一种利用PSInSAR监测输电铁塔设备变形的方法与流程

一种利用psinsar监测输电铁塔设备变形的方法
技术领域
[0001]
本发明属于星载合成孔径雷达干涉测量技术领域，更具体的说是涉及一种利用psinsar监测输电铁塔设备变形的方法。


背景技术：

[0002]
星载合成孔径雷达干涉测量(interferometry synthetic aperture radar,insar)技术作为一种全天候、大面积、低成本获取地表高精度形变信息的一种监测手段，广泛应用于地形测量、地震监测、地表形变等领域。但常规insar技术受时空失相干和大气延迟相位影响等问题的制约，严重影响着其在形变监测中的精度和可靠性。永久散射体雷达干涉测量(permanent scatterer insar,psinsar)技术基于从一组时序sar图像中选取大量幅度信息稳定、保持高相干性的点进行干涉测量技术，能较好地克服时空失相干和大气延迟等影响，实现精确可靠反演地表信息。
[0003]
目前psinsar技术监测目标多为滑坡体，大型楼房建筑等能在影像明显区分的目标，而对于输电铁塔这类在影像中显示范围小的目标使用传统insar选点方法如相干系数阈值法、振幅离差指数da阈值法和相位离差阈值法不能很好的对输电铁塔在psinsar技术中永久散射体进行选择，并存在着误选率高、合理性低等问题容易造成永久散射体点的错判或漏判。
[0004]
此外在对于传统的psinsar处理中，将形变模型假设为以线性形变为主，然后在后续处理中再恢复出残余的非线性形变分量。事实上，对于输电铁塔研究目标结构形变在外部环境呈现较强的季节性变化时且在空间不相关的时候，形变解算结果会有较大误差。
[0005]
因此，如何提供一种利用psinsar监测输电铁塔设备变形的方法是本领域技术人员亟需解决的问题。


技术实现要素：

[0006]
有鉴于此，本发明提供了一种利用psinsar监测输电铁塔设备变形的方法，利用改进的psinsar技术计算输电铁塔设备的季节性变形监并给出了相应的论证，针对现有技术缺陷利用多阈值选点及季节性形变模型得到的输电铁塔形变量的方法，可以将insar监测结果与现有传统监测方法形成链接，以便更好的将insar技术在电网行业应用提供技术支持。
[0007]
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
[0008]
一种利用psinsar监测输电铁塔设备变形的方法，包括如下步骤：
[0009]
s1：利用覆盖监测区输电铁塔设备长时间序列的sar影像进行配准干涉处理生成干涉纹图，基于获取的该区域外部dem数据模拟地形相位，获取该地区长时间序列的差分干涉图；
[0010]
s2：利用相干性、振幅离差及幅度阈值的三阈值优化算法，提取分布合理的输电铁塔设备有效测量点，利用三个较高阈值条件筛选出输电铁塔设备稳定点，解算稳定点形变
量作为参考形变量，然后，逐步放宽相干系数和振幅离差阈值，增加稳定点邻域ps点数量，不断迭代，直至提取输电铁塔设备完整的测量点，且无明显噪声点干扰；
[0011]
s3：假定输电铁塔设备无明显的结构变形，主要变形为随温度变化的季节性形变，构建季节性形变模型，将第一步获取的长时间序列的差分干涉图的干涉相位导入季节性形变模型，求解ps点的季节性变形。
[0012]
优选的，步骤s3之后还包括如下步骤：
[0013]
s4：季节性形变模型求解过程中，建立sar坐标系和地理坐标系之间关系，将模型计算的变形信息和目标高度信息一同编码到地理坐标系，还原输电铁塔设备的三维轮廓。
[0014]
优选的，差分干涉图中干涉相位中的相位成分为：
[0015][0016]
其中，为干涉相位，为形变相位外，为地形残余误差，为大气延迟误差，为热噪声误差。
[0017]
优选的，利用相干性、振幅离差及幅度阈值的三阈值优化算法，筛选出分布合理，且点密度高的ps点，计算公式为：
[0018]
振幅离差阈值计算公式为：
[0019][0020]
其中，σ
a
表示幅度时间序列的标准差，m
a
表示幅度时间序列均值；
[0021]
相干系数阈值计算公式如下：
[0022][0023]
其中m(i,j)，s(i,j)分别为构成第h个干涉对的主从影像，*表示复数共轭，m，n分别表示sar图像的行列数；
[0024]
振幅阈值计算公式如下：
[0025][0026]
k表示sar影像的序号，m，n分别表示sar图像的行列数，表示第k幅图像第(i,j)个像元经辐射定标后的振幅，k为图像数量。
[0027]
优选的，季节性形变模型的构建方法如下：
[0028]
针对输电铁塔设备，变形的部分由线性形变和随温度的季节周期形变两部分组成，
[0029]
线性形变模型采用如下公式：
[0030][0031]
a1为线性形变系数，为dem误差相位，δφ
i,res
(x,r)为残余相位，包括大气延迟相位和噪声相位；
[0032]
将上式构建为包含季节周期形变参数的模型，计算公式如下：
[0033][0034]
其中，t
a
，t
b
为第i个干涉对中两景影像相对于参考影像的获取时间；t为形变周期；a2和a3第二、三项为非线性的季节性形变参数。
[0035]
本发明的有益效果在于：
[0036]
本发明通过使用psinsar技术进行对输电铁塔的设备变形进行监测，并针对输电铁塔设备监测处理过程中选择永久散射体点误差大错误率高的问题进行改进提高正确率，确定ps点数量最多且分布合理的阈值组合作为最优阈值，选取分布合理的有效测量点，参与形变计算并根据输电铁塔的形变特征，在传统线性模型基础上，引入了形变随温度变化的季节性模型，进而更合理的求解输电铁塔的真实形变情况。
附图说明
[0037]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0038]
图1附图为本发明的方法流程图。
[0039]
图2附图为本发明的数据处理流程图。
具体实施方式
[0040]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0041]
请参阅附图1，本发明提供了一种利用psinsar监测输电铁塔设备变形的方法，包括如下步骤：
[0042]
s1：利用覆盖监测区输电铁塔设备长时间序列的sar影像进行配准干涉处理生成干涉纹图，基于获取的该区域外部dem数据模拟地形相位，获取该地区长时间序列的差分干涉图；
[0043]
步骤s1中：差分干涉相位除了形变相位外，还存在地形残余误差大气延迟误差和热噪声误差等误差相位分量，干涉相位中的相位成分包括：
[0044][0045]
在后续步骤中需要计算地形残余误差，削弱大气延迟误差和热噪声误差。
[0046]
s2：利用相干性、振幅离差及幅度阈值的三阈值优化算法，提取分布合理的输电铁塔设备有效测量点，利用三个较高阈值条件筛选出输电铁塔设备稳定点(一般情况下，相干性阈值设置0.8，振幅离差阈值设置0.2，幅度阈值设置0.9)，解算稳定点形变量作为参考形变量，然后，逐步放宽相干系数和振幅离差阈值，增加稳定点邻域ps点数量，不断迭代，直至提取输电铁塔设备完整的测量点，且无明显噪声点干扰；
[0047]
步骤s2中，利用相干性、振幅离差及幅度阈值的三阈值优化算法，筛选出分布合理，且点密度高的ps点，计算公式为：
[0048]
振幅离差阈值：振幅离差阈值也可用来选择ps点，振幅离差指数可用来衡量整体相位噪声水平，计算公式为：
[0049][0050]
其中，σ
a
表示幅度时间序列的标准差，m
a
表示幅度时间序列均值；
[0051]
相干系数阈值：相干系数法是通过选取合适的滑动窗口，根据目标像素四周临近的像素值来估计其相干系数，并把估计的相干系数作为识别ps点的指标。第x个像素的相干系数表达式为：
[0052][0053]
其中m(i,j)，s(i,j)分别为构成第h个干涉对的主从影像，*表示复数共轭，m，n分别表示sar图像的行列数。
[0054]
振幅阈值：取k幅sar影像均值的最小值作为振幅阈值，之后选取满足min{a
k
|k＝1,2...,k+1|}＞t的像元作为ps点：
[0055][0056]
k表示sar影像的序号，m，n分别表示sar图像的行列数，表示第k幅图像第(i,j)个像元经辐射定标后的振幅，k为图像数量。
[0057]
s3：假定输电铁塔设备无明显的结构变形，主要变形为随温度变化的季节性形变，构建季节性形变模型，将第一步获取的长时间序列的差分干涉图的干涉相位导入季节性形变模型，求解ps点的季节性变形。
[0058]
季节性形变模型的构建方法如下：
[0059]
针对输电铁塔设备，变形的部分可以假设由线性形变和随温度的季节周期形变两部分组成，
[0060]
线性形变模型采用如下公式：
[0061][0062]
a1为线性形变系数，为dem误差相位，δφ
i,res
(x,r)为残余相位，包括大气延迟相位和噪声相位；
[0063]
将上式构建为包含季节周期形变参数的模型，计算公式如下：
[0064][0065]
其中，t
a
，t
b
为第i个干涉对中两景影像相对于参考影像的获取时间；t为形变周期；a2和a3第二、三项为非线性的季节性形变参数。
[0066]
s4：季节性形变模型求解过程中，建立sar坐标系和地理坐标系之间关系，将模型计算的变形信息和目标高度信息一同编码到地理坐标系，还原输电铁塔设备的三维轮廓。
[0067]
在图2所示的数据处理流程中，其核心算法是ps点选取和季节性形变求解，具体的实现过程如下：首先，在大气延迟相位滤除阶段，为了提高计算效率，选取散射特性稳定的少量ps点，图2中，d
a
为振幅离差值；t
a
为振幅值；γ为相干性值；t
d
′
为振幅离差的阈值；t
n
′
为振幅的阈值；t
γ
′
为相干性的阈值；计算线性形变速率和高程残余误差，估算监测区大气延迟相位。然后，在差分干涉相位中去除大气延迟相位分量，将选取的ps点作为局部参考点，构建全局网型，保证研究区域内部具有相同的起算基准，在空间上加密ps点，优化连接网型，依据加密ps点及优化的连接网型，计算线性形变速率、高程残余误差和季节性形变速率。最后，将获取的线性和季节性性形变量地理编码到地理坐标系。
[0068]
本发明通过使用psinsar技术进行对输电铁塔的设备变形进行监测，并针对输电铁塔设备监测处理过程中选择永久散射体点误差大错误率高的问题进行改进提高正确率，确定ps点数量最多且分布合理的阈值组合作为最优阈值，选取分布合理的有效测量点，参与形变计算并根据输电铁塔的形变特征，在传统线性模型基础上，引入了形变随温度变化的季节性模型，进而更合理的求解输电铁塔的真实形变情况。
[0069]
本发明首次提出了利用改进的psinsar技术计算输电铁塔设备的季节性变形监并给出了相应的论证，针对现有技术缺陷发明了利用多阈值选点及季节性形变模型得到的输电铁塔形变量的方法，可以将insar监测结果与现有传统监测方法形成链接，以便更好的将insar技术在电网行业应用提供技术支持。
[0070]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0071]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。