基于D-INSAR及TS-InSAR联合技术的高速公路边坡风险排查方法技术

本发明专利技术公开了基于D

【技术实现步骤摘要】
基于D
‑
INSAR及TS
‑
InSAR联合技术的高速公路边坡风险排查方法


[0001]本专利技术涉及星载SAR数据应用领域，尤其涉及一种基于D
‑
INSAR及TS
‑
InSAR联合技术的高速公路边坡风险排查方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着国民社会经济的不断进步，我国公路交通事业得到迅速发展，截至2021年，我国高速公路通车里程16.9万公里，覆盖92％左右的地级市，高速公路路网逐渐由中东部平原向西南山区延伸。而在大量的山区高速公路建设中，边坡工程作为山区高速公路必不可少的重要工程领域，如何保证其工程安全，长期以来一直是广大工程技术人员所重视的焦点问题之一。
[0003]目前，对于常规的边坡风险排查方法，常以人工的方法进行，主要通过眼看、耳听、敲打等手段对边坡当前以及未来状况进行判别，是一种定性的方法。该方法人工干预性强，具有极高的主观意识性，特别是在对长距离的高速公路边坡进行风险排查时，采用人工方法开展工作则会涉及到较高的人力以及物力成本，工作效率较低。除此之外，北斗及GPS也常用于边坡风险排查，其精确度相对人工较高，但在实际应用中还是存在一些问题，如硬件成本高、复杂环境下监测精度受限制、GPS可视卫星少且监测目标为散点形式，数据点稀疏，难以全面覆盖大面积区域等问题。
[0004]相比于地面人工及北斗、GPS风险排查方法，基于卫星遥感影像的高速公路边坡风险排查技术手段具有快速及时、客观准确、省工省时等优势。合成孔径雷达(SyntheticAperture Radar，SAR)遥感卫星通过主动发射电磁波获取地表信息，不受云雾的影响，能够全天时、全天候的对地进行观测。合成孔径雷达差分干涉技术(Differential SyntheticAperture Radar Interferometry，D
‑
InSAR)采用复雷达影像的相位差，根据传感器高度，雷达卫星波长，天线距离以及波束视向的几何关系，经过一系列数据处理步骤，从含有研究区域形变和地形等信息的一幅或多幅干涉条纹图中提取观测目标的微小形变信息。时序合成孔径雷达干涉技术(Time Series SyntheticAperture Radar Interferometry，TS
‑
InSAR)在D
‑
InSAR的基础上扩展而成，其联合多景干涉像对进行处理有效减弱了处理过程中干涉时空失相干误差、相位解缠误差、DEM误差、轨道误差等。
[0005]通过InSAR技术获取的形变信息来定量反映高速道路边坡的风险状态，在理论上形变监测精度能达到亚厘米级甚至毫米级。D
‑
InSAR采用面式数据采集方法得到形变信息，与传统测量手段只能得到稀疏点位的形变信息相比，有着相对较大的优势。TS
‑
InSAR技术能够反应靶区的时序形变特点，能够通过形变趋势预测边坡未来的稳定性，从而达到风险排查的目的。
[0006]基于D
‑
InSAR技术的高速公路边坡风险排查方法虽然能够快速识别长距离、大面积的边坡形变信息，快速定位潜在危险区域，确定目标靶区，但是其未能反应长时间序列的形变趋势，不能够有效确定目标靶区内未来的变化趋势。而TS
‑
InSAR技术刚好能够反映出
多时期的变化情况，通过变化趋势确定风险程度，但是TS
‑
InSAR技术需要大量的影像数据，对软硬件的设备性能要求较高。综上所述：这两种方法都能够对高速公路边坡风险排查起到一定作用，但是受限于细节表现以及处理效率的限制，很难快速高效的对高速公路边坡的风险进行排查。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的就在于为了解决上述问题设计了一种基于D
‑
INSAR及TS
‑
InSAR联合技术的高速公路边坡风险排查方法。
[0008]本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：
[0009]基于D
‑
INSAR及TS
‑
InSAR联合技术的高速公路边坡风险排查方法，包括：
[0010]S1、获取目标高速公路对应的两景合成孔径雷达SAR监测影像数据；
[0011]S2、获取目标高速公路对应区域内的数字高程模型DEM数据；
[0012]S3、对目标高速公路的SAR监测影像数据进行D
‑
InSAR处理，获得宏观层面的SAR覆盖区域的形变量图；
[0013]S4、分析形变量图，圈定超过预设变形量的形变区域，扩大形变区域作为隐患区域；
[0014]S5、获取隐患区域的SAR影像数据和数字高程模型DEM数据；
[0015]S6、对隐患区域的SAR影像数据进行TS
‑
InSAR形变量二次反演，获得隐患区域在各个时期的变化；
[0016]S7、绘制时序累计形变量变化图，分析高速公路边坡风险的潜在成因，得到高速公路边坡风险的定性及定量分析结果。
[0017]本专利技术的有益效果在于：基于D
‑
INSAR及TS
‑
InSAR联合技术的高速公路边坡风险排查方法通过构建形变模型，从大面积入手，由粗到细快速定位潜在危险区域，确定目标靶区，反映长时间序列的形变趋势，无需地面实地测量。突破了原有地面人工监测技术依靠人力的限制，充分发挥了遥感数据获取信息速度快、周期短、可大范围观测的优势；基于D
‑
INSAR及TS
‑
InSAR联合技术的高速公路边坡风险排查方法，可以快速实现长距离高速公路边坡的风险排查，全面掌握高速公路沿线灾害风险情况，摸清高速公路边坡风险隐患底数，对于各地区的道路安全及通航安全等具有重要意义。
附图说明
[0018]图1是本专利技术基于D
‑
INSAR及TS
‑
InSAR联合技术的高速公路边坡风险排查方法的流程示意图；
[0019]图2为本专利技术的实施例地形地貌示意图；
[0020]图3为本专利技术实例中针对雅西高速，利用本方法筛选出隐患边坡，再基于该边坡进行进一步风险分析及排查的结果图；
[0021]图4为对本专利技术实施后数据的处理分析结果图1；
[0022]图5为对本专利技术实施后数据的处理分析结果图2。
具体实施方式
[0023]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0024]因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于D
‑
INSAR及TS
‑
InSAR联合技术的高速公路边坡风险排查方法，其特征在于，包括：S1、获取目标高速公路对应的两景合成孔径雷达SAR监测影像数据；S2、获取目标高速公路对应区域内的数字高程模型DEM数据；S3、对目标高速公路的SAR监测影像数据进行D
‑
InSAR处理，获得2
‑
3景宏观层面的SAR覆盖区域的形变量图；
‑
S4、分析形变量图，圈定超过预设变形量的形变区域，扩大形变区域作为隐患区域；S5、获取隐患区域的数字高程模型DEM数据和至少20景的SAR影像数据；S6、对隐患区域的SAR影像数据进行TS
‑
InSAR形变量二次反演，获得隐患区域在各个时期的变化；S7、绘制时序累计形变量变化图，分析高速公路边坡风险的潜在成因，得到高速公路边坡风险的定性及定量分析结果。2.根据权利要求1所述的基于D
‑
INSAR及TS
‑
InSAR联合技术的高速公路边坡风险排查方法，其特征在于，在S1中包括：S11、利用合成孔径雷达遥感卫星对目标高速公路进行监测，获取一对监测影像数据，主影像Mst和辅影像Sla；S12、对主影像Mst和辅影像Sla进行正射校正处理，得到SAR监测影像数据。3.根据权利要求1所述的基于D
‑
INSAR及TS
‑
InSAR联合技术的高速公路边坡风险排查方法，其特征在于，在S3中，采用InSAR处理软件对目标高速公路的SAR监测影像数据进行D
‑
InSAR处理，D
‑
InSAR处理包括影像配准、干涉图生成、干涉图滤波、相位解缠、轨道精炼和重去平、相位转形变以及地理编码。4.根据权利要求1所述的基于D
‑
INSAR及TS
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：俞雷，唐洪城，侯从强，
申请(专利权)人：成都四象纵横遥感科技有限公司，
类型：发明
国别省市：