[发明专利]一种用于大坝及滑坡变形GB-SAR监测的数据后处理方法及系统在审

专利信息
申请号: 202011596817.1 申请日: 2020-12-29
公开(公告)号: CN112685819A 公开(公告)日: 2021-04-20
发明(设计)人: 项霞;陈辰;刘超;聂锐化;王辉;鲁恒;刘铁刚;陈建康;杨正丽 申请(专利权)人: 四川大学
主分类号: G06F30/13 分类号: G06F30/13;G06T17/05
代理公司: 成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙) 51238 代理人: 胡琳梅;王海权
地址: 610065 四*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 大坝 滑坡 变形 gb sar 监测 数据 处理 方法 系统
【说明书】:

一种用于大坝及滑坡变形GB‑SAR监测的数据后处理方法,包括:获取N个监测影像子集,对影像子集内部进行处理,得到N幅平均影像;以其中一幅平均影像作为主影像,其余N‑1幅平均影像作为从影像进行干涉处理,得到N‑1幅干涉影像;选取PS点,并建立Delaunay三角网;对各PS点进行差分相位建模及参数估计;根据估算的线性变形速率增量和残余相位增量计算得到各PS点相应的的线性变形量和非线性变形量;将线性变形量与非线性变形量相加,获得总体变形量,并采用插值方式获取整个监测物体全域范围的密集变形场。本发明提供的数据后处理方法,解决了大坝及滑坡长周期监测时间基线长、信息量大的数据解析难题,在全域空间变形监测信息解析中,适应性好、精度高。

技术领域

本发明涉及一种大坝及滑坡外部变形监测和数据处理领域,尤其涉及一种用于大坝及滑坡变形GB-SAR监测的数据后处理方法及系统。

背景技术

GB-SAR与星载SAR工作原理相似,其数据处理的技术和方法可在星载SAR基础上针对自身特点进行调整和改进,形成一系列适用于GB-SAR的数据处理技术。

目前针对星载SAR数据后处理的方法研究较多,主要有LS(Least最小二乘方法)、PS(Permanent satterer永久散射体)方法、SBAS(Small baelie set,小基线集)方法和CT(Coherent target,相干目标方)法等。

Usai在1999年~2000年间,对人工建筑的SAR干涉相干特性进行了详细的研究,结论表明,长时间序列的SAR图像中许多岩石材质的物体上,有许多点能够保持高相干性,利用这些在长时间过程中能够具有高相干性的稳定孤立的点目标可以产生高质量的干涉影像。由此,Usai提出利用多幅干涉SAR影像提取地表形变的方法。但从SAR干涉图上有效地识别并提出这些稳定点,就成为地表形变量提取的关键问题。与此同时,意大利的Ferretti等提出了PS的概念,把SAR影像干涉图上能够长时间保持高相干性的地面稳定目标点称为永久散射体,即PS点。之后,许多研究研究者对此进一步研究,将这些稳定点按照一定的原则构建PS网络,并将其称为稳定点网(Stable Points Network)或Persistent Satterers技术等,但其原理与Ferretti的PS技术类似,都属于长时间序列SAR干涉测量技术范畴。自Ferretti提出PS差分干涉测量方法后,国内外大量的学者对该方法的理论和应用进提出研究,形成了长时间序列SAR干涉数据后处理的重要内究。目前,在星载SAR中,大量SAR干涉测量后处理应用均采用PS技术为其核心技术,应用结果表明:基于PS技术的长时间序列SAR干涉测量后处理技术能够准确高效地提是取地表变形。

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