本发明属于图像处理技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于多时序sar图像提取输电通道地表形变的方法。
背景技术：
中国经济社会高速发展的今天，电力需求日益增长，作为我国重要的水电输出通道，西南地区输电通道多经过地质条件恶劣，交通设施薄弱的区域。同时也是我国泥石流、滑坡等地质灾害频发的地区。因此，出于对整个电网运行稳定和安全的考虑，面向地质条件复杂且无人值守的输电通道区域，研究长时间的、快速有效的地表形变监测技术，从长远来看，有着广阔的应用前景和积极的现实意义。
传统监测地表形变的手段受多种条件的限制，还存在许多不足。比如机械测量法受地形和气象条件的影响较大，连续观测能力也较差，而精密监测方法虽然精度高，却面临高成本和地形条件的限制。
现代微波遥感技术，自20世纪五六十年代从对空雷达和射电天文发展而来，迄今已经从理论研究和技术突破走向全面的应用，并成为气象、海洋、环境等业务应用和地球与空间科学研究的重要数据和信息获取手段，在国民经济、社会发展、国防建设和科学研究中发挥重要作用。sar是一种从真实孔径雷达演变而来的新型雷达系统，“合成”指的是一种可以大幅度提高空间分辨率的回波处理方法。sar系统生成影像的方式决定了它与众不同的特性，sar图像实际上是一些数据样点的集合，而不是利用微波进行的摄影。sar影像的基本维度是距离向和方位向，每个像素代表了某个特定的距离和方位的微波响应。sar干涉测量技术是一种利用sar影像中相位与幅度信息提取地表形变信息的技术。与传统的方法相比较，使用insar技术对输电通道地表形变进行监测有覆盖范围广、可以全天时全天候观测、测量结果精度高、测量成本低的优势。时序insar技术是一种新型sar影像处理技术，通过对sar影像中的像素点进行筛选，去除干扰项，获得更高的解算精度，实际应用中其测量的形变精度能够达到厘米甚至毫米级别。同时，由于sar系统独特的成像机理，在地表复杂区域，图像上会出现阴影和叠掩，增加了从中提取真实地表形变的难度，目前国内外对基于sar影像的输电通道地表形变提取方法还有许多不足，如何利用sar图像提取输电通道地表形变是需要解决的难题。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服现有技术的不足，针对输电通道在sar图像中的独特特征(既包含强散射体，又包含缓慢去相关散射体)，提供一种基于多时序sar图像提取输电通道地表形变的方法，以实现地表复杂地区输电通道地表形变的提取。
为实现上述发明目的，本发明基于多时序sar图像提取输电通道地表形变的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、待处理原始图像的获取
通过星载合成孔径雷达获取待处理的多幅输电通道同轨道同模式sar图像；
(2)、公共主影像的选取
对获取的多幅sar影像参数进行综合考量，选取其中一幅为公共主影像，作为以后处理的基准；
(3)、图像预处理
对获取的原始图像进行预处理，对原始图像进行裁剪、图像配准、平地相位去除、地形相位去除，从而得到多幅差分干涉sar图像；
(4)、高相干点的选取和融合
针对输电通道不同地物目标微波散射特性的特点，采用ps-insar技术完成对目标区域强散射体(输电铁塔)的识别和选取，采用sbas-insar技术完成对目标区域缓慢去相关散射体(农田、灌木)的识别和选取。在保证精度的同时提取更多的有效相干点。再对两个高相干点集进行融合，去除干扰项、重复项；
(5)、相位解缠
对高相干点集建立delaunay三角网，之后基于三维相位解缠模型完成相位解缠，得到高相干点的真实相位信息；
(6)、输出形变速率图
依据相位模型，对相位解缠得到的真实相位值进行误差项的剔除，之后经过处理，输出输电通道年平均地表形变速率图。
本发明的发明目的是这样实现的：
本发明基于多时序sar图像提取输电通道地表形变的方法，通过星载合成孔径雷达获取同一山区输电通道不同时间的多幅同轨道、同模式的sar图像，首先基于一个综合的评定标准，选择一幅公共主影像，然后以公共主影像为基准对图像进行裁剪、图像配准、平地相位去除、地形相位去除等预处理得到差分干涉图集。针对输电通道不同地物目标微波散射特性的特点，采用ps-insar技术完成对目标区域强散射体(输电铁塔)的识别和选取，采用sbas-insar技术完成对目标区域缓慢去相关散射体(农田、灌木)的识别和选取。在保证精度的同时提取更多的有效相干点。再对两个高相干点集进行融合，去除干扰项、重复项。对融合后的高相干点集构建delaunay三角网，之后进行相位解缠，得到高相干点的真实相位信息。这里差分相位具有时间和空间上离散分布的特点，因此将相位解缠分为两步进行，先进行时间域内的相位解缠，然后进行空间域内的相位解缠。相位解缠后的相位信息由多部分构成，这里以时间空间相干性为依据对相位中各个成分进行分类，并采用不同的滤波方式进行分离，得到与地表形变有关的相位分量，通过计算输出形变速率图。
附图说明
图1是本发明基于多时序sar图像提取输电通道地表形变的方法一种具体实施方式流程图；
图2是经过滤波处理后输出的轨道误差相位；
图3是经过滤波处理后输出的空间相关性的dem误差；
图4是经过滤波处理后输出的主影像大气和轨道误差；
图5是经过计算后最终输出的年平均沉降速率图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。
图1是本发明基于多时序sar图像提取输电通道地表形变的方法一种具体实施方式流程图。
在本实施例中，如图1所示，本发明基于多时序sar图像提取输电通道地表形变的方法包括：
s1、待处理原始图像的获取
在具体实施过程中，可以通过星载合成孔径雷达获取同一山区输电通道不同时间的多幅同轨道、同模式的sar图像。在本实施例中，原始图像星载卫星terrasarx波段的高分辨率sar影像。
s2、公共主影像的选取
出于使差分干涉图集的相干性之和最大化的目的，对时间基线、空间基线、多普勒中心频率差、热噪声进行综合评价，选取最优的公共主影像。在本实施例中，对高分辨率sar影像，利用现有的商务软件分别计算原始图像的相关指数，选取其中的最佳公共主影像。
s3、图像预处理
对获取的原始图像进行预处理，以公共主影像为基准对原始图像进行裁剪、图像配准、平地相位去除、地形相位去除，从而得到多幅差分干涉sar图像。
s4、高相干点的选取和融合
针对输电通道不同地物目标微波散射特性的特点，采用ps-insar技术完成对目标区域强散射体(输电铁塔)的识别和选取，采用sbas-insar技术完成对目标区域缓慢去相关散射体(农田、灌木)的识别和选取。在保证精度的同时提取更多的有效相干点。再对两个高相干点集进行融合，去除干扰项、重复项。在本实例中，根据图像分辨率与目标区域地形特点，在迭代计算中将滤波窗口设为16x16，。
s5、相位解缠
对高相干点集建立delaunay三角网，之后基于三维相位解缠模型完成相位解缠，得到高相干点的真实相位信息。在本实例中，根据相位解缠与图像分辨率关系，相位解缠滤波窗口设为20x20，重采样网格设为50x50。
s6、输出形变速率图
依据相位模型，采用不同的滤波方式分别将轨道误差相位、空间相关性的dem误差、主影像大气和轨道误差从解缠后的相位中分离出去，得到与地表形变有关的相位分量，之后经过计算，输出输电通道年平均地表形变速率图
下面结合图2、图3、图4、图5，对本实施例进行详细描述。
(1)、本实施例中，对获取的未处理高分辨率sar影像进行预处理，利用商务软件完成公共主影像的选取，之后以公共主影像为基准对其余sar图像进行裁剪、图像配准、平地相位去除、地形相位去除，得到多幅差分干涉图像，为后续高相干点的选取做准备。需要说明的是，输出图像为包含幅度信息和相位信息的复图像。
(2)、对获取的差分干涉图集中的像元点进行筛选，提取出符合要求的高相干目标点。在本实施中采用ps-insar技术完成对目标区域强散射体(输电铁塔)的识别和选取，采用sbas-insar技术完成对目标区域缓慢去相关散射体(农田、灌木)的识别和选取。再对两个高相干点集进行融合，去除干扰项、重复项。
在ps-insar技术中，首先利用幅度离差阈值法完成ps点的初选，幅度离差法的表达式如下
本次实施中，选取的幅度离差阈值为0.42，对于候选ps点，首先基于空间域的低通滤波将空间相关相位分量分离出去，对剩余相位分量，基于相位稳定性进行评价，选取符合要求的ps点。对第j幅差分干涉图中的任一候选ps点x，其高程误差相位与垂直基线存在线性关系：
φε,x,i＝b⊥,x,ikx,i
其中，线性相关系数kx,j与垂直基线相关，可以通过在所有干涉图中利用最小二乘法求取系数kx,i。而后得到高程误差估计值
候选ps像元点的相位稳定性可以通过下式进行评价：
该式称为时域相干系数。在对ps候选点进行精选的时候，首先需要对γx值进行修正。这里，我们通过多次迭代来实现这一目的。经过多次迭代，分步筛选候选的ps像元，逐步削弱高程误差相位和噪声相位对计算结果的影响。当γx的均方根变化小于给定阈值的时候，停止迭代，将计算结果保存，用于接下来ps点的选取。最后，通过对γx设定一个阈值，完成对ps点的精选。
利用sbas-insar技术选取sdfp点的方式与上述ps-insar技术选取ps点的方式大致相同，同样是基于相位稳定性，以时域相干系数为评价标准完成sdfp点的选取。区别在于，sbas-insar技术以幅度差分利差阈值完成sdfp点的初选，幅度差分离差值表达式如下：
dva＝σva/μa
其中，σva是主影像和辅影像之间的幅度差的标准偏差，μa是平均幅度。虽然这与幅度离差指数相似。但是，在应用光谱滤波的情况下，σva是对相位稳定性的更好估计。
(3)、在高相干性点(ps点与sdfp点)被选取出来后，其相位信息是“缠绕的”，代表了主辅影像之间的“相对”相位差。为了求解得到“绝对”相位差，进而获得输电通道地表形变速率，必须利用对差分干涉相位信息进行相位解缠。三维相位解缠也可以被描述最小范数问题：
这里采用一种准∞范数三维解缠算法，首先将三维数据分割为空间域二维数据和时间域一维数据，经过残差点识别，残差点组网后，进行闭合残差回路处理和截断残差回路处理，最后进行相位积分。相位积分是解缠算法的最后一步。从任意点开始，沿着未被截断的弧段去积分解缠其邻近点。然后使用同样的方法解缠所有相位直到没有可沿积分路径达到的像素点。
(4)、在得到高相干点的“真实”相位信息后，除形变相位之外，其中包含多个误差分量。需要通过多次滤波得到真是的形变相位分量。相位解缠后，如果当轨道误差很明显时，在去除空间相关相位误差部分之前，在干涉图中估计出轨道条纹，并且去除，输出结果如图2。然后利用时间低通滤波器得到形变相位和主影像大气和轨道误差之和，将该两项和减去后，得到空间相关的dem误差，输出结果如图3。之后，利用最小二乘原理得到主影像的大气和轨道误差，输出结果如图4。
经过空间滤波去除噪声后，最后得到的便是与地表形变相关的相位信息，经过计算后，得到输电通道的年平均沉降速率，图5位地表形变速率的最终输出结果。需要说明的是，图中符号表示运动方向，与形变速率快慢无关。定义沿雷达视线向靠近传感器的形变为正值，沿雷达视线向背离传感器的位移为负值。
尽管上面对本发明说明性的具体实本发明基于随机蕨多特征融合的安全帽检测方法施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。