CN115127435A - 一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法 - Google Patents

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CN115127435A CN202210779450.XA CN202210779450A CN115127435A CN 115127435 A CN115127435 A CN 115127435A CN 202210779450 A CN202210779450 A CN 202210779450A CN 115127435 A CN115127435 A CN 115127435A
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Abstract

本发明公开了一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法，涉及滑坡形变监测领域；首先，利用StaMPS技术对升轨和降轨SAR数据进行时间序列处理，获取滑坡沿LOS方向的一维形变；其次，结合升降轨SAR数据的成像几何信息和LOS向形变信息，基于局部表面平行流模型，反演滑坡运动的最优滑向与滑动倾角；最后，联合滑坡LOS向形变信息、升降轨SAR数据成像几何信息和反演获取的最优滑向与滑动倾角，计算滑坡沿滑向和滑动面法向方向的二维形变；基于局部表面平行流模型的二维形变分解新方法适用于平移式黄土滑坡，以帮助预防和减轻滑坡灾害。

Description

一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法
技术领域
本发明涉及滑坡形变监测技术领域，具体涉及一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法。
背景技术
近年来，由于全球气候变化所导致的极端降雨事件频发，发生了多起灾难性的黄土滑坡事件；因此，有必要对滑坡进行长期稳定性监测，从而减轻滑坡灾害所造成的损失；遥感技术的飞速发展为滑坡监测提供了新的思路，其中星载合成孔径雷达干涉测量(InSAR)作为一项新型的空间对地观测技术，具有覆盖范围广、监测精度高、全天时、全天候、空间分辨率高等特点，为从区域到局部尺度的滑坡变形监测提供了技术支持。
然而，InSAR技术仅能获取地表沿雷达视线向的一维形变，这不仅不利于解释滑坡运动的幅度和方向，而且在多学科合作时难以与不熟悉一维观测几何概念的学者进行沟通。因此，获取滑坡表面多维形变对于研究滑坡表面和内部动力学演化过程至关重要。
针对常规InSAR监测存在的问题，本申请提供了一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种普适型滑坡二维形变分解方法，使用目前可免费获取的SAR(Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达)数据(升降轨Sentinel-1) 来恢复滑坡的二维形变，以研究滑坡的时空演变趋势及破坏模式，为进一步的滑坡治理提供可靠建议。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法，包括以下步骤：
对升降轨SAR数据进行时间序列处理，获取滑坡沿LOS(Line-of-Sight，雷达视线向)向的毫米级一维形变速率；
联合LOS向一维形变速率和升降轨SAR影像的成像几何信息，基于局部表面平行流模型，反演滑坡运动的最优滑向与滑动倾角；
联合LOS向一维形变速率、升降轨SAR影像的成像几何信息和反演获取的滑坡最优滑向及滑动倾角，计算滑坡沿滑向和滑动面法向方向的二维形变。
进一步地，获取滑坡沿LOS向的毫米级一维形变速率，具体包括：
利用辅助DEM(Digital Elevation Model，数字高程模型)数据和精密轨道数据对SAR数据进行预处理，生成单主影像干涉图；
利用振幅离差阈值法对干涉图进行PS(Persistent Scatterer，永久散射体) 点的初选，得到PS候选点集；
在迭代运算中对PS候选点进行相位稳定性分析，筛选出最终的PS点；
通过低通滤波去除空间相关相位，包括大气相位、轨道误差和空间相关的 DEM误差相位；
采用3D相位解缠算法获取PS点的绝对干涉相位值；
对PS点的绝对干涉相位进行时间上的高通滤波和空间上的低通滤波，所得结果为包含大气效应的其余扰动相位，将其从解缠相位中减去，通过地理编码获取最终估算的LOS向形变值。
进一步地，反演滑坡运动的最优滑向与滑动倾角，具体包括：
采用克里金插值对升降轨LOS向形变速率结果进行空间插值；
对插值后的升降轨LOS向形变速率结果进行重采样，使其具有相同的空间分辨率；
对于重采样后的任意PS点，以50米为缓冲区，提取出该区域内的所有PS 点，规定它们属于同一局部滑动面；
基于局部表面平行流模型，采用最小二乘算法反演任意PS点处滑坡运动的最优滑向与滑动倾角。
进一步地，计算滑坡沿滑向和滑动面法向方向的二维形变，具体包括：
基于反演获取的滑坡最优滑向及滑动倾角，构建滑坡运动的滑动面坐标系；
在滑动面坐标系中，联合LOS向一维形变速率和升降轨SAR影像的成像几何信息，计算滑坡沿滑向和滑动面法向方向的二维形变。
进一步地，对升降轨SAR数据进行时间序列的处理利用StaMPS(Stanford Methodfor Persistent Scatterers)技术。
进一步地，反演滑坡运动的最优滑向与滑动倾角采用最小二乘算法。
本发明提供了一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法，具备以下有益效果：
(1)本发明提供了一种普适型滑坡二维形变分解方法，该方法仅通过两个不同成像几何的SAR数据集即可获取滑坡沿滑向和滑动面法向方向的二维形变，而无需任何其它辅助数据；
(2)本发明获取的滑坡沿滑向和滑动面法向方向的二维形变具有较高的精度，有利于在整体尺度上解译滑坡运动的幅度和方向；
(3)相较于传统的整体表面平行流模型，本发明提出的局部表面平行流模型能够捕获滑坡体上不同部位处的运动细节，有利于精细化研究滑坡的时空演变规律；
(4)本发明可以很容易地应用于全球其它平移式黄土滑坡，以帮助预防和减轻滑坡灾害。
附图说明
图1为本发明实施例提供的滑坡形变二维分解技术流程图；
图2为本发明实施例提供的滑坡形变二维分解几何示意图；
图3为本发明实施例提供的升降轨LOS向形变速率图；
图4为本发明实施例提供的形变结果精度验证图；
图5为本发明实施例提供的滑坡运动最优滑向与滑动倾角分布图；
图6为本发明实施例提供的滑坡二维形变图。
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。
本发明提供了一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法，包括以下步骤：
步骤1：利用StaMPS技术对升降轨SAR数据进行时间序列处理，获取滑坡沿LOS向的毫米级一维形变速率；步骤1中LOS向形变计算具体包括：
步骤1.1，利用辅助DEM数据和精密轨道数据对SAR数据进行预处理，生成单主影像干涉图；
步骤1.2，利用振幅离差阈值法对干涉图进行PS点的初选，得到PS候选点集；
步骤1.3，在迭代运算中对PS候选点进行相位稳定性分析，筛选出最终的 PS点集；
步骤1.4，通过低通滤波去除空间相关相位，包括大气相位、轨道误差和空间相关的DEM误差相位；
步骤1.5，采用3D相位解缠算法获取PS点的绝对干涉相位值；
步骤1.6，对PS点的绝对干涉相位进行时间上的高通滤波和空间上的低通滤波，所得结果为包含大气效应的其余扰动相位，将其从解缠相位中减去，通过地理编码获取最终估算的LOS向形变值。
步骤2：联合LOS向一维形变速率和升降轨SAR影像的成像几何信息，基于局部表面平行流模型，采用最小二乘算法反演滑坡运动的最优滑向与滑动倾角；步骤2包括：
步骤2.1，采用克里金插值对升降轨LOS向形变速率结果进行空间插值；
步骤2.2，对插值后的升降轨LOS向形变速率结果进行重采样，使其具有相同的空间分辨率；
步骤2.3，对于重采样后的任意PS点，以50米为缓冲区，提取出该区域内的所有PS点，规定它们属于同一局部滑动面；
步骤2.4，基于局部表面平行流模型，采用最小二乘算法反演任意PS点处滑坡运动的最优滑向与滑动倾角。
步骤3：联合LOS向一维形变速率、升降轨SAR影像的成像几何信息和反演获取的滑坡最优滑向及滑动倾角，计算滑坡沿滑向和滑动面法向方向的二维形变；步骤3包括：
步骤3.1，基于反演获取的滑坡最优滑向及滑动倾角，构建滑坡运动的滑动面坐标系；
步骤3.2，在滑动面坐标系中，联合LOS向一维形变速率和升降轨SAR影像的成像几何信息，计算滑坡沿滑向和滑动面法向方向的二维形变。
对以上步骤具体分析如下：
图1为本技术方案解算的实例区域的滑坡形变二维分解技术流程图，包括数据预处理、StaMPS时序处理、滑坡最优滑向与滑动倾角反演和滑坡二维形变分解。
图2为本技术方案解算的实例区域的滑坡二维分解几何示意图；滑坡的运动学规律表明，移动的岩土体与稳定的基岩之间存在一个摩擦面，即滑坡的滑动面。根据图2可以建立滑坡的“滑动面”坐标系和“北-东-高”坐标系之间的几何关系，进而解算出滑坡的二维形变。
图3为本技术方案解算的实例区域的升降轨LOS向形变速率图；根据图3 可以清楚的看出变形主要集中于滑坡群北部，最大年平均形变速率在升轨LOS 向达到-51mm/a，在降轨LOS向达到49.5mm/a；其前缘邻近公路挖方处变形速率最快，后缘较慢，整体变形由前缘牵引后缘指向山区公路；值得注意的是，在滑坡群南部区域发现了局部变形区，形变量级在15-30mm/a之间，猜测与滑坡的局部复活有关。
图4为本技术方案解算的实例区域的形变结果精度验证图；由图4可以看出，InSAR和GNSS(Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统) 测量结果具有高度相似的位移趋势，并在量级上彼此一致；将观测日期相同的 GNSS监测值与升降轨InSAR观测值作差，平均绝对误差值(Mean Absolute Deviation,MAD)与均方根误差值(Root MeanSquare Error,RMSE)如图4所示，其中最大平均绝对误差值和均方根误差值分别为2.64mm和2.3mm；总体来讲，时序InSAR和GNSS监测结果具有较好的一致性，表明本文InSAR形变监测结果具有较高的可靠性。
图5为本技术方案解算的实例区域的滑坡最优滑向与滑动倾角；由图5左图可以看出，研究区的滑动倾角在0～15°之间，且斜坡下部滑坡群的滑动倾角明显大于斜坡上部稳定区域；计算获取的滑动倾角整体略小于斜坡的自然表面坡度，这是由于滑坡群属于缓倾角浅层土质滑坡，其主要沿土层界面顺层滑动。由图5右图可以看出，滑坡运动方向基本沿斜坡的坡向方向，与滑坡群前缘沟谷走向近于垂直或呈大角度相交，这说明滑坡群的位移主要由重力驱动。
图6为本技术方案解算的实例区域的滑坡二维形变图；如图6所示，滑坡体L3～L6均存在显著变形，且其变形模式各不相同；以滑坡L4为例，其滑向与法向形变均较为显著，且后缘拉张裂缝与两侧剪张裂缝已相互连接贯通形成圈闭，这表明变形体已脱离周围岩土介质形成具有更高移动自由度的滑坡块体；值得注意的是，在滑坡L1南部坡角处出现了沿滑向与法向的显著变形，这是由于夏季集中暴雨而导致的老滑坡局部复活造成的；该区域地表类型为荒地及少量耕地，距村落较远，即使发生滑坡，由于滑动方向朝向前缘沟谷，推测会在沟谷内产生堆积而不会对上部村落产生影响；与此相反，滑坡体L2～L6虽然规模较小，但其前缘临空处下方即为山区公路，一旦失稳，影响后果较为严重，应引起特别关注。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法，其特征在于，包括以下步骤：
对升降轨SAR数据进行时间序列处理，获取滑坡沿LOS向的毫米级一维形变速率；
联合LOS向一维形变速率和升降轨SAR影像的成像几何信息，基于局部表面平行流模型，反演滑坡运动的最优滑向与滑动倾角；
联合LOS向一维形变速率、升降轨SAR影像的成像几何信息和反演获取的滑坡最优滑向及滑动倾角，计算滑坡沿滑向和滑动面法向方向的二维形变。
2.根据权利要求1所述的一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法，其特征在于，所述获取滑坡沿LOS向的毫米级一维形变速率，具体包括：
利用辅助DEM数据和精密轨道数据对SAR数据进行预处理，生成单主影像干涉图；
利用振幅离差阈值法对干涉图进行PS点的初选，得到PS候选点集；
在迭代运算中对PS候选点进行相位稳定性分析，筛选出最终的PS点；
通过低通滤波去除空间相关相位，包括大气相位、轨道误差和空间相关的DEM误差相位；
采用3D相位解缠算法获取PS点的绝对干涉相位值；
对PS点的绝对干涉相位进行时间上的高通滤波和空间上的低通滤波，所得结果为包含大气效应的其余扰动相位，将其从解缠相位中减去，通过地理编码获取最终估算的LOS向形变值。
3.根据权利要求1所述的一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法，其特征在于，所述反演滑坡运动的最优滑向与滑动倾角，具体包括：
采用克里金插值对升降轨LOS向形变速率结果进行空间插值；
对插值后的升降轨LOS向形变速率结果进行重采样，使其具有相同的空间分辨率；
对于重采样后的任意PS点，以50米为缓冲区，提取出该区域内的所有PS点，规定它们属于同一局部滑动面；
基于局部表面平行流模型，采用最小二乘算法反演任意PS点处滑坡运动的最优滑向与滑动倾角。
4.根据权利要求1所述的一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法，其特征在于，
所述计算滑坡沿滑向和滑动面法向方向的二维形变，具体包括：
基于反演获取的滑坡最优滑向及滑动倾角，构建滑坡运动的滑动面坐标系；
在滑动面坐标系中，联合LOS向一维形变速率和升降轨SAR影像的成像几何信息，计算滑坡沿滑向和滑动面法向方向的二维形变。
5.根据权利要求1所述的一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法，其特征在于，
所述对升降轨SAR数据进行时间序列的处理利用StaMPS技术。
6.根据权利要求1所述的一种基于局部表面平行流模型的滑坡二维形变分解方法，其特征在于，
所述反演滑坡运动的最优滑向与滑动倾角采用最小二乘算法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118067073A (zh) * 2024-04-16 2024-05-24 北京城建勘测设计研究院有限责任公司 地铁轨道变形程度监测方法、系统及存储介质

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