CN114252877A - 一种基于倾斜摄影技术改进的DInSAR方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于倾斜摄影技术改进的DInSAR方法。DEM作为InSAR中一项引入数据，其精度直接影响DInSAR的形变成果精度。本发明将高精度DEM与现有的低分辨率低精度DEM融合，提供与SAR影像分辨率相匹配的DEM栅格数据；同时，使用地质解译方法在依据空三加密后的密集点云制作的实景三维模型上判别位移稳定区域，在位移稳定区域内选择一个或多个参考点作为解缠参考点。本发明引入了高精度DEM数据，减少DInSAR流程中的地形相位干扰；通过地质解译办法推断稳定区域，为InSAR解缠提供相对稳定的起算点，为最终成果的形变趋势提供相对准确的参考信息。

Description

一种基于倾斜摄影技术改进的DInSAR方法
技术领域
本发明属于遥感测绘技术领域，具体涉及一种基于倾斜摄影技术改进的DInSAR方法。
背景技术
合成孔径雷达干涉(InSAR)技术是起源于20世纪70年代的一种在地表形变监测方面具有重大应用潜力的微波遥感技术，具有观测覆盖范围广，空间分辨率高，形变监测精度高受天气等因素的负面影响小等特点。作为新兴的缓慢地表形变测量技术，InSAR技术所具有的全天候大范围的面观测模式正是地表形变监测所欠缺的，这种时效性高、人工成本低的遥感技术在地表形变监测领域应用前景非常广阔。其中数字高程模型(DEM)作为InSAR技术流程中一项重要的外部引入数据，其精度会直接影响到DInSAR技术计算出的形变成果的精度，其精度和现势性是保证监测成果准确的重要保证。
目前DInSAR常用去地形相位的DEM是SRTM(Shuttle Radar TopographyMission)。一般SRTM全称为航天飞机雷达地形测绘任务，主要担任该任务测量的是美国航空航天局(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)。该数据由多幅独立的DEM文件拼接镶嵌而成，每个DEM文件覆盖范围为1°×1°，依据各图幅左下角的经纬度来进行编号，基础分辨率为1″，合地面分辨率30m，在SAR影像分辨率和精度不断提高的背景下，SRTM勉强能够适应差分干涉需求。早期的倾斜摄影测量通常与LiDAR技术综合应用。由LiDAR获取地物点云数据并建立三维模型后，再由倾斜摄影获取地物纹理信息。随着计算机技术的不断发展，以及计算机视觉算法在倾斜摄影测量领域的成功应用，影像密集匹配技术逐渐走向成熟，通过其充足的数据量，在不依靠激光雷达点云匹配的条件下，通过同名点匹配能够生成大量的空间连接点，完成三维重建，获得目标区域的DEM。
另一方面，通过倾斜摄影技术制作的三维实景模型数据成果真实直观地反映地物的外观、位置、高度等属性，全面的体现客观实际，作为三维可视化大场景的基础，实现空间数据的直观化与可视化。在DInSAR处理过程的解缠步骤中，需要确定一个或多个相对稳定的参考点，在一般的谷歌影像或直接对SAR影像进行判读时，限于分辨率和精度，参考点往往识别不准，导致后续的形变量与形变趋势不准确。
发明内容
为了弥补现有技术的不足，本发明提供一种基于倾斜摄影技术改进的DInSAR方法，可提高DInSAR监测成果的精度。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：
一种基于倾斜摄影技术改进的DInSAR方法，包括如下步骤：
步骤一：利用倾斜摄影技术获取研究区域内SAR影像数据；
步骤二：对步骤一中获取的SAR影像数据进行像片匹配及优化，对有条件的区域进行刺点作业，配合内业像片刺点以提高建模精度，空三加密后生成密集点云；
步骤三：导出空三加密后的密集点云，构建TIN网，生成研究区域内的高精度DEM；
步骤四：将步骤三生成的高精度DEM与现有的低分辨率低精度DEM融合，通过重采样的方式提供与SAR影像分辨率相匹配的DEM栅格数据；
步骤五：下载研究区域内的SAR影像，将所述SAR影像预处理后得到多视复数影像SLC，在此过程中将轨道信息写入SLC配置文件中；
步骤六：对预处理后的SAR影像进行粗配准和精配准，得到依据主影像信息配准完成的从影像；
步骤七：将所述主影像和从影像进行共轭交叉相乘得到初始干涉图；
步骤八：引入步骤四获得的DEM栅格数据，生成地形相关的干涉条纹，将所述地形相关的干涉条纹从初始干涉图中扣除，得到差分干涉图；
步骤九：对所述差分干涉图消除平地相位及滤波处理；
步骤十：对差分干涉图中缠绕的相位进行解缠操作以获得真实的相位；
步骤十一：SAR影像在雷达坐标系下处理完成后，依据DEM模拟的干涉影像和主影像的对应关系，将雷达坐标系下的干涉影像转换到大地坐标系或制图坐标系下。
具体地，所述解缠操作中，解缠参考点的选取步骤如下：
步骤一：依据空三加密后的密集点云制作实景三维模型及DOM；
步骤二：使用地质解译方法在制作的实景三维模型上判别位移稳定区域，在所述位移稳定区域内选择一个或多个参考点作为解缠参考点。
本发明的有益效果：
1)本发明引入了高精度的DEM数据，减少了DInSAR处理流程中因DEM精度不高导致的地形相位干扰；
2)本发明通过地质解译办法推断稳定区域，一方面为解释低相干区域形变提供证据，另一方面也为InSAR解缠提供相对稳定的起算点，为最终成果的形变趋势提供相对准确的参考信息；
3)一般勘察项目中多有配套的航片数据，通过其制作高精度的DEM供InSAR监测使用，可得到更精确的成果，减少了数据获取成本，提高了数据的利用率。
附图说明
图1为本发明操作流程图；
图2为本发明DInSAR数据处理流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细的说明。
当SAR系统对同一个地物目标进行两次或多次观测时，如果地物目标的空间位置相对于卫星发生了变化，则认为能够在雷达视线方向观测到形变。对于通过两次或者两次以上的雷达观测数据进行干涉测量得到地物目标形变量的技术，称为雷达差分干涉测量技术(D-InSAR)。
假设地面有地物目标T发生了位移。其中，干涉相位
Figure BDA0003359175540000031
所表示的两次观测时的相位变化可以计算得到卫星S1和S2两次观测地物T的距离差值R1-R2。如果在两次观测期间地物T沿着雷达视线方向(LOS方向)产生了形变Δr。此时，可以将干涉相位表示为：
Figure BDA0003359175540000032
其中，
Figure BDA0003359175540000033
为地球椭圆面引起的干涉相位，即由于SAR卫星的观测方式，参考椭球面上高程相同的两点在传感器沿着雷达距离向到达两个目标时仍然存在距离差，从而产生相应的干涉相位，这种效应被称为平地效应，在进行干涉处理时需要将其去除。
Figure BDA0003359175540000034
为地形起伏所引起的干涉相位，即地形相位，即受DEM影响的部分相位；
Figure BDA0003359175540000035
为目标在LOS向发生的形变投影引起的形变相位；
Figure BDA0003359175540000036
为D-InSAR观测过程中由于各种外部因素导致的噪声相位。
本发明要解决的技术问题是为了克服DInSAR现有常用DEM数据SRTM分辨率不高，精度较差且现势性不佳的问题。
外部引入的DEM作为处理InSAR数据时消除平地效应的重要数据，存在误差时必然会对形变结果产生影响。下式为DEM误差和干涉图相位误差之间的关系：
Figure BDA0003359175540000041
其中Δz为DEM误差，δφ为DEM误差导致的干涉图相位误差。
从公式中分析，DEM误差的影响主要来源有两个，一方面是外部DEM自带的误差Δz，也可能是DEM获取和SAR影像获取这段时间内地表发生了较大的形变；另一方面则是变量B⊥，选择空间基线较短的干涉对在一定程度上能削弱DEM误差的影响。
如图1、图2所示，本发明具体操作如下：
步骤一：利用倾斜摄影技术获取研究区域内SAR影像数据；
步骤二：对步骤一中获取的SAR影像数据进行像片匹配及优化，对有条件的区域进行刺点作业，配合内业像片刺点以提高建模精度，空三加密后生成密集点云；
步骤三：导出空三加密后的密集点云，构建TIN网，生成研究区域内的高精度DEM；
步骤四：将步骤三生成的高精度DEM与现有的低分辨率低精度DEM融合，通过重采样的方式提供与SAR影像分辨率相匹配的DEM栅格数据；
步骤五：下载研究区域内的SAR影像，将所述SAR影像预处理后得到多视复数影像SLC，在此过程中将轨道信息写入SLC配置文件中；
步骤六：对预处理后的SAR影像进行粗配准和精配准，得到依据主影像信息配准完成的从影像；粗配准通过轨道信息对主从影像的特征点进行匹配，精配准则是在主从影像中提取更多的同名点计算同名点之间的偏移量，进一步使用多项式拟合来将从影像和主影像的坐标系配准；
步骤七：在配准好影像后，辅影像会重采样生成一个新的SLC文件，即根据主影像信息配准完成的从影像，然后选择主影像及从影像进行共轭交叉相乘得到初始的干涉图；
步骤八：引入步骤四获得的DEM栅格数据，结合轨道信息和主从影像的基线信息模拟生成地形相关的干涉条纹，将地形相关的干涉条纹从初始干涉图中扣除，得到差分干涉图；
步骤九：除了地形相关的相位，SAR影像干涉图中还存在由地球曲率影响产生的平地相位，采用已有的轨道信息对主从影像基线进行精化处理，得到残余基线后据此计算平地效应，减小相位解缠的难度；
消除平地相位后，在干涉图中还存在很多由传感器引起的或者失相干引起的噪声，这些噪声对于干涉条纹的连续性以及后续相位解缠带来负面影响。为了抑制干涉影像中的相位噪声，减少解缠误差，需要对影像进行滤波处理；
步骤十：经过初始干涉操作得到的相位图中的相位是处于缠绕状态的，其所有的值均处于-π至π之间，需要对缠绕的相位进行解缠操作得到真实的相位；解缠参考点的选取步骤如下：
1)依据空三加密后的密集点云制作实景三维模型及DOM；
2)使用地质解译方法在制作的实景三维模型上判别位移稳定区域，在所述位移稳定区域内选择一个或多个参考点作为解缠参考点；在实景三维模型上可清楚地判别诸如滑坡、塌陷等地质灾害区域，使得参考点的选取能相对准确且稳定。
步骤十一：在雷达坐标系下处理SAR影像完成后，可以将各部分干涉影像转换到大地坐标系或者制图坐标系下。在去除地形相位时，使用DEM生成地形相位的过程中，已经记录了DEM模拟的干涉影像和主影像的对应关系并生成了查找表(look-up table)，其DEM栅格和SAR强度影像栅格的值相对应。根据DEM和主影像之间的对应关系，即可将雷达坐标系下的干涉影像转换到大地坐标系或者制图坐标系下。
在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”、“固定”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本发明的内容不限于实施例所列举，本领域普通技术人员通过阅读本发明说明书而对本发明技术方案采取的任何等效的变换，均为本发明的权利要求所涵盖。

Claims (2)

1.一种基于倾斜摄影技术改进的DInSAR方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一：利用倾斜摄影技术获取研究区域内SAR影像数据；
步骤二：对步骤一中获取的SAR影像数据进行像片匹配及优化，对有条件的区域进行刺点作业，配合内业像片刺点以提高建模精度，空三加密后生成密集点云；
步骤三：导出空三加密后的密集点云，构建TIN网，生成研究区域内的高精度DEM；
步骤四：将步骤三生成的高精度DEM与现有的低分辨率低精度DEM融合，通过重采样的方式提供与SAR影像分辨率相匹配的DEM栅格数据；
步骤五：下载研究区域内的SAR影像，将所述SAR影像预处理后得到多视复数影像SLC，在此过程中将轨道信息写入SLC配置文件中；
步骤六：对预处理后的SAR影像进行粗配准和精配准，得到依据主影像信息配准完成的从影像；
步骤七：将所述主影像和从影像进行共轭交叉相乘得到初始干涉图；
步骤八：引入步骤四获得的DEM栅格数据，生成地形相关的干涉条纹，将所述地形相关的干涉条纹从初始干涉图中扣除，得到差分干涉图；
步骤九：对所述差分干涉图消除平地相位及滤波处理；
步骤十：对差分干涉图中缠绕的相位进行解缠操作以获得真实的相位；
步骤十一：SAR影像在雷达坐标系下处理完成后，依据DEM模拟的干涉影像和主影像的对应关系，将雷达坐标系下的干涉影像转换到大地坐标系或制图坐标系下。
2.根据权利要求1所述的一种基于倾斜摄影技术改进的DInSAR方法，其特征在于：所述解缠操作中，解缠参考点的选取步骤如下：
步骤一：依据空三加密后的密集点云制作实景三维模型及DOM；
步骤二：使用地质解译方法在制作的实景三维模型上判别位移稳定区域，在所述位移稳定区域内选择一个或多个参考点作为解缠参考点。
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