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【发明授权】一种稳健的基于雷达分布式目标的地面沉降监测方法_中国科学院精密测量科学与技术创新研究院_201910937924.7 

申请/专利权人:中国科学院精密测量科学与技术创新研究院

申请日:2019-09-30

公开(公告)日:2024-04-12

公开(公告)号:CN110763187B

主分类号:G01C5/00

分类号:G01C5/00;G01S17/90;G06V20/13

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.04.12#授权;2024.03.29#专利申请权的转移;2020.03.03#实质审查的生效;2020.02.07#公开

摘要:本发明公开了一种稳健的基于雷达分布式目标的地面沉降监测方法,包括以下步骤,SAR时间序列影像的获得、DS候选点的识别、协方差矩阵的构建、估算协方差矩阵最优相位值、确定最终的DS点目标、获得PS点目标和最终形变速率和时序形变序列的确定,通过KS检验方法计算并选取合适的DS点目标,建立协方差矩阵统计干涉相位和相干系数信息,提取同分布目标和估计相关参数;通过建立的协方差矩阵中提取与最大特征值对应的特征向量的相位来估计最优相位;根据拟合优度检测回归方程的整体拟合度,用于确定最终的DS点目标;最终联合PS点目标进行时序InSAR处理,更好的对地面沉降进行精确的预测,算法稳健可靠。

主权项:1.一种稳健的基于雷达分布式目标的地面沉降监测方法,其特征在于:具体包括以下步骤:S1:SAR时间序列影像的获得:利用合成孔径雷达全天时、全天候对地实施观测,按照时间序列获得多组单视复数影像SLC,选取一组单视复数影像SLC为主影像,剩余的各组单视复数影像SLC为从影像,将各组从影像按照同名像素点的方式进行匹配,实现配准过程,获得SAR时间序列影像;S2:DS候选点的识别:S201:定义目标函数:假设Ap和Aq分别为SAR时间序列影像的p和q两个样本的幅度值,两者的表达式为: ①和②式中,FA是累积分布函数,当有N组SAR时间序列影像数据,Ap的经验累积密度分布函数CDF表达式为: ③式中,是一个指标函数,当Ap,i≤A时为1,反之则为0;S202:KS检验:定义p和q两个样本的经验分布函数之间的最大距离,两个样本Ap和Aq及其对应的经验累积密度分布函数CDF和KS检验统计量定义式为: ④式中,是距离集合的最大值,当N8时检验统计量Tks分布收敛于柯尔莫哥洛夫分布,给定显著性水平α, 当满足⑤式时,Ap假设被拒,⑤式中Kα是柯尔莫哥洛夫分布的α分位数,Kα通过柯尔莫哥洛夫CDF计算,计算式为: S203:DS候选点:当不满足⑤式时,Ap和Aq的假设满足要求,SAR时间序列影像的p和q两个样本符合相同的概率分布函数,即p和q两个样本均为后向散射特性相同的SAR时间序列影像像元点,识别为DS候选点;S3:协方差矩阵的构建:步骤S203中,SAR时间序列影像的某一像元点协方差矩阵的数学表达式为: ⑦式中,E[]表示为期望,y为像元时间序列上的标准化后的复数观测向量,y=[y1,y2,y3…yN],且E[|yj|2]=1,在⑦的基础上,对步骤S203获得的DS候选点的相位信息进行自适应滤波,构建协方差矩阵,协方差矩阵数学表达式为: ⑧式中,非对角线上对应的元素的绝对值为空间自适应滤波后的相干性值,相位为空间自适应滤波后的干涉相位,获得更加精确的干涉相位和相干性;S4:估算协方差矩阵最优相位值:对步骤S3中获得的协方差矩阵⑧进行特征分解,特征分解公式为: ⑨式中,λi为特征值,按降序排序λ1≥λ2≥,...,≥λN,Ui为对应的特征向量,假设U1是最大特征分量,约束条件为则可表述为最大值约束问题,U1表述公式为: 特征分解的相位估算值表达式为: 式中,θm,n=θm-θn,rm,n和ζm,n分别是协方差矩阵T和矩阵|U1||U1|T中第m行n列的元素,符号o代表哈达玛积,按照上述分解方式,从协方差矩阵中提取与最大特征值对应的特征向量的相位来估计最优相位;S5:确定最终的DS点目标:假设估算后的最优相位为θ=[θ1,θ2,…,θN],为第n景和第k景SLC的对应的原始干涉相位,则 式中,r为给定的阈值,大于给定阈值的DS候选点被保留并视为最终的DS点目标;S6:获得PS点目标:对永久散射体合成孔径雷达干涉测量,获得PS点目标;S7:最终形变速率和时序形变序列的确定:对步骤S5中获得的DS点目标和PS点目标联合进行时序InSAR处理,经误差改正、基线精化和相位解缠得到最终形变速率和时序形变序列,所述步骤S7中,误差改正包括地形改正和大气改正,地形改正的方式为:时间序列干涉相位与影像空间基线进行线性回归模型分析,其斜率即是地形改正,大气改正的方式:为通过对干涉相位在时间域和空间域进行不同的带通滤波消除大气相位,进行大气改正,所述步骤S7中,基线精化的方式为:结合地面控制点,通过最小二乘等算法对空间基线进行精化估计,得到更为准确的空间基线,所述步骤S7中,相位解缠的方式为:获得的干涉相位位于[-π,+π]之间,与地面真实相位之间相差Nπ个整周模糊度,恢复干涉相位的整周模糊度,并生成一副连续的解缠相位图,实现相位解缠。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院 一种稳健的基于雷达分布式目标的地面沉降监测方法

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