[发明专利]一种适用于大梯度地表沉降监测的时序差分雷达干涉方法

说明书

本申请公开了一种适用于大梯度地表沉降监测的时序差分雷达干涉方法，该方法通过短时间基线差分干涉图筛选、离散点相位解缠、基于短时间基线差分干涉图的形变分量建模和解算、形变分量可靠性检验、差分干涉图相位梯度修正、对上述过程进行迭代以确保形变分量解算正确，以及基于修正后差分干涉图的形变时间序列建模和解算等过程，并形成整体的技术方案，解决原有时序差分雷达干涉技术中由于形变和相位梯度较大导致形变相位模糊度解算困难或失败的问题，最终达到正确提取大梯度地表形变速率和形变时间序列的目的，并起到降低大梯度形变建模和解算所需合成孔径雷达影像数量的效果，节约时序差分雷达干涉的应用经济成本。

技术领域

本发明属于地表沉降监测技术领域，具体地说，涉及一种适用于大梯度地表沉降监测的时序差分雷达干涉方法。

背景技术

地表沉降(垂直向地表形变，为便于表述，后续采用“形变”代表“沉降”)是发生范围最广的地质灾害之一，具有持续时间长的特点，且多发于城市及其近郊等经济发达和人口聚集区，对经济发展、城市建设和人民生活均会构成持久危害。我国是世界上地表沉降灾害最为严重的国家之一，累积沉降大于200毫米的面积超过15万平方公里，主要集中在华北平原、长江三角洲和汾渭盆地等经济发达地区，且出现了严重的沉降漏斗，造成了严重的经济损失。对地表沉降(尤其是沉降漏斗)开展大范围精确监测，对沉降防控及避免相应的危害具有十分重要的现实意义。

目前，时序差分合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)干涉(Differential SAR Interferometry,DInSAR)技术已在地表形变监测中得到广泛应用，且是微波遥感、卫星大地测量以及地球物理学领域研究和应用的热点之一。时序DInSAR(TimeSeries DInSAR,TS-DInSAR)具有覆盖范围广、空间分辨率高、效率高、精度高且不易受云雾和阴雨天气影响的技术优势，非常适用于开展大范围地表形变监测。TS-DInSAR对缓慢累积性地表形变具有较好的监测效果和精度，但当形变较快和形变梯度较大时易造成解算精度较低或解算失败(如形变欠估计和形变漏斗区的“空洞”现象，即结果缺失)。

发明内容

有鉴于此，本申请针对TS-DInSAR难以满足快速或大梯度地表形变监测需求的问题，提供了一种适用于大梯度地表沉降监测的时序差分雷达干涉方法。

为了解决上述技术问题，本申请公开了一种适用于大梯度地表沉降监测的时序差分雷达干涉方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1，对所有筛选后的SAR影像进行任意干涉组合并计算时间基线(形成一个干涉对的两幅SAR影像的获取时间差)和空间基线(两次成像时刻SAR传感器之间的空间距离，一般取该距离垂直于SAR视线方向的分量)；

步骤2，设置时空基线阈值进行干涉(干涉组合)对初始筛选，在保证干涉对数量的前提下限制时间失相干和空间失相干，按照干涉组合进行差分干涉处理得到差分干涉图集；

步骤3，永久散射体(Persistent Scatterer,PS)和相干目标(Coherent Target,CT)探测及点集合并，得到相干散射体(Coherent Scatterer,CS)点集，提取CS点集上的差分干涉相位，并以CS为节点构建不规则三角网(Triangular Irregular Network,TIN)，本发明技术方案中采用Delaunay三角网；

步骤4，基于Delaunay三角网和最小费用流(Minimum Cost Flow,MCF)方法的CS相位解缠；

步骤5，线性形变速率和高程误差建模及解算；

步骤6，基于数据模拟或地面测量数据的线性形变解算结果检验，若结果不可靠则执行步骤7，否则转向步骤8；

步骤7，重新筛选参与计算的差分干涉图，并重新执行步骤5和步骤6，当达到计算终止条件时，执行步骤8；