CN111458709B - 一种星载雷达广域地表二维形变场监测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种星载雷达广域地表二维形变场监测方法及装置，监测方法的步骤包括：步骤1，通过InSAR技术获取升降轨视线向时间序列累积形变量；步骤2，通过立方插值对升降轨视线向观测时间进行配准，并获取时间配准后的升降轨视线向时间序列累积形变量；步骤3，根据配准后的升降轨视线向时间序列累积形变量获取升降轨视线向一维形变量；步骤4，基于雷达成像几何关系构建地表二维形变的数学模型；步骤5，根据升降轨视线向一维形变量解算数学模型，得到地表二维形变量；步骤6，通过地表二维形变量进行监测。本发明能够对升降轨InSAR数据进行高精度地表二维形变监测，更准确反演地表二维形变场，从而更加准确的进行地质灾害防控。

Description

一种星载雷达广域地表二维形变场监测方法及装置
技术领域
本发明涉及变形监测领域，特别涉及一种星载雷达广域地表二维形变场监测方法及装置。
背景技术
地质灾害给人类的经济生活带来了巨大的灾难，究其原因，绝大部分都是由于地球表面的形变引起的，其中不仅有地震形变、地面沉降、火山运动、冰川漂移以及山体滑坡等自然灾害，还有由于工程开挖、地下水抽取、爆破、弃土等引发的人为地质灾害。这些不可逆的地表形变已经成为影响区域经济和社会可持续发展的重要因素。
干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)测量技术是一种微波相干成像方法，应用不同波段的雷达信号可以对地球表面不同的散射特性成像。InSAR是将两个不同轨道位置或不同时间获得的复数SAR数据进行相位差分处理，从这些差分干涉数据中可以提取特别有用的信息，用于绘制地形图，测量诸如地震、火山、冰川运动等造成的地形变，做出事先预报，以减小灾害给人们生命财产带来的损失。
InSAR测量技术凭借其全天时、全天候、观测范围大和精度高等优势，广泛应用于各种因素引起的地表形变监测中。然而，传统的InSAR技术存在视线向模糊的问题，仅能获取地表雷达视线方向的一维形变场，不能完全反映地表的实际形变状态。
InSAR测量技术的主要原理是利用两幅天线同时成像或一副天线相隔一定时间重复成像，获取同一区域的复雷达图像对，由于两副天线与地面某一目标之间的距离不等，使得在复雷达图像对同名象点之间产生相位差，形成干涉纹图，干涉纹图中的相位值即为两次成像的相位差测量值，根据两次成像相位差与地面目标的三维空间位置之间存在的几何关系，利用飞行轨道的参数，即可测定地面目标的三维坐标。
对于单一轨道的一维形变场是卫星在该轨道前后两次对地观测时间段内地表产生的形变，受到卫星轨道自身参数的限制，单一卫星或多个卫星都很难在相同的时间做到对同一目标的观测。为了获取更加真实的地表形变状况，众多学者进行了InSAR二维形变场监测研究。目前的相关研究都是仅通过联合升降轨视线向一维形变场解算地表二维形变场，并未考虑不同轨道一维形变场之间时间不一致的问题。因此，在二维形变解算过程中，即使采用了时间较近的升降轨SAR数据，也未能解决观测时间不一致对形变场计算结果的影响问题。
综上所述，如何利用不同轨道不同时相的视线向一维形变场反演地表二维形变场是一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种星载雷达广域地表二维形变场监测方法及装置，以解决现有不同轨道观测时间不一致导致监测结果不准确的问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种星载雷达广域地表二维形变场监测方法，包括如下步骤：
步骤1，通过InSAR技术获取升轨视线向时间序列累积形变量和降轨视线向时间序列累积形变量；
步骤2，通过立方插值对升轨视线向的观测时间和降轨视线向的观测时间进行配准，并获取时间配准后的升轨视线向时间序列累积形变量和降轨视线向时间序列累积形变量；
步骤3，根据配准后的升轨视线向时间序列累积形变量获取时间配准后的升轨视线向一维形变量，根据配准后的降轨视线向时间序列累积形变量获取将时间配准后的降轨视线向一维形变量；
步骤4，基于雷达成像几何关系构建地表二维形变的数学模型；
步骤5，根据配准后的升轨视线向一维形变量和配准后的降轨视线向一维形变量解算所述数学模型，得到地表二维形变量；
步骤6，通过所述地表二维形变量进行监测。
进一步的，步骤1中还所述步骤1中还包括将升轨视线向时间序列累积形变量和降轨视线向时间序列累积形变量地理编码到WGS84坐标系中。
进一步的，步骤2中，时间配准的步骤为：先将升轨视线向时间序列和降轨视线向时间序列中的采集时间分别进行相同间隔划分；然后以降轨视线向的时间间隔作为参考，用立方插值法将降轨视线向累积形变量内插到升轨视线向累积形变量中。
进一步的，步骤3中，将降轨视线向中两个连续采集时刻对应的累积形变量作差，得到时间配准后的降轨视线向一维形变量；将升轨视线向中两个连续采集时刻对应的累积形变量作差，得到时间配准后的升轨视线向一维形变量；其中，升轨视线向中两个连续采集时刻与降轨视线向中两个连续采集时刻最接近。
进一步的，步骤4中构建的地表二维形变量的数学模型为：
式中，θ代表卫星影像的入射角，α代表卫星飞行方向与北向的夹角，T1、T2代表同一轨道两景卫星数据的采集时刻，代表T1至T2时间内的雷达视线向一维形变量，dU代表地表垂直方向的形变量，dE代表地表水平东西方向的形变量。
进一步的，步骤1中，通过小基线集InSAR对升轨SAR影像的处理，获得升轨视线向时间序列累积形变量；通过差分干涉InSAR对降轨SAR影像的处理，获得降轨视线向时间序列累积形变量。
为了实现上述目的，本发明还提供一种星载雷达广域地表二维形变场监测装置，其特征在于，所述地表二维形变场监测装置包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现上述星载雷达广域地表二维形变场监测方法的步骤。
与现有技术相比，本发明能够实现的有益效果是：
本发明通过对不同轨道不同时相的视线向一维形变场反演地表二维形变场进行时间配准之后，能够实现基于升降轨InSAR数据的高精度地表二维形变监测，更准确的反演垂直和水平东西方向的地表二维形变场，从而能够更加准确的对地质灾害进行有效的防控，保证土地的安全性。因此，本发明的形变场监测方法对地质灾害参数提取等工作具有重要的应用价值。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。其中：
图1为本发明实施例中升降轨模式下的某地区SAR影像；
图2为本发明地表二维形变场监测方法的流程图；
图3为本发明不同状况下的一维形变量图；
图4为本发明地表二维形变场结果图；
图5为本发明时间配准前后升降轨视线向一维形变对比图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。示例通过本发明的解释的方式提供而非限制本发明。实际上，本领域的技术人员将清楚，在不脱离本发明的范围或精神的情况下，可在本发明中进行修改和变型。例如，示为或描述为一个实施例的一部分的特征可用于另一个实施例，以产生又一个实施例。因此，所期望的是，本发明包含归入所附权利要求及其等同物的范围内的此类修改和变型。
实施例：
如图1所示为某卫星在升降轨模式下拍摄的苏锡常(苏州、无锡和常州)地区的SAR影像，获取地表垂直和水平东西方向的二维形变场，对城市灾害的防控具有重要意义。
那么采用本发明的星载雷达广域地表二维形变场监测方法对地表形变进行实时监测，能够及时、准确的做出有效的安全防控。如图2所示，包括如下步骤：
步骤1，基于InSAR技术提取升降轨视线向时间序列累积形变量。
由于采集的同一相变区域卫星数据中升轨SAR影像较多(10景)而降轨SAR影像较少(2景)，因此，对升轨SAR影像和降轨SAR影像分别使用了基于InSAR的处理技术，以获取覆盖同一形变区域的升降轨视线向时间序列累积形变量，再将两者地理编码到世界大地坐标系WGS84下，即地表坐标系。
升轨视线向的SAR时序数据中，共采集了2016年2月26日至2016年12月10日的10景升轨SAR影像，采集时间依次为T1、T2…Tn，利用时间序列小基线集InSAR(Small BaselineSubset InSAR，SBAS-InSAR)技术对升轨SAR影像进行处理，得到升轨视线向时间序列累积形变量为DT。
降轨视线向的SAR时序数据中，共采集了2016年6月8日和2016年7月14日的2景降轨SAR影像，采集时间依次为T1′、T2′…Tn′，利用时间序列差分干涉InSAR(D-InSAR)技术对降轨SAR影像进行处理，得到降轨视线向时间序列累积形变量为DT′。
例如，为升轨SAR时序数据在T3T4时段内的地表一维形变量；/>为降轨SAR数据在T3′T4′时段内的地表一维形变量。/>为升轨SAR时序数据在T5T6时段内的地表一维形变量；/>为降轨SAR数据在T4′T5′时段内的地表一维形变量。
作为其他实施方式，升轨SAR影像和降轨SAR影像均可通过D-InSAR技术进行处理，以分别得到升轨视线向时间序列累积形变量和降轨视线向时间序列累积形变量。
步骤2：基于立方插值技术对升降轨InSAR观测时间进行配准。
由于卫星受自身轨道参数的限制，单一卫星或者多个卫星都很难在同一时间对相同的地面目标进行观测，导致不同轨道InSAR观测值存在时间不一致的问题。在地表形变监测领域，数据插值技术是一种常用的补充缺失形变信息的方法，本文将基于一种立方插值技术对升降轨InSAR观测时间进行配准。
由于卫星的运行，导致卫星无法在同一时间对同一地区进行监测，数据采集时间T1≠T1′、T2≠T2′，即升轨视线向时间序列累积形变量DT中实际与T1′和T2′时刻对应的值是两个未知的形变量。为此，将降轨视线向时间序列的采集时刻T1′和T2′作为参考，用立方插值法对DT进行内插，得到T1′和T2′时刻对应的形变量和/>也就是说，用立方插值法将DT′中T1′和T2′时刻对应的SAR时序数据值经过插值处理后内插到升轨视线向时间序列累积形变量DT中，新得到的升轨视线向时间序列累积形变量DT包括T1′和T2′时刻对应的累积形变量/>和/>那么时间配准后的升轨视线向时间序列累积形变量的采集时刻为T1、T2…Tn、T1′、T2′，在升降轨观测值时间配准后，/>代表了T′1至T′2时段内雷达降轨视线向一维形变量，/>代表了T′1至T′2相同时段内雷达升轨视线向一维形变量。
基于日期排序的时间序列累积形变量不利于直接使用插值技术进行处理，因此在插值处理前，需经过采集时刻的处理变换，然后利用立方插值技术进行观测时间的配准。配准步骤如下：
首先，应将数据采集日期转换成了以天为单位的数据采集时间间隔；
(1)对10景升轨SAR影像的采集时间进行间隔划分转换
以起始日期2016年2月26日为基准时间0，将之后每一景数据的采集日期都转换为其与起始日期之间的间隔天数，转换后升轨数据采集时间间隔如表1所示。
表1
(2)对2景降轨SAR影像的采集时间做间隔划分转换
对降轨2景数据的采集日期做相同转换，也以起始日期2016年2月26日为基准时间0，将之后2景数据的采集日期都转换为其与起始日期之间的间隔天数，转换后降轨数据采集时间间隔如表2所示。
表2
根据表2所示，可知，2景降轨数据的采集时间相当于为第104天和140天。该时间段与表1中升轨10景数据中的第97天和第145天比较接近，即降轨的2016/06/08-2016/07/14与升轨的2016/06/01-2016/07/19为最为接近的时间段。
其次，以降轨数据的采集时间作为参考，执行时间配准；
将降轨数据的这两个时间间隔作为参考，在10景升轨SAR数据所得到的升轨视线向时间序列累积形变量中，用立方插值法对升轨视线向累积形变量进行内插，得到与降轨观测时间对应的累积形变量，即和/>，完成时间配准。
表3
步骤3，基于升降轨视线向时间序列累积形变量获取升降轨一维形变量。
从第一轨视线向时间序列累积形变中，选出连续时刻的累积形变量进行作差，得到第一轨视线向一维形变量。从第二轨视线向时间序列累积形变量中，选出与第一轨道视线向一维形变量时段最为接近的连续时刻累积形变量进行作差，得到第二轨视线向一维形变量。如果第一轨视线向时间序列累积形变为升轨视线向时间序列累积形变的话，第二轨视线向时间序列累积形变为降轨视线向时间序列累积形变；如果第一轨视线向时间序列累积形变就为降轨视线向时间序列累积形变的话，第二轨视线向时间序列累积形变就为升轨视线向时间序列累积形变。
在本实施例中，第一视线向时间序列累积形变量为降轨视线向时间序列累积形变量，第二视线向时间序列累积形变量为升轨视线向时间序列累积形变。
降轨视线向只有两个采集时刻，即第104天和第140天，通过作差可以得到第104天至第140天(2016/06/08-2016/07/14)时间段内降轨视线向时间序列累积一维形变量为，如图3(d)所示为2016/06/08-2016/07/14时间段的降轨视线向一维形变量图。而与降轨的2016/06/08-2016/07/14时间段最为接近的2016/06/01-2016/07/19时间段的升轨视线向一维形变量图如图3(a)所示。
时间配准后的升轨的第104天至第140天时间段内升轨视线向时间序列累积的一维形变量为；如图3(b)所示为2016/06/08-2016/07/14时间段即时间配准后的升轨视线向一维形变量图。
步骤4，基于雷达成像几何关系构建解算地表二维形变的数学模型。
根据卫星观测地面的空间几何关系，获取雷达视线向一维形变量与地表坐垂直向形变量、水平东西向形变量之间的方程式；
式中，θ代表卫星影像的入射角，α代表卫星飞行方向与北向的夹角。。T1、T2代表同一轨道两景卫星数据的采集时刻，代表T1至T2时间内的雷达视线向一维形变量，dU代表地表垂直方向的形变量，dE代表地表水平东西方向的形变量。
根据公式(1)利用雷达升轨视线向一维形变量和雷达降轨视线向一维形变量构建地表二维形变量的数学模型；
式中为雷达降轨视线向一维形变量，/>为雷达升轨视线向一维形变量，T4′和T5′为升轨2景和降轨2景卫星数据的相同采集时间，θ为卫星升轨影像的入射角，θ′为卫星降轨影像的入射角，α为卫星升轨飞行方向与北向的夹角，α′为卫星降轨飞行方向与北向的夹角。
步骤5，解算方程组得到地表二维形变量。
将时间配准后的升降轨视线向一维形变量带入公式(2)，解算出地表垂直方向的形变量和地表水平东西方向的形变量，dU和dE的表达式如下：
即得到地表二维形变量如图4所示，具体，图4(a)为形变监测方法获取的地表垂直方向形变结果，图4(b)为形变监测方法获取的水平方向形变结果。
步骤6，根据解算的地表二维形变量进行监测分析：
依据解算得到的地表二维形变量可以看出：在垂直形变方向，苏锡常地区2016年6月至7月主要沉降区域分布在常州城区及无锡江阴地区，苏州城区出现了整体的地表抬升；常州城区的垂直沉降值范围主要分布在-8mm到-16mm；无锡城区整体地表形变趋势较为平缓，形变量-5mm到+5mm之间。在水平东西形变方面，苏州、无锡和常州三地主要城区整体呈现轻微水平西向形变，而苏锡常地区北部(临近长江区域)发生了水平东向形变，靠近山区、湖边以及长江的地区皆发生了较为明显的水平东西向形变。为了验证本发明形变监测方法的有效性，做了相关的试验分析，图3(a)为时间配准前的升轨视线向一维形变量(2016/06/01-2016/7/15)；图3(b)所示为经过时间配准后的升轨视线向一维形变量(2016/06/08-2016/7/14)；那么经过时间配准前后升轨视线向一维形变量之间的差异结果如图3(c)所示。通过对时间配准前后的升轨InSAR观测值之间做差处理，可以发现升轨视线向一维形变量经过时间配准后，整个苏锡常地区的升轨InSAR观测值均有所减小。为了进一步对比分析时间配准前后的结果，对图3(a)、图3(b)和图3(c)中A区域10个相同点位的数值进行对比，结果如图5所示，升轨InSAR观测值经过时间配准后，形变数值较时间配准前明显减小。时间配准前的升轨形变量数值(即时间配准前升轨InSAR观测值)与降轨形变量数值(即降轨InSAR观测值)相差较大，而时间配准后的升轨形变量数值(即时间配准后升轨InSAR观测值)与降轨形变量数值(即降轨InSAR观测值)相接近。因此，能够证明表明时间配准对升轨InSAR观测值具有明显的作用。
降轨InSAR观测值如图3(d)所示，对比观察时间配准后的升轨InSAR观测值和降轨InSAR观测值，两者形变位置分布相同，监测结果量值较为接近。明显看出，时间配准可以为下一步二维形变解算提供更准确的InSAR观测值。因此，本方法可以更准确地反演垂直和水平东西方向的地表二维形变场。
本发明还提供一种星载雷达广域地表二维形变场监测装置，地表二维形变场监测装置包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器在执行所述计算机程序时实现上述星载雷达广域地表二维形变场监测方法。
从以上的描述中，可以看出，本发明上述的实施例实现了如下技术效果：
本发明通过对形变场进行时间配准之后，更准确的反演垂直和水平东西方向的地表二维形变场，从而能够更加准确的对地质灾害进行有效的防控，保证土地的安全性。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种星载雷达广域地表二维形变场监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，通过InSAR技术获取升轨视线向时间序列累积形变量和降轨视线向时间序列累积形变量；
步骤2，通过立方插值对升轨视线向的观测时间和降轨视线向的观测时间进行配准，并获取时间配准后的升轨视线向时间序列累积形变量和降轨视线向时间序列累积形变量；
步骤3，根据配准后的升轨视线向时间序列累积形变量获取时间配准后的升轨视线向一维形变量，根据配准后的降轨视线向时间序列累积形变量获取将时间配准后的降轨视线向一维形变量；
步骤4，基于雷达成像几何关系构建地表二维形变的数学模型；
步骤5，根据配准后的升轨视线向一维形变量和配准后的降轨视线向一维形变量解算所述数学模型，得到地表二维形变量；
步骤6，通过所述地表二维形变量进行监测；
步骤4中构建的地表二维形变量的数学模型为：
式中，θ代表卫星影像的入射角，α代表卫星飞行方向与北向的夹角，T1、T2代表同一轨道两景卫星数据的采集时刻，代表T1至T2时间内的雷达视线向一维形变量，dU代表地表垂直方向的形变量，dE代表地表水平东西方向的形变量。
2.根据权利要求1所述的星载雷达广域地表二维形变场监测方法，其特征在于，步骤1中还所述步骤1中还包括将升轨视线向时间序列累积形变量和降轨视线向时间序列累积形变量地理编码到WGS84坐标系中。
3.根据权利要求2所述的星载雷达广域地表二维形变场监测方法，其特征在于，步骤2中，时间配准的步骤为：先将升轨视线向时间序列和降轨视线向时间序列中的采集时间分别进行相同间隔划分；然后以降轨视线向的时间间隔作为参考，用立方插值法将降轨视线向累积形变量内插到升轨视线向累积形变量中。
4.根据权利要求3所述的星载雷达广域地表二维形变场监测方法，其特征在于，步骤3中，将降轨视线向中两个连续采集时刻对应的累积形变量作差，得到时间配准后的降轨视线向一维形变量；将升轨视线向中两个连续采集时刻对应的累积形变量作差，得到时间配准后的升轨视线向一维形变量；其中，升轨视线向中两个连续采集时刻与降轨视线向中两个连续采集时刻最接近。
5.根据权利要求1所述的星载雷达广域地表二维形变场监测方法，其特征在于，步骤1中，通过小基线集InSAR对升轨SAR影像的处理，获得升轨视线向时间序列累积形变量；通过差分干涉InSAR对降轨SAR影像的处理，获得降轨视线向时间序列累积形变量。
6.一种星载雷达广域地表二维形变场监测装置，其特征在于，所述地表二维形变场监测装置包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-5所述的星载雷达广域地表二维形变场监测方法的步骤。
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