CN111308469A - 一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法，具体包括以下步骤：S1：基于目标城市多幅高分辨率SAR影像数据，通过永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术，生成InSAR大数据库，获取目标城市的PS点三维空间位置信息；S2：引入统计学理论和信号估计方法，基于目标范围内所有PS点数据的三维空间位置，进行空间分等级两次估计，获取城市地面高程；S3：引入建筑物矢量框，框选每个建筑内的PS点，对该栋建筑内PS点高程进行聚类，剔除错误点，计算屋顶高程；S4：屋顶PS点高程减去地面PS点高程，得到该栋建筑的高度，数据获取不受空域限制；能够大范围获取相关数据；自动化程度较，能够实现对城市房屋建筑高程的快速估计。

Description

一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法

技术领域

本发明涉及合成孔径雷达干涉技术领域，具体为一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法。

背景技术

伴随着智慧城市概念的推广，城市量化、城市数字化越来越城市管理者的青睐，其中城市建筑白膜作为其底图，有一定的市场价值。城市建筑白膜主要由建筑矢量和建筑高程组成，大规模的建筑矢量框可以通过在光学卫星底图上获得；而大规模的城市建筑高程获取则相对复杂，一般通过Lidar技术获取，Lidar精度较高，但与之对应的是高成本，并且Lidar的主要载体是无人机、飞机平台，目前国内大多城市禁飞，存在一定的监管限制。

InSAR技术不仅能测量地表高精度(mm量级)形变，也能获取测量点(PS点)的三维位置信息(经度，纬度和海拔)。经大量实测数据验证，如果选用COSMO-SkyMed系统的高分辨率(3m)数据，PS点的定位精度可达1～3m量级。

PS(永久散射体)指对雷达波的后向散射较强，并且在时序上较稳定的各种地物目标，如建筑物与构筑物的顶角、桥梁、栏杆、裸露的岩石等目标；一般来说，在城市内，PS点大多分布在地面和建筑上。

基于此，本发明设计了一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法，以解决上述提到的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法，能够实现对城市房屋建筑高程的快速估计，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法，具体包括以下步骤：

S1：基于目标城市多幅高分辨率SAR影像数据，通过永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术，生成InSAR大数据库，获取目标城市的PS点三维空间位置信息；

S2：引入统计学理论和信号估计方法，基于目标范围内所有PS点数据的三维空间位置，进行空间分等级两次估计，获取城市地面高程；

S3：引入建筑物矢量框，框选每个建筑内的PS点，对该栋建筑内PS点高程进行聚类，剔除错误点，计算屋顶高程；

S4：屋顶PS点高程减去地面PS点高程，得到该栋建筑的高度。

优选的，所述步骤S2中进行空间分等级两次估计具体包括：

第一次估计：计算出城市PS数据后，根据PS数据覆盖范围，输入初始一级子区域边长大小，划分出适合的一级子区域，在每个一级子区域内统计PS点的高程分布，统计结果会出现多个极大值点，选择数量占比超过阈值的前三个高程区间，这三个区间中值的最小值作为该一级子区域的估计高程，结合相关阈值，得到该一级子区域的高程置信度范围，根据此范围初筛地面PS点；

第二次估计：一级子区域的面积在1km²，在一级子区域的基础上划分二级子区域，二级格网区域较小，随城市平整程度进行调整；使用一级子区域筛选出来的PS点高程进行曲面拟合，结合相关阈值，进一步筛选得到二级子区域内的PS点，二次筛选后的PS点高程均值则是该二级子区域的高程估计。

优选的，所述曲面拟合公式如下：

H＝Ax²+By²+Cx+Dy+Exy+F

x，y分别表示该区域的UTM坐标，H表示该处高程，A、B、C、D、E、F为与之对应的系数。

优选的，在所述步骤S2中，采用窗口滤波和克里金插值方法，对获取的二级子区域的地面高程值进行滤波。

优选的，所述步骤S3具体步骤为：

S301：外部输入城市房屋矢量框，房屋矢量框内存有房屋各个角点的坐标信息，借助坐标信息，选出矢量框内的PS点，该矢量框内的PS点视为分布在该栋建筑上；针对每栋建筑的PS点集合，统计高程分布并对其聚类；根据聚类结果，剔除错误点；搜索该栋建筑高程值最高的有效PS点，并将其高程作为本栋建筑的高程值。

S302：获取到每栋建筑的PS点高程以后，针对这些高程进行排序，由低到高；对高程序列前后相邻元素求差，依据前后相邻元素的差值进行高程聚类，若高程值最大的一类PS点数量占比小于阈值，则剔除该类，顺位向下第二类的最大高程作为该楼宇的高程；若高程值最大的一类PS点数量占比大于阈值，则该类高程最大值为该楼宇高程。

优选的，在所述步骤S301中，对于错误点的高程用于后续房屋屋顶高程的估计。

优选的，所述步骤S4具体步骤为：

通过InSAR数据的预处理，获得了城市地表高程，估计出单栋房屋屋顶的高程，屋顶高程减去附近地面高程，即房屋高度：

B_H＝H_r-H_g

B_H表示建筑物高程，H_r表示屋顶高程，H_g表示地面高程。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过InSAR获取城市建筑高程存在几个优点：数据获取不受空域限制；能够大范围获取相关数据；自动化程度较，能够实现对城市房屋建筑高程的快速估计。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为PSInSAR建筑物测高设计流程图；

图2为本发明实施例中北京东四PSInSAR数据结果展示图；

图3为本发明实施例中东四某房屋PS点分布图；

图4为本发明实施例中东四区域地面高程图；

图5为本发明实施例中东四区域房屋高程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法，具体包括以下步骤：

S1：基于目标城市多幅高分辨率SAR影像数据，通过永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术，生成InSAR大数据库，获取目标城市的PS点三维空间位置信息；

S2：引入统计学理论和信号估计方法，基于目标范围内所有PS点数据的三维空间位置，进行空间分等级两次估计，获取城市地面高程；

S3：引入建筑物矢量框，框选每个建筑内的PS点，对该栋建筑内PS点高程进行聚类，剔除错误点，计算屋顶高程；

S4：屋顶PS点高程减去地面PS点高程，得到该栋建筑的高度。

其中，所述步骤S2中进行空间分等级两次估计具体包括：

第一次估计：计算出城市PS数据后，根据PS数据覆盖范围，输入初始一级子区域边长大小，划分出适合的一级子区域，在每个一级子区域内统计PS点的高程分布，统计结果会出现多个极大值点，选择数量占比超过阈值的前三个高程区间，这三个区间中值的最小值作为该一级子区域的估计高程；结合相关阈值，得到该一级子区域的高程置信度范围，根据此范围初筛地面PS点；

第二次估计：一级子区域的面积在1km²左右，区域内高差相对较大，仍需进一步细化；在一级子区域的基础上划分二级子区域，二级格网区域较小，随城市平整程度进行调整，一般在几百平米左右；使用一级子区域筛选出来的PS点高程进行曲面拟合，结合相关阈值，进一步筛选得到二级子区域内的PS点，二次筛选后的PS点高程均值则认为是该二级子区域的高程估计。

所述曲面拟合公式如下：

H＝Ax²+By²+Cx+Dy+Exy+F

x，y分别表示该区域的UTM坐标，H表示该处高程，A、B、C、D、E、F为与之对应的系数。

为了进一步减低噪声的影响，可采用窗口滤波和克里金插值等方法，对获取的二级子区域的地面高程值进行滤波。克里金是依据协方差函数对随机过程/随机场进行空间建模和预测(插值)的回归算法，在特定的随机过程，例如固有平稳过程中，克里金法能够给出最优线性无偏估计，在地理信息行业中应用较为广泛的一种插值算法；通过处理InSAR数据而得到的地面高程数据是离散的，借助克里金插值，可以获得各个二级子区域的地面高程，用于后续的房屋高程估计。

其中，所述步骤S3具体步骤为：

外部输入城市房屋矢量框，房屋矢量框内存有房屋各个角点的坐标信息，借助坐标信息，选出矢量框内的PS点，该矢量框内的PS点可以视为分布在该栋建筑上；针对每栋建筑的PS点集合，统计高程分布并对其聚类；根据聚类结果，剔除错误点；搜索该栋建筑高程值最高的有效PS点，并将其高程作为本栋建筑的高程值。

单栋建筑上的PS点分布较为复杂，主要由屋顶上点、侧墙上点、错误点构成；错误点主要是在PS数据处理时，由于相位解缠和误差等原因造成；错误点的高程会远高于该栋房屋屋顶的高程或远低于该栋房屋周边地面的高程，当该栋建筑上PS点高程远低于周边地面高程时直接滤去；但是高于房屋屋顶的PS难以判断，主要是房屋屋顶的高度未知，大多数房屋屋顶是平整的，屋顶上PS点分布较为密集，且高程相差较小，而错误点本身数量很小，分布无规律，和屋顶点有较强的区分，根据这一特征，用于后续房屋屋顶高程的估计。

获取到每栋建筑的PS点高程以后，针对这些高程进行排序，由低到高；对高程序列前后相邻元素求差，依据前后相邻元素的差值进行高程聚类，若高程值最大的一类PS点数量占比小于阈值，则剔除该类，顺位向下第二类的最大高程作为该楼宇的高程；若高程值最大的一类PS点数量占比大于阈值，则该类高程最大值为该楼宇高程。

其中，所述步骤S4具体步骤为：

通过InSAR数据的预处理，获得了城市地表高程，估计出单栋房屋屋顶的高程，屋顶高程减去附近地面高程，即房屋高度：

B_H＝H_r-H_g

B_H表示建筑物高程，H_r表示屋顶高程，H_g表示地面高程。

实施例

如图2-5所示，分别为本发明实施例中北京东四PSInSAR数据结果展示图、东四某房屋PS点分布图、东四区域地面高程图和东四区域房屋高程图。

以北京东四附近区域为例，2011年9月至2017年11月，共计96期SAR数据，卫星航向角为11.9°，卫星姿态为升轨，卫星中心下视角为20°，空间分辨率为3m×3m，幅宽为40km，时间间隔较为均匀，时间间隔约为一月一期，数据质量较优。

使用PS算法，生产出北京InSAR大数据库，共计2000多万PS点，截取北京东四附近区域PS点，如图2所示，外部输入东四区域矢量框。

对东四区域进行划分，得到子区域格网，统计各个子区域内的地面高程，东四区域的地面高程在40到46米之间。

遍历外部输入矢量框，借助外部矢量框和PS间的坐标关系，确定每栋建筑上的PS点，并获取其高程，如图3所示，是北京东四某房屋PS点分布情况，共计有519个PS点，对这519个PS点高程进行排序，剔除小于地面高程的PS点，并估计该栋楼的高程。该栋楼地面高度为45米，屋顶高程为87米，楼高为42米。

InSAR技术，本身能够获取PS点的坐标信息，高分SAR卫星监测结果中PS密度较高，高程测量精度达到3m，且InSAR的数据获取平台是卫星，获取数据相对Lidar较为容易。

InSAR获取城市建筑高程存在一下几个优点：

(1)数据获取不受空域限制

(2)能够大范围获取相关数据

(3)自动化程度较高

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (7)

1.一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

S1：基于目标城市多幅高分辨率SAR影像数据，通过永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术，生成InSAR大数据库，获取目标城市的PS点三维空间位置信息；

S2：引入统计学理论和信号估计方法，基于目标范围内所有PS点数据的三维空间位置，进行空间分等级两次估计，获取城市地面高程；

S3：引入建筑物矢量框，框选每个建筑内的PS点，对该栋建筑内PS点高程进行聚类，剔除错误点，计算屋顶高程；

S4：屋顶PS点高程减去地面PS点高程，得到该栋建筑的高度。

2.根据权利要求1所述的一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法，其特征在于：所述步骤S2中进行空间分等级两次估计具体包括：

第一次估计：计算出城市PS数据后，根据PS数据覆盖范围，输入初始一级子区域边长大小，划分出适合的一级子区域，在每个一级子区域内统计PS点的高程分布，统计结果会出现多个极大值点，选择数量占比超过阈值的前三个高程区间，这三个区间中值的最小值作为该一级子区域的估计高程，结合相关阈值，得到该一级子区域的高程置信度范围，根据此范围初筛地面PS点；

第二次估计：一级子区域的面积在1km²，在一级子区域的基础上划分二级子区域，二级格网区域较小，随城市平整程度进行调整；使用一级子区域筛选出来的PS点高程进行曲面拟合，结合相关阈值，进一步筛选得到二级子区域内的PS点，二次筛选后的PS点高程均值则是该二级子区域的高程估计。

3.根据权利要求2所述的一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法，其特征在于：所述曲面拟合公式如下：

H＝Ax²+By²+Cx+Dy+Exy+F

x，y分别表示该区域的UTM坐标，H表示该处高程，A、B、C、D、E、F为与之对应的系数。

4.根据权利要求3所述的一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法，其特征在于：在所述步骤S2中，采用窗口滤波和克里金插值方法，对获取的二级子区域的地面高程值进行滤波。

5.根据权利要求1所述的一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法，其特征在于：所述步骤S3具体步骤为：

S301：外部输入城市房屋矢量框，房屋矢量框内存有房屋各个角点的坐标信息，借助坐标信息，选出矢量框内的PS点，该矢量框内的PS点视为分布在该栋建筑上；针对每栋建筑的PS点集合，统计高程分布并对其聚类；根据聚类结果，剔除错误点；搜索该栋建筑高程值最高的有效PS点，并将其高程作为本栋建筑的高程值。

S302：获取到每栋建筑的PS点高程以后，针对这些高程进行排序，由低到高；对高程序列前后相邻元素求差，依据前后相邻元素的差值进行高程聚类，若高程值最大的一类PS点数量占比小于阈值，则剔除该类，顺位向下第二类的最大高程作为该楼宇的高程；若高程值最大的一类PS点数量占比大于阈值，则该类高程最大值为该楼宇高程。

6.根据权利要求5所述的一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法，其特征在于：在所述步骤S301中，对于错误点的高程用于后续房屋屋顶高程的估计。

7.根据权利要求1所述的一种基于PSInSAR技术的建筑物高程测量方法，其特征在于：所述步骤S4具体步骤为：

通过InSAR数据的预处理，获得了城市地表高程，估计出单栋房屋屋顶的高程，屋顶高程减去附近地面高程，即房屋高度：

B_H＝H_r-H_g

B_H表示建筑物高程，H_r表示屋顶高程，H_g表示地面高程。

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