【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于形变速率差异的时序 insar 滑坡变形监测融合方法，属于滑坡形变监测领域。
技术介绍
1、目前，滑坡形变的监测方法有全站仪测量法、裂缝计测量法、gps测量和合成孔径雷达差分干涉测量(insar)。
2、其中，全站仪测量可以同时进行角度（水平角和竖直角）测量和距离测量。在滑坡变形监测中，通过在已知坐标的控制点上设站，对滑坡体上的监测点进行观测，获取监测点的水平角、竖直角和斜距等信息。然后根据三角函数关系，计算出监测点的三维坐标。经多次测量，对比不同时期监测点的坐标变化，就可以得到监测点在水平和垂直方向上的位移情况。这种方法能够同时测量水平位移和垂直位移，全面地了解滑坡体的变形状态，但是这种方法需要在监测点和控制点之间通视，这在地形复杂、植被茂密或者建筑物遮挡的区域可能会受到限制。
3、裂缝计测量是根据裂缝计来监测滑坡体表面裂缝的宽度、深度和长度等变化情况。它通常是通过将传感器安装在裂缝两侧，当裂缝发生变化时，传感器感知到这种变化并将其转换为电信号或者其他可以测量的信号。这种方法的精度较高，可以精确地测量裂缝宽度等参数的微小变化。一些高精度的裂缝计能够测量到毫米级甚至更小的裂缝变化，为及时发现滑坡危险提供了保障。但是它只能监测裂缝本身的变化，不能反映滑坡体整体的变形情况。如果仅仅依靠裂缝计，可能会忽略滑坡体其他部位的变形，导致对滑坡危险的评估不够全面，而且它的安装位置比较局限，需要安装在裂缝处。而且如果裂缝位置发生变化或者新的裂缝出现，可能需要重新安装或者调整裂缝计。
4、
5、合成孔径雷达差分干涉测量是一种信息的空间对地观测技术，在地表形变监测等领域发挥着重要作用。stacking-insar技术是一种利用加权平均方法计算地表形变速率的时序insar技术，数据处理流程相对简单高效，可以在短时间内获取大范围地表形变特征。由于只凭借线性叠加估算来获取形变速率，stacking-insar技术提取到的仅仅是线性形变信息，该技术在线性形变趋势明显的区域具有良好适用性，但在复杂环境下还需要结合其他手段进行更深入的研究。持久散射体干涉测量（ps-insar）是一种利用合成孔径雷达（sar）数据进行地表形变监测的技术。它通过识别在时间序列中具有稳定散射特性的点目标，即持久散射体，来监测地表的微小形变。ps-insar适用于滑坡大范围长时序地面形变监测，雷达散射特性在长时间内保持稳定，并且测量精度高，但是在监测地形复杂、植被覆盖密度较高地区的地表形变监测难度大。小基线集干涉测量（sbas-insar）技术则是通过选择小基线的干涉对集合，来减少时空去相干的影响，从而实现对地表形变的监测。相比ps-insar技术，sbas-insar技术增加了观测数据的时间采样率和空间密度，且不受线性形变模型的约束，能够更好地恢复地表的非线性形变特征，获取区域时间序列地面变形，但sbas-insar的处理流程较为复杂，计算量较大，并且对基线的选择要求较高，如果基线选择不当，可能会引入误差，影响形变监测的精度。针对滑坡体复杂地物散射特征（植被覆盖不均性）与形变速率差异特征（同一测区不同形变速率测量精度），无论是stacking-insar、ps-insar还是sbar-insar技术，单一解算方法均无法解决滑坡复杂地质条件所带来的矢量监测点密度差异而导致的监测精度误差，以及依据变形速率自适应分区采用不同解算技术的方法缺陷。
6、在滑坡往往赋存于极为复杂的地质条件，stacking-insar能够提供大面积的形变速率信息，可用于初步确定滑坡的大致范围和整体变形趋势，给出一个宏观的形变背景。ps-insar在有建筑物或人工设施的区域以及地表散射特性稳定的区域监测效果较好，能够提供永久散射体的高精度局部变形信息.sbas-insar可以监测地形复杂、植被覆盖有一定变化的区域，能够捕捉到非线性变形的详细信息。因此，融合stacking-insar、ps-insar和sbas-insar技术可以弥补单一技术的局限性，提高滑坡监测精度和可靠性，对实现依据坡面形变速率自动选择相适应的时序差分干涉测量方法具有非常重要的工程意义。
技术实现思路
1、为解决以上技术缺陷，本专利技术提供一种基于形变速率差异的时序 insar 滑坡变形监测融合方法，将stacking-insar、ps-insar和sbas-insar联合起来对测区进行监测，提高测量精度和效率。
2、技术方案：本专利技术提供一种基于形变速率差异的时序insar滑坡变形监测融合方法，包含如下步骤：
3、步骤1：获取并预处理监测区域的合成孔径雷达影像，得到处理后的sar影像集数据；
4、步骤2：采用干涉堆叠法对sar影像集数据进行处理，得到监测区域的线性变形速率；根据预设的高速变形阈值，确定监测区域的干涉堆叠法高速变形区；
5、步骤3：采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量方法对sar影像集数据进行处理，解算出监测区域的各数据点的ps形变速率，根据各数据点的ps形变速率及地理位置坐标信息构建ps变形区；
6、步骤4：采用小基线集合成孔径雷达干涉测量方法对sar影像集数据进行干涉处理，得到监测区域的各数据点的非线性形变速率，依据数据点的非线性形变速率及地理位置坐标信息构建非线性变形区；
7、步骤5：根据ps变形区的ps形变速率、非线性变形区的非线性形变速率以及形变速率阈值，确定ps加速变形区和非线性加速变形区；
8、步骤6：根据干涉堆叠法高速变形区、ps加速变形区和非线性加速变形区，得到监测区域的蠕滑变形区、加速变形区和临滑变形区；
9、步骤7：持续获取监测区域的合成孔径雷达影像，并根据新获取的监测区域的合成孔径雷达影像更新临滑变形区的非线性变形速率；
10、步骤8：根据蠕滑变形区、加速变形区和临滑变形区，对线性变形速率、ps形变速率和非线性形变速率进行加权融合，得到时序insar滑坡变形监测融合结果。
11、进一步的，步骤1中，获取并预处理监测区域的合成孔径雷达影像，得到处理后的sar影像集数据，包括：
12、获取监测区域范围内sentinel-1a卫星m幅sar影像数据，m大于等于25，对获得的sar影像数据进行图像配准、辐射校正、几何校正处理，将处理后的sar影像数据并入集合n，得到处理后的sar影像集数据。
13、进一步的，步骤2中，采用干涉堆叠法对sar影像集数据进行处理，得到监测区域的线性变形速率，包括：
14、采用干涉堆叠法对sar影像集数据进行堆叠干涉处本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于形变速率差异的时序InSAR滑坡变形监测融合方法，其特征在于，包含如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于形变速率差异的时序InSAR滑坡变形监测融合方法，其特征在于，步骤1中，获取并预处理监测区域的合成孔径雷达影像，得到处理后的SAR影像集数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于形变速率差异的时序InSAR滑坡变形监测融合方法，其特征在于，步骤2中，采用干涉堆叠法对SAR影像集数据进行处理，得到监测区域的线性变形速率，包括：
4.根据权利要求1所述的基于形变速率差异的时序InSAR滑坡变形监测融合方法，其特征在于，步骤3：采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量方法对SAR影像集数据进行处理，解算出监测区域的PS形变速率，根据监测区域的PS形变速率及地理位置坐标信息构建PS变形区，包括：
5.根据权利要求1所述的基于形变速率差异的时序InSAR滑坡变形监测融合方法，其特征在于，步骤4：采用小基线集合成孔径雷达干涉测量方法对SAR影像集数据进行干涉处理，得到监测区域的非线性形变速率，依据数据点的非线性形变速率及地理位置坐标信
6.根据权利要求1所述的基于形变速率差异的时序InSAR滑坡变形监测融合方法，其特征在于，步骤5：根据PS变形区的PS形变速率、非线性变形区的非线性形变速率以及形变速率阈值，确定PS加速变形区和非线性加速变形区，包括：
7.根据权利要求1所述的基于形变速率差异的时序InSAR滑坡变形监测融合方法，其特征在于，步骤6：根据干涉堆叠法高速变形区、PS加速变形区和非线性加速变形区，得到监测区域的蠕滑变形区、加速变形区和临滑变形区，包括：
8.根据权利要求1所述的基于形变速率差异的时序InSAR滑坡变形监测融合方法，其特征在于，步骤7：持续获取监测区域的合成孔径雷达影像，并根据新获取的监测区域的合成孔径雷达影像更新临滑变形区的非线性变形速率，包括：
9.根据权利要求1所述的基于形变速率差异的时序InSAR滑坡变形监测融合方法，其特征在于，步骤8：根据蠕滑变形区、加速变形区和临滑变形区，对线性变形速率、PS形变速率和非线性形变速率进行加权融合，得到时序InSAR滑坡变形监测融合结果，包括：
10.根据权利要求1所述的基于形变速率差异的时序InSAR滑坡变形监测融合方法，其特征在于，所述方法还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于形变速率差异的时序insar滑坡变形监测融合方法，其特征在于，包含如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于形变速率差异的时序insar滑坡变形监测融合方法，其特征在于，步骤1中，获取并预处理监测区域的合成孔径雷达影像，得到处理后的sar影像集数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于形变速率差异的时序insar滑坡变形监测融合方法，其特征在于，步骤2中，采用干涉堆叠法对sar影像集数据进行处理，得到监测区域的线性变形速率，包括：
4.根据权利要求1所述的基于形变速率差异的时序insar滑坡变形监测融合方法，其特征在于，步骤3：采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量方法对sar影像集数据进行处理，解算出监测区域的ps形变速率，根据监测区域的ps形变速率及地理位置坐标信息构建ps变形区，包括：
5.根据权利要求1所述的基于形变速率差异的时序insar滑坡变形监测融合方法，其特征在于，步骤4：采用小基线集合成孔径雷达干涉测量方法对sar影像集数据进行干涉处理，得到监测区域的非线性形变速率，依据数据点的非线性形变速率及地理位置坐标信息构建非线性变形区，包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭双枫，屈云飞，高鹏翔，张鹏，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：
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