CN109471107A - 基于PS-InSAR技术的桥梁永久形变分析方法 - Google Patents
基于PS-InSAR技术的桥梁永久形变分析方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于PS‑InSAR技术的桥梁永久形变分析方法,根据不同天气模式下的桥梁活载(温度荷载、随机车流荷载)统计规律,通过在目标桥梁形变关键点上设置人工PS点,利用蒙特卡罗法‑有限元模拟技术,以此给出目标桥梁形变关键点在不同天气模式下的随机形变值时空矩阵。进而根据卫星拍摄SAR影像的时刻,匹配对应天气模式下的随机形变值时空矩阵,得到主、从SAR图像干涉过程中由桥梁活载变化引起的随机形变差值,从而从基于PS‑InSAR技术提取的形变信息中剔除这种随机形变差值,得到桥梁的永久形变,为桥梁的健康安全提供了有力的数据支撑。
Description
技术领域
本发明涉及桥梁监测技术领域,尤其涉及一种基于PS-InSAR技术的桥梁永久形变分析方法。
背景技术
桥梁是保障公路和铁路畅通的纽带,是陆上交通的咽喉,在经济及社会生活中起着举足轻重的作用。我国是桥梁大国,现有桥梁73.5万座,对已建桥梁的监测和养护管理工作任务在逐渐加重。根据2008年中国交通年鉴,全国的危桥数量共约为98623座,长度约为3068.7万米,危桥百分比约为17.3%,在发生病害的桥梁中公路桥梁占有很大的比例。
为保障桥梁正常运营,避免人生伤亡和财产损失,对现役桥梁的损伤程度和承载能力给出正确的评价,是当前非常紧迫而必要的任务。目前,越来越多的桥梁上开始安装健康监测系统,以期通过对桥梁的实时或定期监测,再根据监测结果对桥梁的健康状况作出评估,并采取相应的维修养护措施,达到防微杜渐、避免重大损失的目的。然而,传统的桥梁安全监测手段主要以人工对单个桥梁进行现场测量为主,通常需要封路封桥,影响了桥梁的正常运营,而且在特殊地区、特殊气候下实施难度大,从而影响的监测的实时性。
很多桥梁事故与缺乏有效的监测措施有关,因此,对破坏后果严重的重点桥梁应当建立行之有效的监测系统,做好监测与设计、施工、勘察的动态互补,以监测与勘查指导设计、施工,确保桥梁的正常运营有着重要的意义。本发明正是基于上述研究背景而提出,旨在提高桥梁形变监测的准确性和可靠性。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于PS-InSAR技术的桥梁永久形变分析方法,桥梁的永久形变是桥梁健康状况评价的重要参数,是桥梁健康监测的重要指标。桥梁的永久形变是指由结构损伤,地面沉降,索力松弛,混凝土收缩、徐变引起的桥梁形变。根据不同天气模式下的桥梁活载(温度荷载、随机车流荷载)统计规律,通过在目标桥梁形变关键点上设置人工PS点,利用蒙特卡罗法-有限元模拟技术,以此给出目标桥梁形变关键点在不同天气模式下的随机形变值时空矩阵。进而根据卫星拍摄SAR影像的时刻,匹配对应天气模式下的随机形变值时空矩阵,可以得到主、从SAR图像干涉过程中由桥梁活载变化引起的随机形变差值,从而从基于PS-InSAR技术提取的形变信息中剔除这种随机形变差值,得到桥梁的永久形变,为桥梁的健康安全提供了有力的数据支撑。
为实现上述发明目的,本发明基于PS-InSAR技术的桥梁永久形变分析方法,包括以下步骤:
1)获得地面同一地区在不同的时间(t1,t2,…,tn)和相似的轨道几何下的N幅SAR影像;
2)通过这些SAR影像产生M幅干涉图并配准到同一几何下,然后进行相位解缠;从中选择出P个永久散射体(PS点),计算得到这些PS点不同时刻的形变信息;
3)若干涉图以第i幅SAR图像为主图像,第j幅SAR图像为复图像,建立干涉相位的相位模型,像素点x的解缠相位表示如下
其中,Δφdefo表示地表形变对应的相位,Δφaps表示大气延迟对应的相位,Δφdecor表示地面目标散射特性变化引起的相位,Δφn表示其余不相关噪声对应的相位;
对于网络中的P个目标点,干涉相位表示如下
其中,表示SAR图像的解缠相位,A表示关联矩阵,(ik,jk)表示第k幅干涉图的主图像和辅图像;
将第i幅SAR图像在点x处解缠后的干涉相位表示为形变相位、大气延迟相位和去相关相位:
进一步地,干涉相位可表示为:
其中,IP,P为单位矩阵;上式中形变相位为确定项,其余相位为均值为零的随机项,去掉形变项,将上式写成向量形式:
总的协方差矩阵可以表示如下:
Σifg=Σaps+Σdecor+Σn
4)依据桥梁规范和有限元技术,确定面向SAR技术的桥梁形变关键点,形变关键点分为:跨中类形变关键点,墩台类形变关键点,基于车载、温度、风载等随机性以及桥梁结构物理特性的不确定性,建立目标桥梁的随机场模型及多维随机变量有限元模型;
5)模拟车流荷载、温度荷载的统计规律,结合PS-InSAR拍摄桥梁影响时间,将荷载作为初始条件输入有限元模型,求解SAR主、从图像干涉下桥梁形变关键点的随机形变差值;从PS-InSAR形变信息中剔除随机形变差值得到桥梁关键点的永久形变。
本发明提供了一种基于PS-InSAR技术的桥梁永久形变分析方法,依据关键点形变的概率分布模型和PS-InSAR得到的桥梁形变关键点形变信息,考虑PS-InSAR的随机误差,建立待分析桥梁有限元模型,给出目标桥梁形变关键点在不同天气模式下的随机形变值时空矩阵。进而根据卫星拍摄SAR影像的时刻,匹配对应天气模式下的随机形变值时空矩阵,可以得到主、从SAR图像干涉过程中由桥梁活载变化引起的随机形变差值,从而从基于PS-InSAR技术提取的形变信息中剔除这种随机形变差值,得到桥梁的永久形变,为桥梁的健康安全提供了有力的数据支撑。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,并可依照说明书的内容予以实施,以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明。
附图说明
图1是桥梁形变关键点确定技术路线流程图。
图2是以某斜拉桥为实施例的主桥有限元模型。
图3是图2中斜拉桥的主桥在恒载(如自重等)作用下的形变(未加二期恒载如铺装、栏杆等附属设施的荷载)放大300倍后的效果图。
图4是图2中斜拉桥的主桥在移动车载作用下的形变放大300倍后的效图。
图5是图2中斜拉桥整体升温下主梁的竖向位移模拟结果。
图6是图2中斜拉桥形变关键点(人工PS点)选取位置。
图7是图2中斜拉桥形变关键点处设有的人工PS点。
图8是获取桥梁温度荷载的技术路线流程图。
图9是随机车流荷载模拟的技术路线流程图。
图10是图2中斜拉桥形变关键点(人工PS点)的有效形变图。
具体实施方式
下面结合附图1-10对本发明基于PS-InSAR技术的桥梁永久形变分析方法作以详细说明。
本发明基于PS-InSAR技术的桥梁永久形变分析方法,包括以下步骤:
1)获得地面同一地区在不同的时间(t1,t2,…,tn)和相似的轨道几何下的N幅SAR影像;
2)将步骤1)中获取的N幅SAR影响产生M幅干涉图并配准到同一几何下进行相位解缠,从中选择出P个永久散射体,即PS点,计算得到这些PS点不同时刻的形变信息;
3)若干涉图以第i幅SAR图像为主图像,第j幅SAR图像为复图像,建立干涉相位的相位模型,像素点x的解缠相位表示如下:
其中,Δφdefo表示地表形变对应的相位,Δφaps表示大气延迟对应的相位,Δφdecor表示地面目标散射特性变化引起的相位,Δφn表示其余不相关噪声对应的相位;
对于网络中的P个目标点,干涉相位表示如下:
其中,表示SAR图像的解缠相位,A表示关联矩阵,(ik,jk)表示第k幅干涉图的主图像和辅图像;
将第i幅SAR图像在点x处解缠后的干涉相位表示为形变相位、大气延迟相位和去相关相位
干涉相位可表示为:
其中IP,P为单位矩阵;
上式中形变相位为确定项,其余相位为均值为零的随机项,去掉形变项,将上式写成向量形式,如下:
总的协方差矩阵表示如下:
Σifg=Σaps+Σdecor+Σn;
4)依据桥梁验收规范和有限元技术ANSYS,确定面向SAR技术的桥梁形变关键点,形变关键点分为:跨中形变关键点和墩台形变关键点;基于车载、温度、风载随机性以及桥梁结构物理特性,建立目标桥梁的随机场模型及多维随机变量有限元模型;
5)模拟车流荷载、温度荷载的统计规律,结合PS-InSAR拍摄桥梁影像时间,将荷载作为初始条件输入ANSYS有限元模型,求解SAR主、从图像干涉下桥梁形变关键点的随机形变差值,从PS-InSAR形变信息中剔除随机形变差值得到桥梁关键点的永久形变。
进一步地,本实施例中,选取某斜拉桥为示范区域,依据桥梁规范和有限元技术,使用了ANSYS软件中提供的beam4单元和link8单元建立该斜拉桥有限元模型,边界约束为桩端固定,桥塔和主梁为全漂浮体系。该斜拉桥全桥模型共919个单元,包括697个梁单元和222个索单元,每个单元2个节点。确定面向SAR技术的桥梁形变关键点,如图6所示,形变关键点分为:跨中类形变关键点,墩台类形变关键点,其中,A、E为该斜拉桥墩台处形变关键点,B、C、D为该斜拉桥塔顶处形变关键点,F、H、J为该斜拉桥跨中处形变关键点,G、I为该斜拉桥索面交界处形变关键点。基于图8和图9的技术路线流程图分析车载、温度、风载等随机性以及桥梁结构物理特性的不确定性,建立目标桥梁的随机场模型及多维随机变量有限元模型。模拟车流荷载、温度荷载的统计规律,结合PS-InSAR拍摄桥梁影响时间,将荷载作为初始条件输入有限元模型,求解SAR主、从图像干涉下桥梁形变关键点的随机形变差值。
表1是SAR从图像时刻相对SAR主图像时刻桥梁活载(温度、随机车流荷载)下图2中斜拉桥形变关键点的铅垂位移。
表1
根据表1中所得图标信息,从PS-InSAR技术提取的桥梁形变信息中,剔除SAR主、从图像干涉时,由桥梁活载变化引起的随机形变差值,获取桥梁形变关键点即人工PS点的永久形变。
表2是处理得到的图2中斜拉桥各形变关键点的永久形变值。
桥梁形变关键点 | 永久形变均值(mm) | 永久形变标准差 |
A | -29.45538 | 0.6325 |
B | -15.48723 | 1.9723 |
C | 13.2643 | 1.4351 |
D | -6.6711 | 1.4572 |
E | -16.03366 | 0.6325 |
F | -10.60689 | 1.7 |
G | -63.0032 | 16.8834 |
H | 11.70816 | 1.772 |
I | -42.21574 | 17.0238 |
J | -5.03294 | 1.3601 |
基于图10以及表2中某斜拉桥大桥形变关键点的永久形变均值,可以看出:该斜拉桥东南部分的铅直形变大于西北部分,这是因为地面不均匀沉降引起的。其中H点对应桥梁中塔跨中处,永久形变均值为11.70816mm,其余各点在-5.03294~-63.0032mm区间变化,这是由索力松弛、结构损伤、地面沉降、混凝土收缩、徐变等多种因素引起的。G点形变均值最大为-63.0032mm,桥梁跨度取L=130m,取最大形变均值与桥梁跨度比值:
X=|-63.0032|/130000=1/2063
G点是索面交界处,接近跨中,可以采用跨中挠度来判断,满足工程精度。
L/2063<L/600
基于PS-InSAR技术,结合预警评估标准,可从以上永久形变数据得出该斜拉桥安全预警结论:该桥处在正常安全运营阶段——属3级技术状况。
本发明公开的一种基于PS-InSAR技术的桥梁永久形变分析方法,研究桥梁形变关键点的随机变化规律,为桥梁的安全预警判据提供了依据,可为公路交通桥梁形变监测与安全评估专题产品的生成和走通卫星遥感数据提供技术服务。除此之外,本发明开发的形变检测技术,还可用在大范围的地面沉降检测,从而获得地下水、矿产开采和建筑区对地面的影响情况,还可以用在分析地震、滑坡等自然灾害带来地面形变情况等方面。
上述的对实施例的描述是为便于该技术领域的普通技术人员能理解和应用本发明。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对这些实施例做出各种修改,并把在此说明的一般原理应用到其他实施例中而不必经过创造性的劳动。因此,本发明不限于这里的实施例,本领域技术人员根据本发明的揭示,不脱离本发明范畴所做出的改进和修改都应该在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种基于PS-InSAR技术的桥梁永久形变分析方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
1)获得地面同一地区在不同的时间(t1,t2,…,tn)和相似的轨道几何下的N幅SAR影像;
2)将步骤1)中获取的N幅SAR影响产生M幅干涉图并配准到同一几何下进行相位解缠,从中选择出P个永久散射体,即PS点,计算得到这些PS点不同时刻的形变信息;
3)若干涉图以第i幅SAR图像为主图像,第j幅SAR图像为复图像,建立干涉相位的相位模型,像素点x的解缠相位表示如下:
其中,Δφdefo表示地表形变对应的相位,Δφaps表示大气延迟对应的相位,Δφdecor表示地面目标散射特性变化引起的相位,Δφn表示其余不相关噪声对应的相位;
对于网络中的P个目标点,干涉相位表示如下:
其中,表示SAR图像的解缠相位,A表示关联矩阵,(ik,jk)表示第k幅干涉图的主图像和辅图像;
将第i幅SAR图像在点x处解缠后的干涉相位表示为形变相位、大气延迟相位和去相关相位
干涉相位可表示为:
其中IP,P为单位矩阵;
上式中形变相位为确定项,其余相位为均值为零的随机项,去掉形变项,将上式写成向量形式,如下:
总的协方差矩阵表示如下:
Σifg=Σaps+Σdecor+Σn;
4)依据桥梁验收规范和有限元技术ANSYS,确定面向SAR技术的桥梁形变关键点,形变关键点分为:跨中形变关键点和墩台形变关键点;基于车载、温度、风载随机性以及桥梁结构物理特性,建立目标桥梁的随机场模型及多维随机变量有限元模型;
5)模拟车流荷载、温度荷载的统计规律,结合PS-InSAR拍摄桥梁影像时间,将荷载作为初始条件输入ANSYS有限元模型,求解SAR主、从图像干涉下桥梁形变关键点的随机形变差值,从PS-InSAR形变信息中剔除随机形变差值得到桥梁关键点的永久形变。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110111377A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-08-09 | 西南交通大学 | 一种考虑地震位移场的震后区域性滑坡危险性评估方法 |
CN110888132A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-17 | 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司 | 基于InSAR监测的桥梁形变分析方法及系统 |
CN111323776A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-23 | 长沙理工大学 | 一种矿区形变的监测方法 |
CN111337924A (zh) * | 2020-04-16 | 2020-06-26 | 湖南科技大学 | 一种桥梁健康监测的裂缝识别与检测方法 |
CN111458708A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-07-28 | 深圳大学 | 一种基于雷达干涉测量的温度形变分析方法 |
CN112945082A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-06-11 | 北京东方至远科技股份有限公司 | 一种基于InSAR技术的桥梁形变安全分析方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050062639A1 (en) * | 2001-09-15 | 2005-03-24 | The Secretary Of State For Defence | Sub-surface radar imaging |
EP2053423A1 (en) * | 2006-08-03 | 2009-04-29 | PASCO Corporation | Disaster countermeasure support method |
CN104111456A (zh) * | 2014-07-23 | 2014-10-22 | 中国国土资源航空物探遥感中心 | 一种高速铁路沿线地表形变高分辨率InSAR监测方法 |
CN107621636A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-01-23 | 河海大学 | 一种基于psi的大型铁路桥梁健康监测方法 |
-
2018
- 2018-11-27 CN CN201811469657.7A patent/CN109471107B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050062639A1 (en) * | 2001-09-15 | 2005-03-24 | The Secretary Of State For Defence | Sub-surface radar imaging |
EP2053423A1 (en) * | 2006-08-03 | 2009-04-29 | PASCO Corporation | Disaster countermeasure support method |
CN104111456A (zh) * | 2014-07-23 | 2014-10-22 | 中国国土资源航空物探遥感中心 | 一种高速铁路沿线地表形变高分辨率InSAR监测方法 |
CN107621636A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-01-23 | 河海大学 | 一种基于psi的大型铁路桥梁健康监测方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
XIAO XIANG ZHU等: ""Very High Resolution Spaceborne SAR Tomography in Urban Environment"", 《IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING》 * |
XUEMIN XING等: ""A comparison of time series deformation models based on Small Baseline Subset Interferometric Synthetic Aperture Radar for soft clay subgrade"", 《2017 ELEVENTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SENSING TECHNOLOGY(ICST)》 * |
潘军等: ""面向PS-InSAR技术的桥梁随机形变规律"", 《长沙理工大学学报》 * |
赵一恒等: ""基于遥感数据与PS-InSAR的城市桥梁形变量的监测研究"", 《建设科技》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110111377A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-08-09 | 西南交通大学 | 一种考虑地震位移场的震后区域性滑坡危险性评估方法 |
CN110111377B (zh) * | 2019-06-06 | 2022-10-21 | 西南交通大学 | 一种考虑地震位移场的震后区域性滑坡危险性评估方法 |
CN110888132A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-17 | 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司 | 基于InSAR监测的桥梁形变分析方法及系统 |
CN110888132B (zh) * | 2019-11-22 | 2022-05-20 | 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司 | 基于InSAR监测的桥梁形变分析方法及系统 |
CN111323776A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-23 | 长沙理工大学 | 一种矿区形变的监测方法 |
CN111337924A (zh) * | 2020-04-16 | 2020-06-26 | 湖南科技大学 | 一种桥梁健康监测的裂缝识别与检测方法 |
CN111458708A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-07-28 | 深圳大学 | 一种基于雷达干涉测量的温度形变分析方法 |
CN111458708B (zh) * | 2020-05-15 | 2022-04-15 | 深圳大学 | 一种基于雷达干涉测量的温度形变分析方法 |
CN112945082A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-06-11 | 北京东方至远科技股份有限公司 | 一种基于InSAR技术的桥梁形变安全分析方法 |
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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