CN113064188A - 基于sar卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法，包括：选取SAR卫星影像中的主影像，基于主影像对SAR卫星影像进行配准；将配准后的SAR卫星影像基于时间顺序进行差分干涉处理，得到相位相干图；基于相位相干图中的像元选取永久散射体点，根据选取的永久散射体点生成干涉相位序列；根据干涉相位序列分析永久散射体点的形变情况，得到变电站地质形变的周期监测结果；根据周期监测结果选取需要重点监测的区域，通过北斗卫星沉降监测站对需要重点监测的区域进行实时地质形变监测。通过SAR卫星和北斗卫星相结合实现监测效果的最大化，提高我国变电站地质形变监测的水平和质量。
Description
技术领域
本发明属于地质监测领域，尤其涉及一种基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法。
背景技术
地表沉降是指由于自然因素或者人类工程活动引发的地下松散岩层固结压缩并导致一定区域范围内地面高程降低的地质现象，是一种缓变性地质灾害。尤其在我国地面沉降较为严重省份，地面沉降呈加剧趋势，对变电站、输电线路等电力设施产生直接影响。严重影响到变电站的安全运行。
由于地质形变往往在发展初期，形变量相对较小一般在mm-cm级，不容易发现，另外由于地形形变发展后期，往往呈现出突发性和高强度性，目前国网对于电站设施的沉降形变监测完全依赖于人工现场测量，存在监测范围有小，沉降监测点有限，效率低、周期较长、监测数据不连续等问题，也不能对突发性强、强度大的地质形变进行监测预警，
干涉SAR是利用同一地区观测的SAR时序影像数据进行相干处理，通过相位信息获取地表高程信息和形变信息的技术。它在测量地表形变位移量、监测地面动态变化方面具有无可比拟的优越性，具有高分辨率、高精度、广覆盖、全天时、全天候、监测周期长等优势。但是InSAR观测具有一定的重访周期，只能以一定时间间隔进行监测无法做到实施监测。而北斗监测技术具有实时监测优势，但只对单个点监测，范围十分有限。
发明内容
为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本发明提出了一种基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法，包括：
选取SAR卫星影像中的主影像，基于主影像对SAR卫星影像进行配准；
将配准后的SAR卫星影像基于时间顺序进行差分干涉处理，得到相位相干图；
基于相位相干图中的像元选取永久散射体点，根据选取的永久散射体点生成干涉相位序列；
根据干涉相位序列分析永久散射体点的形变情况，根据分析结果得到变电站地质形变的周期监测结果；
根据周期监测结果选取需要重点监测的区域，通过北斗卫星沉降监测站对需要重点监测的区域进行实时地质形变监测。
可选的，所述选取SAR卫星影像中的主影像，基于主影像对SAR卫星影像进行配准，包括：
基于所有影像中的像对之间的时间基线与空间基线，生成基线分布图；
选取基线分布图中基线居中的一景作为主影像；
根据预设的配准算法和配准参数，将其他SAR卫星影像裁剪成与主影像对应的区域范围一致的影像。
可选的，所述将配准后的SAR卫星影像基于时间顺序进行差分干涉处理，得到相位相干图，包括：
获取配准后的SAR卫星影像中的像对，将得到的像对基于时间顺序分别与主影像进行像对组合；
计算各个像对与主影像组合后的干涉相位，根据计算结果生成基于时间顺序的相位相干图。
所述计算各个像对与主影像组合后的干涉相位，根据计算结果生成基于时间顺序的相位相干图，包括：
获取各个像对与主影像的公共频带，对公共频带进行前置滤波处理；
对前置滤波处理后的像对与主影像进行复共轭相乘，得到干涉相位值；
将计算得到的干涉相位值基于时间顺序生成相位相干图。
可选的，所述基于相位相干图中的像元选取永久散射体点，根据选取的永久散射体点生成干涉相位序列，包括：
采用幅度离差指数法与信噪比法，结合预先存储的SAR卫星影像对应的区域类型，确定永久散射体点；
基于时间顺序生成永久散射体点的干涉相位序列。
可选的，所述根据干涉相位序列分析永久散射体点的形变情况，根据分析结果得到变电站地质形变的周期监测结果，包括：
将永久散射体点连接成冗余网，基于冗余网中的永久散射体点连接关系计算相邻的永久散射体点的差分干涉相位；
根据干涉相位序列，结合差分干涉相位分析永久散射体点的线性变形相位和非线性变形相位；
根据线性变形相位和非线性变形相位，结合时间基线的参数，得到变电站地质形变的周期监测结果。
可选的，所述根据干涉相位序列，结合差分干涉相位分析永久散射体点的线性变形相位和非线性变形相位，包括：
获取永久散射体点之间的时间基线与空间基线，基于基线关系建立永久散射体点的二维周期图，基于干涉相位序列计算二维周期图中相邻的永久散射体点的线性变形相位和高程差值；
从差分干涉相位中去除线性变形相位和高程差值，得到残余相位，对残余相位进行空间域的均值滤波，得到主影像大气相位；
对去除主影像大气相位的残余相位进行空间域低通滤波和时间域高通滤波，得到非线性变形相位。
可选的，所述根据线性变形相位和非线性变形相位，结合时间基线的参数，得到变电站地质形变的周期监测结果，包括：
将线性变形相位和非线性变形相位相加，结合时间基线的参数，得到每个永久散射体点的变形速率；
通过预先存储的坐标系转换关系表，得到永久散射体点对应的地理坐标；
根据永久散射体点的变形速率和地理坐标的对应关系，生成变电站地质形变的周期监测结果。
可选的，所述根据周期监测结果选取需要重点监测的区域，通过北斗卫星沉降监测站对需要重点监测的区域进行实时地质形变监测，包括：
将变电站所在区域人工划分为若干个子区域，获取各个子区域的变形速率图；
比较变形速率和预设的变形速率阈值，选取变形速率大于变形速率阈值的子区域；
通过北斗卫星沉降监测站对选取的子区域的变形速率进行不间断的实时监测。
可选的，所述变电站地质形变监测方法还包括对监测结果的修正过程，所述修正过程包括：
基于预先存储的历史监测结果，计算永久散射体点实际的监测结果与历史监测结果的监测差值；
计算所有永久散射体点对应的监测差值的平均值，将计算出的平均值作为修正参数；
将每个永久散射体点实际的监测结果加上修正参数，得到修正后的监测结果。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是：
采用SAR卫星监测的方式对变电站及周边地质环境的大范围的监测，定位形变严重的区域，在SAR卫星监测的基础上用北斗卫星沉降监测技术对形变严重的区域进行不间断的实时监测，确保灾害及时有效预警，实现监测效果、效率、效益的最大化，保障变电站的运营安全，提高我国变电站地质形变监测的水平和质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述中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为本发明提出的一种基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的结构和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的结构作进一步地描述。
实施例一
如图1所示，本发明提出了一种基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法，包括：
S1：选取SAR卫星影像中的主影像，基于主影像对SAR卫星影像进行配准。
SAR卫星是利用同一地区观测的SAR时序影像数据进行相干处理，通过相位信息获取地表高程信息和形变信息的技术。在地质灾害监测预警等方面的应用逐渐走向成熟，在测量地表形变位移量、监测地面动态变化方面具有无可比拟的优越性，具有高分辨率、高精度、广覆盖、不受阴天雨雪的影响、监测周期长等优势。通过SAR卫星进行大范围形变监测时，首先需要对SAR卫星影像进行预处理，具体包括：基于所有影像中的像对之间的时间基线与空间基线，生成基线分布图；选取基线分布图中基线居中的一景作为主影像；根据预设的配准算法和配准参数，将其他SAR卫星影像裁剪成与主影像对应的区域范围一致的影像。
在本实施例中，将其他SAR卫星影像与主影像进行配准时，应符合以下规定：
1、其他SAR卫星影像与主影像配准时要求方位向和距离向误差均小于0.25个像元，且计算配准多项式的同名点应在整景影像上均匀分布。
2、所有配准影像裁剪后的公共区域应大于或等于设计的监测工作范围，如有缺失应及时补充数据。
S2：将配准后的SAR卫星影像基于时间顺序进行差分干涉处理，得到相位相干图。
具体包括：获取配准后的SAR卫星影像中的像对，将得到的像对基于时间顺序分别与主影像进行像对组合；计算各个像对与主影像组合后的干涉相位，根据计算结果生成基于时间顺序的相位相干图。
在本实施例中，所述计算各个像对与主影像组合后的干涉相位，根据计算结果生成基于时间顺序的相位相干图，包括：获取各个像对与主影像的公共频带，对公共频带进行前置滤波处理；对前置滤波处理后的像对与主影像进行复共轭相乘，得到干涉相位值；将计算得到的干涉相位值基于时间顺序生成相位相干图。
所述差分干涉处理还包括对处理结果的优化，优化的过程包括平地相位和空间相位的去除以及空间基线的精化。平地相位和空间相位的去除是依据空间基线参数和地球椭球体参数，计算平地相位；利用配准后DEM，计算地形相位；再从差分干涉处理时计算出的干涉相位中去除平地相位和地形相位，得到优化处理后的干涉相位，逐像元计算生成相位相干图。在计算平地相位和空间相位的过程中还包括空间基线的精化，具体包括：
a.利用二次曲面模型对相位相干图进行空间基线粗估计，得到空间基线的粗估计相位，再利用相位相干图中干涉相位减去粗估计相位，得到残余相位；
b.利用快速傅立叶变换对残余相位进行计算，得到残余基线相位；
c.将空间基线的粗估计相位加上残余基线相位，得到改进的空间基线相位；
d.利用改正的空间基线相位，对平地相位去除残余平地相位，计算得到改正后的平地相位和相位相干图。
S3：基于相位相干图中的像元选取永久散射体点，根据选取的永久散射体点生成干涉相位序列。
永久散射体点(PS点)由于能够在长时间保持很好的相干性，因此准确有效的提取PS点对SAR卫星影像处理起到重要作用。
在本实施例中，采用幅度离差指数法与信噪比法，结合预先存储的SAR卫星影像对应的区域类型，确定PS点，提高PS点目标识别的准确性；基于时间顺序生成PS点的干涉相位序列。
S4：根据干涉相位序列分析永久散射体点的形变情况，根据分析结果得到变电站地质形变的周期监测结果。
首先，将永久散射体点连接成冗余网，在本实施例中为Delauney不规则三角网(DTIN)。基于冗余网中的永久散射体点连接关系计算相邻的永久散射体点的差分干涉相位；
再根据干涉相位序列，结合差分干涉相位分析永久散射体点的线性变形相位和非线性变形相位，其中包括：获取永久散射体点之间的时间基线与空间基线，基于基线关系建立永久散射体点的二维周期图，基于干涉相位序列计算二维周期图中相邻的永久散射体点的线性变形相位和高程差值；从差分干涉相位中去除线性变形相位和高程差值，得到残余相位，对残余相位进行空间域的均值滤波，得到主影像大气相位；对去除主影像大气相位的残余相位进行空间域低通滤波和时间域高通滤波，得到非线性变形相位。
最后根据线性变形相位和非线性变形相位，结合时间基线的参数，得到变电站地质形变的周期监测结果，具体包括：将线性变形相位和非线性变形相位相加，结合时间基线的参数，得到每个永久散射体点的变形速率；通过预先存储的坐标系转换关系表，得到永久散射体点对应的地理坐标；根据永久散射体点的变形速率和地理坐标的对应关系，生成变电站地质形变的周期监测结果。
在本实施例中，采用两级周期监测方式获取SAR卫星对的变电站地质形变监测的结果。首先采用20m中分辨率的InSAR卫星进行大范围的地表形变普查，通过普查结果中包含的一级周期监测结果提取出疑似地表形变区。在对疑似地表形变区采用1-3m高分辨率的InSAR卫星进行详查，得到疑似地表形变区的二级周期监测结果，二级周期监测结果中包含mm级的形变速率。
通过两级周期监测方式，既可以充分利用到SAR卫星监测的优势，又能够节省监测资源与成本，使效益达到最大化。
S5：根据周期监测结果选取需要重点监测的区域，通过北斗卫星沉降监测站对需要重点监测的区域进行实时地质形变监测。
由于SAR卫星观测具有一定的重访周期，只能以一定时间间隔进行监测，无法做到24小时不间断的实时监测。因此，对于需要重点监测的区域，需要采用北斗卫星进行实时监测，具体包括：将变电站所在区域人工划分为若干个子区域，获取各个子区域的变形速率图；比较变形速率和预设的变形速率阈值，选取变形速率大于变形速率阈值的子区域；通过北斗卫星沉降监测站对选取的子区域的变形速率进行不间断的实时监测。
在本实施例中，在重点防控区，根据周边地理环境及地质条件，布设基于北斗的GNSS地面位移监测设备(包括基站和监测站)，并接入本地无线通讯网络，实现测量点的位置信号数据采集。监测站由GNSS接收机、GNSS天线、数据通信单元、太阳能供电系统、避雷器、仪器监测杆、安装附件等一体化加工集成，外围可加装金属护栏。GNSS基站和监测站布设主要包含以下3个部分：
(1)GNSS监测点
针对电站的具体情况，在地质存在安全隐患的几个方位分别布置几条监测断面，然后各条断面上根据实际情况设置监测点。在各监测点上安置接收机，各接收机观测的数据无线的方式实时传输到控制中心，控制中心软件准实时解算出各监测点的三维坐标并保存到数据库。
(2)供电方式
对于地质监测GNSS自动化监测预警系统特殊情况，采用了有线供电/电池供电/太阳能与风能互补供电的多种供电方式，实现可在没有太阳的情况下可以连续工作10天。
(3)通讯方式
监测数据可通过GPRS/3G/4G传输，也可本地组网。
所述变电站地质形变监测方法还包括对监测结果的修正过程，所述修正过程包括：基于预先存储的历史监测结果，计算永久散射体点实际的监测结果与历史监测结果的监测差值；计算所有永久散射体点对应的监测差值的平均值，将计算出的平均值作为修正参数；将每个永久散射体点实际的监测结果加上修正参数，得到修正后的监测结果。通过上述修正过程，修正因参考点不统一产生的InSAR结果变形量的整体偏差，完成基准修正，提高监测结果的准确性。
InSAR观测具有一定的重访周期，只能以一定时间间隔进行监测(如11/33天)无法做到实施监测。而北斗监测技术具有实时监测优势，但只对单个点监测，范围十分有限。因此将SAR卫星和北斗卫星相结合来实现变电站地质形变监测，采用SAR遥感监测的方式对变电站及周边地质环境的大范围、全天时、全天候的监测，定位隐患点，区域范围及危险等级；在该基础上，采用北斗监测方式对小范围重大危险区域进行实时监测，确保灾害及时有效预警。实现监测效果、效率、效益的最大化，保障变电站的运营安全。这对于提高我国变电站地质形变监测的水平和质量，具有巨大的社会和经济效益。
上述实施例中的各个序号仅仅为了描述，不代表各部件的组装或使用过程中的先后顺序。
以上所述仅为本发明的实施例，并不用以限制本发明，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 (10)
1.基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法，其特征在于，所述变电站地质形变监测方法包括：
选取SAR卫星影像中的主影像，基于主影像对SAR卫星影像进行配准；
将配准后的SAR卫星影像基于时间顺序进行差分干涉处理，得到相位相干图；
基于相位相干图中的像元选取永久散射体点，根据选取的永久散射体点生成干涉相位序列；
根据干涉相位序列分析永久散射体点的形变情况，根据分析结果得到变电站地质形变的周期监测结果；
根据周期监测结果选取需要重点监测的区域，通过北斗卫星沉降监测站对需要重点监测的区域进行实时地质形变监测。
2.根据权利要求1所述的基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法，其特征在于，所述选取SAR卫星影像中的主影像，基于主影像对SAR卫星影像进行配准，包括：
基于所有影像中的像对之间的时间基线与空间基线，生成基线分布图；
选取基线分布图中基线居中的一景作为主影像；
根据预设的配准算法和配准参数，将其他SAR卫星影像裁剪成与主影像对应的区域范围一致的影像。
3.根据权利要求1所述的基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法，其特征在于，所述将配准后的SAR卫星影像基于时间顺序进行差分干涉处理，得到相位相干图，包括：
获取配准后的SAR卫星影像中的像对，将得到的像对基于时间顺序分别与主影像进行像对组合；
计算各个像对与主影像组合后的干涉相位，根据计算结果生成基于时间顺序的相位相干图。
4.根据权利要求3所述的基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法，其特征在于，所述计算各个像对与主影像组合后的干涉相位，根据计算结果生成基于时间顺序的相位相干图，包括：
获取各个像对与主影像的公共频带，对公共频带进行前置滤波处理；
对前置滤波处理后的像对与主影像进行复共轭相乘，得到干涉相位值；
根据计算得到的干涉相位值基于时间顺序生成相位相干图。
5.根据权利要求1所述的基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法，其特征在于，所述基于相位相干图中的像元选取永久散射体点，根据选取的永久散射体点生成干涉相位序列，包括：
采用幅度离差指数法与信噪比法，结合预先存储的SAR卫星影像对应的区域类型，确定永久散射体点；
基于时间顺序生成永久散射体点的干涉相位序列。
6.根据权利要求1所述的基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法，其特征在于，所述根据干涉相位序列分析永久散射体点的形变情况，根据分析结果得到变电站地质形变的周期监测结果，包括：
将永久散射体点连接成冗余网，基于冗余网中的永久散射体点连接关系计算相邻的永久散射体点的差分干涉相位；
根据干涉相位序列，结合差分干涉相位分析永久散射体点的线性变形相位和非线性变形相位；
根据线性变形相位和非线性变形相位，结合时间基线的参数，得到变电站地质形变的周期监测结果。
7.根据权利要求6所述的基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法，其特征在于，所述根据干涉相位序列，结合差分干涉相位分析永久散射体点的线性变形相位和非线性变形相位，包括：
获取永久散射体点之间的时间基线与空间基线，基于基线关系建立永久散射体点的二维周期图，基于干涉相位序列计算二维周期图中相邻的永久散射体点的线性变形相位和高程差值；
从差分干涉相位中去除线性变形相位和高程差值，得到残余相位，对残余相位进行空间域的均值滤波，得到主影像大气相位；
对去除主影像大气相位的残余相位进行空间域低通滤波和时间域高通滤波，得到非线性变形相位。
8.根据权利要求6所述的基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法，其特征在于，所述根据线性变形相位和非线性变形相位，结合时间基线的参数，得到变电站地质形变的周期监测结果，包括：
将线性变形相位和非线性变形相位相加，结合时间基线的参数，得到每个永久散射体点的变形速率；
通过预先存储的坐标系转换关系表，得到永久散射体点对应的地理坐标；
根据永久散射体点的变形速率和地理坐标的对应关系，生成变电站地质形变的周期监测结果。
9.根据权利要求1所述的基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法，其特征在于，所述根据周期监测结果选取需要重点监测的区域，通过北斗卫星沉降监测站对需要重点监测的区域进行实时地质形变监测，包括：
将变电站所在区域人工划分为若干个子区域，获取各个子区域的变形速率；
比较变形速率和预设的变形速率阈值，选取变形速率大于变形速率阈值的子区域；
通过北斗卫星沉降监测站对选取的子区域的变形速率进行不间断的实时监测。
10.根据权利要求1所述的基于SAR卫星与北斗卫星的变电站地质形变监测方法，其特征在于，所述变电站地质形变监测方法还包括对监测结果的修正过程，所述修正过程包括：
基于预先存储的历史监测结果，计算永久散射体点实际的监测结果与历史监测结果的监测差值；
计算所有永久散射体点对应的监测差值的平均值，将计算出的平均值作为修正参数；
将每个永久散射体点实际的监测结果加上修正参数，得到修正后的监测结果。
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Cited By (8)
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|---|---|---|---|---|
| CN113960596A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-01-21 | 苏州深蓝空间遥感技术有限公司 | 一种基于北斗和PS-InSAR的滑坡三维形变监测方法 |
| CN114111654A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-03-01 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于DS-InSAR技术监测输电通道附近滑坡的方法及系统 |
| CN114279401A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-05 | 深圳供电局有限公司 | 一种基于GNSS和InSAR的地面沉降监测系统 |
| CN115421172A (zh) * | 2022-11-04 | 2022-12-02 | 南京市计量监督检测院 | 一种基于实时与准实时结合的北斗变形监测方法 |
| CN115453520A (zh) * | 2022-10-26 | 2022-12-09 | 中国电子科技集团公司第十四研究所 | 基于双频多极化差分干涉的地表形变测量方法及设备 |
| CN116243269A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-06-09 | 南京航天宏图信息技术有限公司 | 一种基于Insar数据的震后滑坡灾害监测方法和装置 |
| CN116482684A (zh) * | 2023-06-21 | 2023-07-25 | 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司 | 区域五维成像方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117274342A (zh) * | 2023-11-21 | 2023-12-22 | 中铁水利水电规划设计集团有限公司 | 一种基于卫星数据的水利工程形变监测方法 |
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Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113960596A (zh) * | 2021-10-20 | 2022-01-21 | 苏州深蓝空间遥感技术有限公司 | 一种基于北斗和PS-InSAR的滑坡三维形变监测方法 |
| CN114111654A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-03-01 | 国网湖南省电力有限公司 | 基于DS-InSAR技术监测输电通道附近滑坡的方法及系统 |
| CN114279401A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-05 | 深圳供电局有限公司 | 一种基于GNSS和InSAR的地面沉降监测系统 |
| CN115453520A (zh) * | 2022-10-26 | 2022-12-09 | 中国电子科技集团公司第十四研究所 | 基于双频多极化差分干涉的地表形变测量方法及设备 |
| CN115453520B (zh) * | 2022-10-26 | 2023-01-03 | 中国电子科技集团公司第十四研究所 | 基于双频多极化差分干涉的地表形变测量方法及设备 |
| CN115421172A (zh) * | 2022-11-04 | 2022-12-02 | 南京市计量监督检测院 | 一种基于实时与准实时结合的北斗变形监测方法 |
| CN116243269A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-06-09 | 南京航天宏图信息技术有限公司 | 一种基于Insar数据的震后滑坡灾害监测方法和装置 |
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