申请/专利权人：中国地质大学(武汉)

申请日：2022-07-11

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN115343710B

主分类号：G01S13/90

分类号：G01S13/90

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2022.12.02#实质审查的生效;2022.11.15#公开

摘要：本发明提供了一种基于多平台时序InSAR的数据融合及冻融监测方法及装置。考虑到冻土区的冻融规律，利用时序InSAR中的小基线集SBAS方法，使用多平台数据得到研究区长时间形变结果。考虑多平台数据形变速率标准差的权重影响，调整卡尔曼增益值，采用卡尔曼滤波方法对多平台有时间重叠的形变信息进行融合；利用每年融化指数与冻结指数反演季节性形变值，利用年平均地温数据反演线性形变值，采用季节性形变以及线性形变模型对多平台有时间间隔的形变信息进行融合。利用多环境因子进行地表形变变化综合分析，最终较传统方法能用更小的成本获取更大范围的监测效果，还能获得形变未知段的结果，从而更有效分析多年冻土季节性冻融变化规律。

主权项：1.一种基于多平台时序InSAR的数据融合及冻融监测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取N景原始的多平台SAR数据，并进行预处理；使用时序InSAR技术中的小基线集方法，设置合适的时间基线和空间基线，选取合适的方位向和距离向多视窗口，分别对预处理后的多平台SAR数据进行数据处理，获取不同平台数据的形变结果，所述不同平台数据的形变结果包括有时间重叠的形变结果和有时间间隔的形变结果；基于所述有时间重叠的形变结果，将不同平台数据通过空间上以及时间上形变结果融合，得到重合点以天为单位的形变信息；根据不同平台数据形变速率标准差的权重调整卡尔曼增益值，采用卡尔曼滤波方法进行数据融合，从而获得有时间重叠的形变融合结果的最优估计值；基于所述有时间间隔的形变结果，以一年为周期，利用每年的融化指数与冻结指数反演有时间间隔的季节性形变值，利用年平均地温数据反演有时间间隔的线性形变值，将所述有时间间隔的季节性形变值和所述有时间间隔的线性形变值相加得到有时间间隔的形变融合结果；对所述有时间重叠的形变融合结果和所述有时间间隔的形变融合结果进行归零衔接，得到长时间序列形变结果；基于所述长时间序列形变结果，利用时间范围的光学影像分析热融区域的变化，利用形变信息进行重点区域选点时序形变分析，利用季节性形变量反演活动层厚度，以及利用多环境因子进行地表形变变化综合分析，得到长时间序列形变的冻融分析监测结果；所述获取N景原始的多平台SAR数据，并进行预处理的步骤，包括：获取N景原始的多平台SAR数据；在多平台SAR数据的影像范围内建立感兴趣区，将所有SLC原始影像裁剪至与感兴趣区同一范围；选取VV极化的某一景影像为主影像，将其余从影像配准到主影像空间；所述基于有时间重叠的形变结果，将不同平台数据通过空间上以及时间上形变结果融合，得到重合点以天为单位的形变信息；根据不同平台数据形变速率标准差的权重调整卡尔曼增益值，采用卡尔曼滤波方法进行数据融合，从而获得有时间重叠的形变融合结果的最优估计值的步骤，包括：考虑到入射角不一样的因素，将所有有时间重叠的形变结果从各自方位向形变都转到垂直向形变，统一到同一方向上；以沉降点结果更密集的平台数据为基础，将其他平台沉降结果进行空间序列插值，得到不同平台数据的相同位置形变信息；对不同平台数据的相同位置形变信息，将沉降结果通过季节性形变规律进行时间序列函数拟合，得到不同平台重合点的以天为单位的形变信息；得到不同平台重合点以天为单位的形变信息之后，将不同平台的形变信息分别设置为背景场和观测场；考虑不同平台数据形变速率标准差的权重影响，调整卡尔曼增益值，从而调整背景场和观测场的形变信息所占比，采用卡尔曼滤波方法对不同平台形变信息进行融合，获得有时间重叠的形变融合结果的最优估计值；所述将有时间间隔的季节性形变值和所述有时间间隔的线性形变值相加得到有时间间隔的形变融合结果的步骤中，具体公式如下： 式中，S是以毫米为单位的地表变形，t是以天为单位的时间，Tt是该时间对应年份的年平均地表温度，At和Af是融化系数和冻结系数，DDTt和DDFt是该时间所对应的融化指数和冻结指数，a为线性形变指数，由已有形变数据年份的线性形变速率与平均地温反演得到，c为常数；所述利用季节性形变量反演活动层厚度，计算公式如下： 其中，H是活动层厚度，Mv是活动层中的体积含水量，ρw是纯水的密度，ρi是冰的密度，ΔZ是冻土融解下沉量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国地质大学(武汉) 基于多平台时序InSAR的数据融合及冻融监测方法及装置

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