031201985200000510
为由时刻t-1估算的时刻t的未知数，Φi,s(t/t-1)为估算时平台s上第i个弧段的状态转移矩阵，
Figure FDA00031201985200000511
则为时刻t-1时，平台s上第i个弧段的未知参数；
接着，需要估计每一个弧段对应的预测向量的协方差阵：
Figure FDA00031201985200000512
其中，
Figure FDA00031201985200000513
由时刻t-1估算的时刻t的预测向量
Figure FDA00031201985200000514
的协方差阵，Φi,s(t/t-1)为估算时平台s上第i个弧段的状态转移矩阵，
Figure FDA00031201985200000515
为时刻t-1时，平台s上第i个弧段的未知参数的协方差阵，
Figure FDA0003120198520000061
则为时刻t-1时，平台s上第i个弧段的状态噪声方差；
由上式中每一个弧段对应的预测向量的协方差阵，进一步获取新息向量及其协方差矩阵：
Figure FDA0003120198520000062
Figure FDA0003120198520000063
其中，
Figure FDA0003120198520000064
为时刻t上，平台s上第i个弧段的新息向量，Li,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的形变，Bi,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的三维形变投影矢量，
Figure FDA0003120198520000065
为由时刻t-1估算的时刻t的未知数，
Figure FDA0003120198520000066
为时刻t上，平台s上第i个弧段的新息向量的协方差阵，Bi,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的三维形变投影矢量，
Figure FDA0003120198520000067
为由时刻t-1估算的时刻t的预测向量
Figure FDA0003120198520000068
的协方差阵，
Figure FDA0003120198520000069
为时刻t上，平台s上第i个弧段的观测噪声方差；
由新息向量的协方差矩阵及预测向量的协方差矩阵即可计算动态滤波过程的增益矩阵：
Figure FDA00031201985200000610
其中Ki,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的增益矩阵，
Figure FDA00031201985200000611
为由时刻t-1估算的时刻t的预测向量
Figure FDA00031201985200000612
的协方差阵，Bi,s(t)为时刻t上，平台s上第i个弧段的三维形变投影矢量，
Figure FDA00031201985200000613
为时刻t上，平台s上第i个弧段的新息向量的协方差阵；
由上述步骤后，即可算出时刻t上的未知数向量及其对应的协方差阵：
Figure FDA0003120198520000071
l：经由上述动态自适应滤波进行数据融合后，在每个时间点的N个弧段上就可以获得其东西向、南北向和垂直向的形变差：
Figure FDA0003120198520000072
Figure FDA0003120198520000073
为时刻t上弧段i的未知参数，ΔDi,e(t)、ΔDi,n(t)及ΔDi,u(t)分别为弧段i在时刻t上的东西向、南北向及垂直向的累积形变；由此上述公式求解获得每个时间点的N个弧段上东西向、南北向和垂直向的形变差，根据构建三维形变观测网时每个观测点的设计矩阵，进行网络平差，即可求得电力设施区域上包括电力设施及其周围地质体上的公共散射体PS点的三维时序形变结果。
3.根据权利要求2所述的融合不同平台和轨道SAR数据的三维时序形变监测方法，其特征在于，步骤g中阈值指的是1km的空间距离，其中：
TerraSAR平台和cosmo-skymed在X波段构网像素间隔均为1000；
Sentinel平台在C波段的构网像素间隔为200；
RadarSat2平台在C波段的构网像素间隔为110；
ALOS2平台在L波段的构网像素间隔为330。
4.根据权利要求3所述的融合不同平台和轨道SAR数据的三维时序形变监测方法，其特征在于步骤l包括：
假设存在n个相干性较好的点，构建出了上述的N个弧段，则由上述求得的东西向、南北向和垂直向上时刻t的结果可写为：
ΔDe(t)＝[ΔD1,e(t),ΔD2,e(t),……ΔDN,e(t)]
ΔDn(t)＝[ΔD1,n(t),ΔD2,n(t),……ΔDN,n(t)]
ΔDu(t)＝[ΔD1,u(t),ΔD2,u(t),……ΔDN,u(t)] (16)
其中，ΔDi,e(t)，ΔDi,n(t)，ΔDi,u(t)分别为东西向、南北向及垂直向上，时刻t，第i个弧段的形变差；
假设对应的每个点的东西向、南北向和垂直向上时刻t的形变为：
de(t)＝[d1,e(t),d2,e(t),……dn,e(t)]
dn(t)＝[d1,n(t),d2,n(t),……dn,n(t)]
du(t)＝[d1,u(t),d2,u(t),……dn,u(t)] (17)
其中，di,e(t)，di,n(t)及di,u(t)分别是东西向、南北向及垂直向上，时刻t，第i个点的形变；
为了联系每个点的形变，及每个弧段的形变差，则存在一个N×n的设计矩阵，其可以表示为：
Figure FDA0003120198520000081
其中，每一列为对应的点的顺序，每一行为为每一个弧段中两点的联系，起点为“1”，终点为“-1”；综上述，东西向、南北向和垂直向在时刻t上每个点的形变与弧段形变差则可以表示为：
Γdesign·de(t)＝ΔDe(t)
Γdesign·dn(t)＝ΔDn(t)
Γdesign·du(t)＝ΔDu(t) (19)
由上式，按照最小二乘原则求解，最终可求得每个点在时刻t的东西向、南北向和垂直向上的形变值。
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