一种基于InSAR技术的建筑物倾斜监测方法与流程

本发明涉及合成孔径雷达干涉测量技术(interferometricsyntheticapertureradar，insar)、建筑物、高耸构筑物、倾斜监测等技术领域，尤其涉及面向建筑物及高耸构筑物的insar倾斜监测技术。

背景技术：

建(构)筑物在建设运营和使用过程中，由于受基础或结构本身变形的影响，可能导致建筑物整体发生倾斜变形。主要情形有：建筑基础外围荷载发生重大变化，如大量堆土；建筑自身基础发生较大变化，如基础浸水；遭遇强大外力冲撞致使建筑承重结构发生改变或破坏；遭遇自然灾害，如发生地震、滑坡、洪水等。建筑物倾斜变形对建筑物危害较大，对建筑物的使用寿命有直接影响。因此，在建筑物建设运营和使用期间，对建筑物进行持续有效地倾斜监测，可靠地获取建筑物的运行状态，对于保障建筑物及人民生命财产的安全具有重要意义。

对于建(构)筑物的倾斜监测，常用的测量方法包括全站仪观测法、垂准法、相对沉降观测法等。上述测量方法通常需要现场设置测量标志，定期人工现场操作，需要耗费大量的人力物力。由于具有大范围、高精度、全天时全天候测量的优势，insar技术已逐渐成熟应用于城市地面沉降观测、滑坡变形监测等领域。但是，该技术通常用于获取目标在雷达视线方向的变形量，在特殊情况下可通过投影变换得到目标在垂直方向或水平方向的移动，尚未用于建(构)筑物倾斜监测。

合成孔径雷达干涉测量技术(interferometricsyntheticapertureradar，insar)指利用星载或地基雷达影像进行干涉处理，获取地表高程和变形信息的技术。它利用雷达向目标区域发射微波，然后接收目标反射的回波，得到同一目标区域成像的sar复数影像对，sar复数影像对共轭相乘可以得到干涉图。根据干涉图的相位值，可计算出目标区域表面高程的微小变化，用于变形监测。

建筑物包括单层建筑物、多层建筑物、高层建筑物和超高层建筑物。高耸构筑物泛指信号塔、输电铁塔、烟囱、桥墩等高度较大、横断面相对较小的构筑物。

倾斜监测通常指采用全站仪观测法、垂准法、相对沉降观测法、摄影测量法等观测方法获取建筑物的倾斜方向和倾斜度。

技术实现要素：

为了实现本发明的目的，本发明提供一种基于insar技术的建筑物倾斜监测方法。

本发明的具体技术方案如下：一种基于insar技术的建筑物倾斜监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

第一步：利用差分干涉测量技术获取差分干涉图集合；

第二步：利用时间序列insar技术获取建筑物表面监测点集合的空间位置和变形信息；

第三步：利用insar监测结果和卫星参数信息计算建筑物及高耸构筑物的倾斜方向和倾斜度。

进一步地，在所述第一步中，通过影像配准、干涉相对组合模式选取、干涉图生成、模拟地形相位、去地形相位等步骤，获取差分干涉图集合；

所述模拟地形相位步骤中所采用的外部dem数据包括低分辨率srtm数据，或是基于倾斜摄影技术生成的高分辨率地形数据。

进一步地，在所述第二步中，通过相干目标点选取、相位解缠、参数估计、轨道误差相位估计、大气误差相位估计、季节性温度模型相位估计、变形序列获取、地理编码等步骤，获取建筑物表面监测点集合的空间位置和变形信息。其中，季节性温度模型相位估计目的为消除建筑物热胀冷缩效应引起的相位。

进一步地，所述季节性温度模型相位估计方法为基于监测点相位差与建筑物热膨胀因子的关系式，所述季节性温度模型相位与建筑物热膨胀因子的关系式表示为：

式中，为第k景已解缠的差分干涉图中监测点i和j的相位差值，为已去除高程误差和线性变形速率的相位；λ为sar卫星所发射电磁波的波长；δtemp^k代表第k景差分干涉图所对应两幅sar影像拍摄时间的大气温度差值；δhi,j为监测点i和j的高程差值；tep为所监测目标建筑物的热膨胀系数，为待估量；为第k景干涉图中监测点i和j对应的相位残差。

进一步地，在所述第三步中，具体应用如下步骤进行计算建筑物和高耸构筑物的倾斜方向和倾斜度：

选取建筑物立体表面任意两监测点，并所述监测点的位置用x、y、h表示，x为东方向坐标值，y为北方向坐标值，h表示监测点的高程，设定建筑物的倾斜方向为θ，倾斜度为q，δhi,j为建筑物立面两监测点i和j的高程差值，δdi,j为建筑物立面两监测点i和j在水平面投影的间距，建筑物立体表面任意两个监测点之间的变形量差值可表示为：

δdxi,j＝δhi,j*cosθ*q

δdyi,j＝δhi,j*sinθ*q

δdhi,j＝δdi,j*cos(θ-αi,j)*q

式中，δdxi,j、δdyi,j、δdhi,j分别表示两监测点i和j在东方向、北方向和高程方向变形量差值，αi,j为两监测点i和j在水平面投影点的连线与东方向的夹角，具体可表示为：

式中，δxi,j、δyi,j为两监测点i和j在东方向和北方向的坐标差；

insar结果为监测点变形量在雷达视线方向的投影，考虑雷达卫星的影像参数及轨道数据，两监测点i和j的变形量差值在雷达视线方向(los)的投影表示为：

式中，βi,j为雷达卫星影像的入射角，雷达卫星影像的入射角通常在20°～50°之间，δ为雷达卫星轨道倾角，雷达卫星影像入射角和雷达卫星轨道倾角参数可利用sar影像参数文件获取。

进一步地，利用高分辨率雷达卫星影像进行insar数据处理，可在建筑物立面上获取多个有效监测点，根据insar监测点变形量与建筑物倾斜值的关系式，对于n个监测点，最多形成n*(n-1)/2个方程式，采用最小二乘法、极大似然法等参数估计方法即可获取建筑物的倾斜方向和倾斜度。

进一步地，在所述第三步中，建筑物立体表面任意两个insar监测点在雷达视线方向变形量差值与建筑物倾斜方向、倾斜度的函数关系式；

insar结果为监测点变形量在雷达视线方向的投影，考虑雷达卫星的影像参数及轨道数据，两监测点i和j的变形量差值在雷达视线方向(los)的投影表示为：

式中，βi,j为雷达卫星影像的入射角，雷达卫星影像的入射角通常在20°～50°之间，δ为雷达卫星轨道倾角，雷达卫星影像入射角和雷达卫星轨道倾角参数可利用sar影像参数文件获取。

进一步地，在所述第三步中，根据insar监测点变形量与建筑物倾斜值的关系式，计算建筑物倾斜方向和倾斜度的方法；

利用高分辨率雷达卫星影像进行insar数据处理，可在建筑物立面上获取多个有效监测点，根据insar监测点变形量与建筑物倾斜值的关系式，对于n个监测点，最多形成n*(n-1)/2个方程式，采用最小二乘法、极大似然法等参数估计方法即可获取建筑物的倾斜方向和倾斜度。

本发明的有益效果为：本发明提出了一种面向建筑物及高耸构筑物的insar倾斜监测方法，该方法首先基于insar技术获取的建筑物表面监测点的空间位置和变形信息，并结合卫星影像参数和轨道数据，获取建(构)筑物的倾斜方向和倾斜度。上述方法可定期提供大范围广域的监测结果，大幅提高作业效率，同时无需现场布置监测设备和人工操作，大大减少人工作业成本。

附图说明

图1为本发明第一实施例的工作原理流程图；

图2a为建筑物insar倾斜监测试验结构示意图；

图2b为高层楼房的外部轮廓结构示意图；

图3为建筑物insar倾斜监测试验的累计变形量示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。

如图1所示，为本发明第一实施例的工作原理流程图，本发明所提出的面向建筑物及高耸构筑物的insar倾斜监测方法，可实现对建(构)筑物进行持续有效地定期监测。该方法的关键实施策略主要包括差分干涉处理、insar时序分析、倾斜方向和倾斜度估计，具体实施步骤如图1所示。

(1)差分干涉处理

本部分主要内容为按干涉图组合模式对sar影像序列进行干涉处理，以获取差分干涉图集合，包括影像配准、干涉相对组合模式选取、干涉图生成、模拟地形相位、去地形相位等。

a1sar影像配准步骤:sar影像配准为将sar影像序列与主影像进行配准，包括粗配准和精配准。粗配准主要利用卫星轨道参数或人工选取少量的特征点，计算待配准影像(辅影像)相对主影像在方位向(行方向)和距离向(列方向)的偏移量。

a2干涉相对组合模式选取：常用的组合模式包括单主影像组合模式、小基线集组合模式、自由组合模式。单主影像组合模式基本思想为选取一幅影像作为公共主影像，其余所有影像均为从影像。小基线集组合模式为利用空间基线阈值法选取短基线干涉对，以减弱空间失相干的影像。自由组合模式为sar影像集内的所有影像可按照任意组合的方式进行干涉配对。

a3干涉图生成：根据干涉相对组合关系，将精配准后的主辅影像进行复共轭相乘，生成相应的干涉图。对于空间基线较长的干涉相对可进行距离向频谱滤波，以消除距离向频谱偏移。

a4模拟地形相位：利用外部dem数据，根据sar成像参数建立图像坐标与大地坐标之间的映射关系，获得sar图像坐标系的高程数据，再利用影像轨道数据和sar图像的高程数据，计算每个像素的模拟地形相位。其中，所采用的外部dem数据包括但不限于低分辨率srtm数据，或者是基于倾斜摄影技术生成的高分辨率地形数据。

a5去地形相位：从干涉图中去除模拟地形相位，得到差分干涉图。差分干涉相位包括地表形变相位、高程误差相位、大气误差相位、轨道误差相位以及噪声相位等。

(2)insar时序分析

本部分主要内容为通过时序分析获取建(构)筑物立体表面有效监测点的变形序列和高程信息，包括相干目标点选取、相位解缠、参数估计、轨道误差相位估计、大气误差相位估计、季节性温度模型相位估计、变形序列获取、地理编码等内容。

b1相干目标点选取步骤：相干目标点选取为利用sar影像的强度或相位信息识别铁塔表面信噪比较高的目标点。常用的相干点选取方法包括振幅离差法、相干性阈值法、强度阈值法、信噪比阈值法等。以相干性阈值法为例，首先，基于差分干涉图计算相干系数，相干系数大于设定阈值的像素点即为备选相干目标点。

b2相位解缠：相位解缠主要为解决干涉图中2π模糊度的问题，恢复像素点的绝对相位值，可分为空间相位解缠和三维相位解缠。常用的空间相位解缠方法包括枝切法、最小费用流法、最小二乘法。三维相位解缠为结合时间维和空间维相位解缠的方法。

b3参数估计：所估计参数包括监测点的高程值和变形速率等。首先建立insar监测点间相位差值与高程差值和变形速率差值的函数关系式：

式中，为第k景已解缠的差分干涉图中监测点i和j的相位差值，λ为sar卫星所发射电磁波的波长。δt^k代表第k景差分干涉图所采用两幅sar影像的拍摄时间差值，δvi,j为监测点i和j的变形速率差值，为第k景差分干涉图的垂直基线长度，ri,j、βi,j分别为雷达卫星的斜距和雷达卫星入射角，δhi,j为监测点i和j的高程差值，为第k景干涉图中监测点i和j对应的相位残差。

利用sar影像序列生成的差分干涉图集合，基于insar监测点间相位差值与高程差值和变形速率差值的函数关系式，采用最小二乘法、极大似然法等参数估计方法即可获取建筑物表面监测点间高程差值和变形速率差值的估计。在建筑物附近稳定区域选定1个已知地面高程的监测点，即可获取建筑物立体表面监测点的高程和变形速率。

b4轨道误差相位估计：轨道误差相位为基线估计不精确导致的相位误差。常用的轨道误差改正方法包括基线精确估计和干涉相位误差校正。基线精确估计为利用地面控制点精化insar干涉基线的方法。干涉相位误差校正则多采用拟合多项式模型的方式。最后将估计的轨道误差相位从差分干涉图中去除。

b5大气误差相位估计：大气延迟校正的方法主要包括经验方法和预测方法。经验方法主要是利用大气延迟相位在时间上不相关的特性，通过时间维高通滤波和空间低通滤波来实现大气延迟相位的估计，并将其从干涉图中去除。预测方法则是利用外部气象资料(温度、气压、湿度或水汽含量信息)对sar影像成像时的大气延迟量进行直接计算。最后将估计的大气误差相位从差分干涉图中去除。

b6季节性温度模型相位估计步骤：季节性温度模型相位去除主要为去除建筑物受季节性热胀冷缩效应影响而产生的变形相位。

季节性温度模型相位估计方法为基于监测点相位差与建筑物热膨胀因子的关系式，采用最小二乘法、极大似然法估计建筑物热膨胀因子，从而获取季节性温度模型相位，最后将估计的季节性温度模型相位从差分干涉图中去除。季节性温度模型相位与建筑物热膨胀因子的关系式可表示为：

式中，为第k景已解缠的差分干涉图中监测点i和j的相位差值，为已去除高程误差和线性变形速率的相位。λ为sar卫星所发射电磁波的波长。δtemp^k代表第k景差分干涉图所对应两幅sar影像拍摄时间的大气温度差值。δhi,j为监测点i和j的高程差值。tep为所监测目标建筑物的热膨胀系数，为待估量。为第k景干涉图中监测点i和j对应的相位残差。

利用高分辨率雷达卫星影像进行insar数据处理，可在建筑物立面上获取多个有效监测点，基于该关系式，采用最小二乘法、极大似然法等参数估计方法即可获取建筑物的热膨胀系数，并实现季节性温度模型相位估计。

b7变形序列获取步骤：首先将高程误差相位、轨道误差相位、大气误差相位、季节性温度模型相位从差分干涉相位中去除，然后基于卫星参数信息将相位序列转换为变形序列。

b8地理编码步骤：地理编码为建立sar图像坐标与大地坐标之间的映射关系，对监测点变形监测结果进行地理编码，使其可与其他基础地理信息叠加分析。通常情况下，获取的监测点大地坐标为cgcs2000或wgs84椭球下的经纬度信息。考虑到后续分析方便，本发明可将监测点经纬度坐标进行投影变换。

(3)倾斜方向和倾斜度估计

本部分主要内容为利用insar监测点的解算参数和变形信息估计建(构)筑物的倾向方向和倾斜度。具体估计流程如下所示：

选取建筑物立体表面任意两监测点，在本实施例中为利用建筑物立体表面不同高度的所有监测点，解算建筑物的倾斜方向和倾斜度，所述监测点的位置用x、y、h表示，x为东方向坐标值，y为北方向坐标值，h表示监测点的高程，设定建筑物的倾斜方向为θ，倾斜度为q，δhi,j为建筑物立面两监测点i和j的高程差值，δdi,j为建筑物立面两监测点i和j在水平面投影的间距，建筑物立体表面任意两个监测点之间的变形量差值可表示为：

δdxi,j＝δhi,j*cosθ*q

δdyi,j＝δhi,j*sinθ*q

δdhi,j＝δdi,j*cos(θ-αi,j)*q

式中，δdxi,j、δdyi,j、δdhi,j分别表示两监测点i和j在东方向、北方向和高程方向变形量差值，αi,j为两监测点i和j在水平面投影点的连线与东方向的夹角，具体可表示为：

式中，δxi,j、δyi,j为两监测点i和j在东方向和北方向的坐标差；

insar结果为监测点变形量在雷达视线方向的投影，考虑雷达卫星的影像参数及轨道数据，两监测点i和j的变形量差值在雷达视线方向(los)的投影表示为：

式中，βi,j为雷达卫星影像的入射角，雷达卫星影像的入射角通常在20°～50°之间。δ为雷达卫星轨道倾角，在本实施例中，以目前处于服役期的雷达卫星(terrasar-x、cosmo-skymed、sentinel-1等)为例，并以深圳当地纬度为参考，升轨雷达卫星的轨道倾角约为-11°00′，降轨雷达卫星的轨道倾角约为11°40′。雷达卫星影像入射角和雷达卫星轨道倾角参数可利用sar影像参数文件获取。

利用高分辨率雷达卫星影像进行insar数据处理，可在建筑物立面上获取多个有效监测点，根据insar监测点变形量与建筑物倾斜值的关系式，对于n个监测点，最多形成n*(n-1)/2个方程式，采用最小二乘法、极大似然法等参数估计方法即可获取建筑物的倾斜方向和倾斜度。

进一步地，在本实施例中，如图2a、图2b所示，选用3米分辨率的升轨terrasar-x影像开展建筑物insar倾斜监测试验。试验中共收集了44景sar影像，起始时间为2013年11月27日，截止时间为2016年10月29日，影像运行波段为x波段，单景影像覆盖范围为30km×30km。图2a所示为本例中升轨sar卫星与建筑物的相对几何关系，其中sar卫星的入射角φ为37.3°。图2b为sar影像的平均强度图，可看出高层楼房的反射信号较强，外部轮廓较为清晰。

试验中采用公共主影像干涉对组合模式对sar影像序列进行干涉处理，共获取了43幅差分干涉图，然后利用insar时序分析技术获取了建筑物立体表面有效监测点的变形序列和高程信息。

如图3所示，试验中建筑物立体表面有效监测点的位置信息和在监测期间的累计变形量。图中x轴指向北方向，y轴指向东方向，h轴为高程，点的颜色深浅表示监测点在雷达视线方向累计变形量的大小。分析可知，insar技术在该建筑物表面可获取较多的有效监测点，且不同位置监测点的累计变形量存在较大差异，建筑物底部区域监测点在雷达视线方向表现为下沉，最大变形量为-13mm，建筑物顶部区域监测点在雷达视线方向表现为抬升，最大变形量为38mm。

基于insar监测点变形量与建筑物倾斜值(倾斜方向和倾斜率)的关系，采用最小二乘法，项目组获取了本案例中建筑物的倾斜方向和倾斜率。该楼房的倾斜方向为西偏南36°，倾斜度为0.08％(两监测点在倾斜方向的沉降差与其距离的比值)。

应用所述面向建筑物及高耸构筑物的insar倾斜监测方法，该方法首先基于insar技术获取的建筑物表面监测点的空间位置和变形信息，并结合卫星影像参数和轨道数据，获取建(构)筑物的倾斜方向和倾斜度。上述方法可定期提供大范围广域的监测结果，大幅提高作业效率，同时无需现场布置监测设备和人工操作，大大减少人工作业成本。