[发明专利]基于DIC与合成孔径雷达的周围土体变形变位的空间检测方法

说明书

一种基于DIC与合成孔径雷达的周围土体变形变位的空间检测方法，该方法通过合成孔径雷达对临近建筑物及周边地形主动进行发射微波信号并且接受地面返回的微波信号，对同一地区的两幅SAR(合成孔径雷达)影像进行差分，得到相位差，利用这些高敏感信号提取研究区域的变形变位信息。基于合成孔径雷达所传输影像数据，再利用DIC通过喷涂散斑对临近建筑物进行着色处理，将相机移至临近建筑物进行全天候测应力场应变场，得到建筑物表面微观机理性能，再通过小波神经网络对临近建筑物及周边环境沉降变形进行预测。本发明提高了合成孔径雷达所得数据精度，目的在于获取整个区域高精度和预测数据。

技术领域

本发明涉及一种基于DIC与合成孔径雷达的周围土体变形变位的空间检测方法。

背景技术

在地铁车站施工时，不可避免会遇到周围环境复杂，在开挖过程中及开挖过后对临近建筑物产生一定影响。传统全站仪与水准仪等人工检测方法，无法进行实时检测且易受环境影响，而传统探地雷达和地震波等无损监测，测量地面沉降精度不够，无法有效测得临近建筑物变形变位，传统的合成孔径雷达DInSAR技术具有时空失相干和大气失相干问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述现有技术的不足之处，利用合成孔径雷达配合DIC数字成像技术，提供一种基于DIC与合成孔径雷达的周围土体变形变位的空间检测方法。该方法是将合成孔径雷达与数字成像技术配合使用，充分考虑临近建筑物环境影响，合成孔径雷达进行全面监测，利用DIC对临近建筑物重要位置及盲区监测配合使用，建立一种新型地铁车站施工对临近建筑物及周边环境变形变位智能监测系统，分析不同位置处的变形变位。

一种基于DIC与合成孔径雷达的周围土体变形变位的空间检测方法，该方法利用有限元软件，建立周边临近建筑物的本构模型，确定地铁车站施工对周围环境的影响范围，基与所模拟沉降结构分析确定DIC所需测点位置；利用Sentinel-1A卫星上升轨道数据对所需要进行测量的位置进行PS-INSAR处理，获取时间跨度为3年，时间间隔为12d，所测得的数据经过精密轨道数据来减少轨道误差来源；

PS-INSAR的处理流程首先选取公共主影像，后续数据作为辅助影像进行裁剪，各个辅助影像与主影像进行连接，得到时间基线以及空间基线的值，形成干涉图，应用PS-INSAR技术在成像期间相干性较强的稳定PS点目标进行形变监测，再通过引入外部DEM文件进行差分干涉处理去除地形相位，根据振幅离差指数阈值法进行PS点的选取；

对目标区域城区Sentinel-1上升轨道进行处理，利用PS-INSAR方法得到长春市整体形变监测结果，然后提目标点沉降图。

点云数据处理过程：通过合成孔径雷达获得数据、坐标纠正、数据缩减、地理参考、数据分割、数据分类、曲面拟合、格网建立、纹理映射、形成3D等模型；

在合成孔径雷达形成图形进行点云数据处理，然后进行图形裁剪、点云去噪、多边形阶段的处理、简化多边形、增强表面啮合、曲面构建，通过Geomagic Studio12及PolyWork软件对三角网与曲面模型对比分析，模型体积及距离比较、Delaunay投影面积比较，对实验结果进行多阶段比较，得出较为直观的临近建筑物变形变位的成果；

将临近建筑物等微小变形喷涂散斑，通过相机识别并且对其监测以获取表面微观应力应变及沉降变形数据，获取的数据精度较高且可靠，再将数据进行收集整理，获得数据库以方便对合成孔径雷达所得数据进行对比；

再采用小波BP神经网络对合成孔径雷达监测点经过点云数据处理后数据进行临近建筑物变形预测，并将预测结果与实测值进行精度评定；

最后通过调整BP神经网络权值，对合成孔径雷达和DIC数据与进行比对，使得合成孔径雷达所测数据进行调整，达到所需精度，并基与BP神经网络对其进行预测变形。

本发明的有益效果：