CN104765026A - 合成孔径雷达干涉测量数据中地面属性数据的提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及合成孔径雷达干涉测量数据中地面属性数据的提取方法。目的在于提出了PS数据中地面属性数据的提取方法。步骤如下：导入地面地理数据；将地面边界的数据沿东西方向内收Tx，将地面边界的数据沿南北方向内收Ty，重新确定地面新边界；判断每个PS点是否落入地面新边界，如果是，提取该数据；如果否，剔除该数据；获得提取后的第一数据集；判断第一数据集内PS点图像的灰度值是否在Vmin与Vmax之间，如果是，进一步提取该数据；如果否，剔除该数据。经过本发明方法对地面属性数据提取，PS点的正确率为95.1％。

Description

合成孔径雷达干涉测量数据中地面属性数据的提取方法
技术领域：
本发明涉及合成孔径雷达技术，进一步涉及合成孔径雷达干涉测量数据中地面属性数据的提取方法。
背景技术：
作为一种重要的遥感对地监测手段，合成孔径雷达干涉测量(Interferometry Synthetic Aperture Radar，InSAR)可以监测的目标包含有地表各种复杂的地物，如建筑物、地面、桥梁、地面等。不同的地物覆盖基础结构差异极大，地面沉降表现出来的特征受多种因素的影响。对大区域尺度的地面形变的分析，可近似认为像元点的形变率代表了地面的真实形变，然而，对建筑物和工程设施密集的城市，这种假设的合理性就不存在。以建筑物为例，建筑物的桩基结构千差万别，特别是高层建筑物自身地基处理时有桩基加固措施，桩基的着力点在地层深处。建筑自身的重力所表现出的下沉现象，反映的是建筑物通过桩基与深层地层的相互作用的结果，建筑物与地表的支撑力没有直接关系，与无附载的地表所表现的地面下沉有完全的区别，无附载地表的沉降与建筑物的沉降无论在时间与速率上都有不同的表现。因此从沉降目标分析，有必要将建筑物、地面等不同类型的永久散射体(Permanent Scatter,PS)点区分开来。
从沉降机理角度分析，地面沉降类型按成因可划分为自然因素和人为因素类型。自然因素类型主要为地质构造运动和土次固结引发的沉降等；人为因素类型主要有超量抽取地下水、工程建设引发的地面沉降等。且两者表现出来的特征也不相同。前者具有整体性，其对应的监测信息的特点在于一定范围内具有变化缓慢、梯度小等特点，具有可内插性；后者具有局部性，其对应的监测信息的特点在于相对于周围地物而言具有变化梯度大、影响范围有限等特点。因此通过从沉降机理的理论角度进行分析可知，不同类型地物目标的沉降机理存在差异，沉降信息特征也因此表现出不同的特征，因此应当开展PS点的属性分类工作。
发明内容：
本发明的目的在于提出基于地理信息数据库，提出了PS数据中地面属性数据的提取方法。
合成孔径雷达干涉测量数据中地面属性数据的提取方法，包括如下步骤：
导入地面地理数据，至少包括地面边界的经度和纬度；
将地面边界的数据沿东西方向内收Tx，将地面边界的数据沿南北方向内收Ty，重新确定地面新边界；所述Tx为合成孔径雷达干涉测量数据东西方向的定位误差，Ty为合成孔径雷达干涉测量数据东西方向的定位误差；
判断每个PS点是否落入地面新边界，如果是，提取该数据；如果否，剔除该数据；获得提取后的第一数据集；
判断第一数据集内PS点图像的灰度值是否在Vmin与Vmax之间，如果是，进一步提取该数据；如果否，剔除该数据；Vmin为地面属性PS点的最小亮度值，Vmax为地面PS点的最大亮度值；
获得进一步提取后的第二数据集，该数据集内的PS点属性为地面。
作为优选方案，Vmin＝60；Vmax＝122。
本发明相对于现有技术的优点在于：
(一)经过时序InSAR数据采用本发明方法对地面属性数据提取，PS点的正确率为95.6％。
(二)属性数据提取后进行的地面沉降监测结果与水准测量相比的符合精度优于5mm，能满足PS-InSAR开展高精度地面沉降监测的需求。
附图说明：
图1代表本发明在东西方向、南北方向内收的示意图；图中，外部的矩形代表地理数据所确定的地面边界，内部矩形代表内收后所确定的地面边界。
具体实施方式：
实施例：
(1)地理编码误差分析
在实验区范围内共选择27个地面点进行其地理编码误差分析，误差统计如表1所示。X向(东西向)中误差为1.19米，Y向(南北向)中误差为0.94米，平面总中误差为1.52米。
(2)二维空间分析
以实验区内地面为例，说明数据提取的过程：
覆盖面积1.3平方公里，经过时序InSAR数据处理后共有PS点2931个。
首先，导入地面地理数据，至少包括地面边界的经度和纬度；
将地面边界的数据沿东西方向内收1.19米，将地面边界的数据沿南北方向内收0.94米，重新确定地面新边界；
判断2931个PS点中每个PS点是否落入地面新边界，如果是，提取该数据；如果否，剔除该数据；
获得提取后的第一数据集，该数据集内包含1265个PS点；经过分析异常点为206个，正确率为83.7％。
(3)影像特征分析
选择实验区内选择14个区域进行地面的亮度信息分析，亮度统计信息如表2所示。采用最值分析法可知所有地面的最小值为53，最大值为159。
判断第一数据集内PS点图像的灰度值是否在53与159之间，如果是，进一步提取该数据；如果否，剔除该数据；
获得进一步提取后的第二数据集，该数据集内的PS点属性为地面。最终获得属于该地面的高可信度的PS点1075个，经过分析，其中异常点为53个，正确率为95.1％。
最终获得属于该地面的高可信度的PS点1075个，监测密度为826个/平方公里。最大沉降点为-14.76mm/yr，平均沉降量为-5.77mm/yr。
表1 地面点地理编码误差分析
No X90 Y90 GCP_X GCP_Y dx dy
1 141825.66 285283.88 141824.56 285284.8638 1.10 -0.98
2 141680.20 284635.45 141680.17 284634.2978 0.03 1.16
3 142326.89 284810.62 142326.53 284811.3343 0.36 -0.71
4 141306.14 285282.01 141305.26 285281.0458 0.89 0.96
5 142948.60 285089.38 142948.05 285088.6009 0.55 0.78
6 143579.62 285769.78 143578.99 285770.4259 0.63 -0.65
7 143883.68 285426.99 143882.79 285427.1965 0.89 -0.20
8 142260.31 284121.51 142261.19 284120.9835 -0.88 0.52
9 141959.80 284112.65 141961.39 284112.2042 -1.59 0.45
10 141759.70 282279.89 141760.61 282278.213 -0.90 1.68
11 141918.86 281340.69 141917.59 281341.6432 1.28 -0.95
12 143453.57 282094.66 143453.01 282095.2933 0.56 -0.63
13 144492.34 284237.73 144493.57 284238.26 -1.22 -0.54
14 144915.82 284589.45 144914.09 284590.05 1.73 -0.61
15 145030.94 284421.13 145029.22 284420.89 1.72 0.24
16 144967.24 283936.09 144967.86 283935.37 -0.62 0.72
17 145867.18 283228.88 145864.56 283226.75 2.62 2.13
18 146540.98 283741.61 146540.98 283742.09 0.00 -0.47
19 146424.90 283028.60 146426.53 283028.32 -1.63 0.28
20 148425.46 282882.72 148424.18 282882.97 1.29 -0.25
21 148475.11 283086.69 148474.82 283087.91 0.29 -1.22
22 144435.61 286397.67 144436.90 286396.80 -1.29 0.86
23 148725.11 285271.97 148726.11 285273.76 -1.00 -1.79
24 147020.34 285098.09 147019.18 285099.78 1.16 -1.69
25 147187.60 285620.43 147188.07 285620.09 -0.48 0.33
26 146288.99 286535.71 146287.28 286535.61 1.70 0.10
27 146959.38 286427.22 146957.96 286426.77 1.42 0.45
X向中误差 1.19 Y向中误差 0.94 总中误差 1.52
表中，X90代表，Y90代表，GCP_X代表，GCP_Y代表，dx代表，dy代表。
表2 地面点灰度值分析表
No 最小值 最大值 均值
1 65 144 103
2 80 100 90
3 57 159 104
4 53 159 105
5 70 159 124
6 104 159 136
7 86 159 126
8 90 157 118
9 68 159 115
10 56 158 101
11 75 150 115
12 62 159 108
13 77 156 116
14 75 159 121
总计 53 159 113

Claims (2)

1.合成孔径雷达干涉测量数据中地面属性数据的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
导入地面地理数据，至少包括地面边界的经度和纬度；
将地面边界的数据沿东西方向内收Tx，将地面边界的数据沿南北方向内收Ty，重新确定地面新边界；所述Tx为合成孔径雷达干涉测量数据东西方向的定位误差，Ty为合成孔径雷达干涉测量数据东西方向的定位误差；
判断每个PS点是否落入地面新边界，如果是，提取该数据；如果否，剔除该数据；获得提取后的第一数据集；
判断第一数据集内PS点图像的灰度值是否在Vmin与Vmax之间，如果是，进一步提取该数据；如果否，剔除该数据；Vmin为地面属性PS点的最小亮度值，Vmax为地面PS点的最大亮度值；
获得进一步提取后的第二数据集，该数据集内的PS点属性为地面。
2.根据权利要求1所述合成孔径雷达干涉测量数据中地面属性数据的提取方法，其特征在于，Vmin＝53；Vmax＝159。
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