CN108983229B - 基于sar层析技术的高压输电铁塔高度及形变提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于SAR层析技术的高压输电铁塔高度及形变提取方法,通过星载卫星获取多幅高压输电铁塔地区的高分辨率SAR图像,并对图像进行配准、去斜和相位补偿预处理,获得观测数据并离散化,然后,利用奇异值分解方法对离散后的观测数据进行重采样,并用赤池信息准则对其进行散射点估计,得到散射点数量用以消除重构信号中的异常值,最终,利用观测数据的稀疏性,通过压缩感知算法实现信号重构,提取高压输电铁塔某点的高度和形变速率。本发明解决了基线稀疏且分布不均匀造成的分辨率较低的问题,并能较准确的提取高压输电铁塔某一位置的高度和形变速率。
Description
技术领域
本发明属于合成孔径雷达成像技术领域,更为具体地讲,是基于SAR层析技术的高压输电铁塔高度及形变提取方法。
背景技术
高压输电铁塔是输电线路的重要组成部分,其运行状态决定着电力***的运行稳定和安全,对其高度和形变的检测是保证输电线路安全的关键。因此,对高压输电铁塔高度及形变信息的研究是必要且有意义的一项工作。
传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar)技术虽然能够不受云雾、雨雪等条件的限制,对目标进行全天候、全天时的检测,但由于生成的SAR图像中每个像素点实际上是具有相同距离的所有散射点散射系数的叠加,因此存在圆柱对称模糊和叠掩问题,对目标的识别和提取造成了很大的困难。另外,传统的SAR技术需要通过相位解缠来获取高精度的信息,复杂的解缠过程也增加了提取信息的难度。
SAR层析技术的提出很好地解决了上述问题。目前SAR层析成像算法主要有:傅里叶变换、松弛算法(RELAX)和基于矩阵特征空间分解的方法(MUSIC)等。然而,由于垂直基线稀疏且分布不均匀,导致这些算法重构效果误差较大,且对于噪声干扰较大的山区,更难以应用于对输电铁塔高度及形变信息的提取。
发明内容
本发明的目的在于解决垂直基线稀疏且分布不均匀导致的重构效果误差较大,难以对在噪声干扰较大的山区中的输电铁塔高度及形变信息提取的问题,提供一种基于SAR层析技术的高压输电铁塔高度及形变提取方法,以实现对输电铁塔的高度信息和形变信息提取,且提取精度较高。
为实现上述发明目的,本发明基于SAR层析技术的高压输电铁塔高度及形变提取方法,包括步骤:
(1)获取SAR图像序列和SAR图像数据参数:通过星载卫星在不同时间、不同航迹位置对同一高压输电铁塔地区进行观测,获取SAR图像序列和SAR图像数据参数;
(2)图像预处理:将获取的SAR图像序列中的其中一幅做为主图像,其他图像以此图像进行配准,使图像序列中相同像素点对应相同的地物,并选择配准后的图像序列中输电铁塔上的某一相同像素点,对该像素点对应的观测数据进行去斜、相位补偿处理,得到该像素点可以进行SAR层析重构的观测数据:
(3)离散化:将得到的观测数据离散化,得到观测数据集;
(4)重采样:采用基于奇异值分解的重采样方法对离散后得到的观测数据集进行重采样,得到重采样后新的观测数据集;
(5)散射点数量估计:利用赤池信息准则对重采样后的观测数据集进行散射点数量估计,以获取该像素内的散射点数量;
(6)重构复散射函数提取高度和形变速率信息:利用散射点数量,采用基于压缩感知的最小化L1范数算法对重采样后的观测数据集进行处理重构出复散射函数,提取该像素点对应的输电铁塔位置的高度和形变速率信息。
本发明有益效果:
本发明基于SAR层析技术的高压输电铁塔高度及形变提取方法,通过对SAR图像进行配准,选取配准后的图像序列中相同像素点对应的观测数据进行去斜和相位补偿等预处理得到可以层析的观测数据,将得到的观测数据离散化,得到观测数据集,再对观测数据集进行基于奇异值分解的重采样,得到新的观测数据集,并利用赤池信息准则对重采样后的观测数据集进行处理,估计出该像素内的散射点数量,最后利用散射点数量,采用基于压缩感知的最小化L1范数算法对重采样后的观测数据集进行处理重构出复散射函数,提取该像素点对应的输电铁塔位置的高度和形变速率信息。本发明通过基于奇异值分解的重采样降低了稀疏非均匀基线造成的重构误差,同时通过散射点数量的估计,利用观测数据的稀疏性,通过压缩感知算法实现复散射函数的重构,去掉了复散射函数中的异常值,因此提高了测量精度,实现了在噪声干扰较大的山区中对输电铁塔高度及形变信息的提取。
附图说明
图1是本发明的高压输电铁塔高度及形变信息提取方法的流程图;
图2是本发明的垂直基线的分布图;
图3是本发明的散射点数量估计的流程图;
图4是本发明的输电铁塔的SAR层析结果图。
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。
在本发明中,图1为基于SAR层析技术的高压输电铁塔高度及形变提取方法的一种具体实施方式流程图,如图1所示,基于SAR层析技术的高压输电铁塔高度及形变提取方法,包括步骤:
(1)获取SAR图像序列和SAR图像数据参数:在具体实施操作过程中,通过星载卫星在不同时间、不同航迹位置对同一高压输电铁塔地区进行观测获取SAR图像序列和SAR图像数据参数。在本实施例中,采用的原始SAR图像为星载雷达TerraSAR-X高分辨率SAR图像。
利用商务软件SARscape获取SAR图像数据参数,如波长λ,入射角θ,中心斜距r,SAR图像数量N,垂直基线bn和时间基线tn等。
(2)图像预处理:将获取的SAR图像序列中的其中一幅做为主图像,其他图像以此图像进行配准,使图像序列中相同像素点对应相同的地物,并选择配准后的图像序列中输电铁塔上的某一相同像素点,对该像素点对应的观测数据进行去斜、相位补偿处理,得到该像素点可以进行SAR层析重构的观测数据;
式中,gn表示第n幅SAR图像的观测数据,γ(s,v)为该像素内散射点沿高度向和形变速率向上的复散射函数,[-Smax,Smax]和[-Vmax,Vmax]分别为高度向s和形变速率向v的成像范围,λ为波长,r为中心斜距,bn为垂直基线,tn为时间基线。
(3)离散化:将得到的观测数据离散化,得到观测数据集;
设高度向s的采样点数为P,形变速率向v的采样点数为L,总采样点数为U=P×L,可将gn的表达式离散化:
en为加性噪声,n=1,2,...N,写成矩阵形式为:
g=Rγ+e,
式中,g为N×1维矩阵,g=[g1g2…gN]T表示观测数据集;
R为N×U维矩阵,叫做观测矩阵;
Rs=[exp(j2πξns1)exp(j2πξns2)…exp(j2πξnsP)]T
Rv=[exp(j2πηnv1)exp(j2πηnv2)…exp(j2πηnvL)]T
γ=[γ(s1,v1)…γ(s1,vL)…γ(sP,v1)…γ(sP,vL)]T为需要重构的U×1维复散射函数;
e=[e1e2…eN]T为N×1维噪声。
(4)重采样:采用基于奇异值分解的重采样方法对离散后得到的观测数据集进行重采样,得到重采样后新的观测数据集;
在本发明中,获取的观测数据的垂直基线分布如图2所示,垂直基线是稀疏且分布非均匀。因此,利用奇异值分解的重采样方法降低非均匀基线造成的重构误差。
真实的垂直基线分布为bn,虚拟的均匀垂直基线分布为n,m=1,2,...N,λ为波长,r为中心斜距。设空间频率为通过插值方法重采样观测数据式中sinc(x)=sin(πx)/(πx),则重采样后的观测数据集可表示为h=Gg,式中g=[g1 g2…gN]T和h=[h1 h2…hN]T为重采样前后的观测数据集,
(5)散射点数量估计:利用赤池信息准则对重采样后的观测数据集进行散射点数量估计,以获取该像素点的散射点数量。
散射点数量估计的目的是尽可能地准确估计出一个像素内散射点数量。结合图3,估计模型的一般形式如下:
式中,p(h|θ(k),k)是用来衡量该模型与观测值拟合程度,C(k)为惩罚项。实际成像中噪声通常为恒定的高斯白噪声,因此有协方差矩阵 表示噪声的方差,I表示单位矩阵,则为固定值,其中,h为重采样后的观测数据集,R为观测矩阵,γ为需要重构的复散射函数。
在本实施例中,惩罚项C(k)采用的是赤池信息准则(AIC),X=E[hhT]T是观测数据集的自相关矩阵,特征值满足λ1≥λ2≥…≥λn,则
AIC(k)=-2logL(k)+2k(2n-k)
(6)重构复散射函数,提取高度和形变速率信息:利用散射点数量,采用基于压缩感知的最小化L1范数算法对重采样后的观测数据集进行处理重构出复散射函数γ,提取该像素点对应的输电铁塔位置的高度和形变速率信息。
由压缩感知原理可知,如果需要重构的信号是稀疏或可压缩的,就可以利用低于奈奎斯特采样率的观测数据对该信号重构。由k*∈[0,2]可知,需要重构的复散射函数γ中只有几个散射点,满足稀疏性的要求,因此可以用压缩感知重构出目标的高度信息和形变速率信息。
利用最小化L1范数重构γ,同时防止过拟合的现象发生,进行L1范数正则化:
式中,u为正则化系数。
由于得到重构出的γ中含有异常值,因此根据步骤5中散射点估计的数量,去除掉其中的异常值,再进行最小二乘法得到最终结果:
γ=(RHR)-1RHh
式中,h为重采样后的观测数据集,R为观测矩阵,γ为需要重构的复散射函数,RH为观测矩阵的转置矩阵,γ中就包含了重构点所对应输电铁塔位置的高度信息和形变速率信息。
实施例1
本实施例根据2016年的12幅二维SAR图像数据,基线分布如图2所示,以2016年4月的SAR图像为主图像,其他图像以主图像进行配准,对选取的高压输电铁塔的区域进行裁剪,并选取图像序列中地面上的一个相同像素点作为参考点和高压输电铁塔上的一个相同像素点作为实验点进行去斜和相位补偿等预处理,根据上述步骤(3)、步骤(4)、步骤(5)和步骤(6)重构出高压输电铁塔实验点位置的高度和形变速率信息。
设定参考点的高度和形变速率为0,实验点的结果都依据此进行校正。
最终,得到图4的高压输电铁塔实验点的结果,X轴为形变速率,“+”代表形变速率是远离卫星的方向,“-”则相反;Y轴为高度,“+”代表高于参考点,“-”则相反,较为精确地提取出输电铁塔实验点的高度和形变速率信息。
综上,本发明利用SAR层析技术通过将一定数量不同时间、不同轨迹位置上获取的SAR图像再次利用孔径合成理论在高度向和形变速率向上建立等效孔径,并采用重采样、散射点估计和压缩感知对目标进行高度信息及形变速率信息的提取,很好地解决了现有技术中存在的由垂直基线稀疏且分布不均匀导致的重构效果误差大的问题。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述,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。
Claims (4)
1.一种基于SAR层析技术的高压输电铁塔高度及形变提取方法,其特征在于,包括步骤:
(1)获取SAR图像序列和SAR图像数据参数:通过星载卫星在不同时间、不同航迹位置对同一高压输电铁塔地区进行观测,获取SAR图像序列和SAR图像数据参数;
(2)图像预处理:将获取的SAR图像序列中的其中一幅做为主图像,其他图像以此图像进行配准,使图像序列中相同像素点对应相同的地物,并选择配准后的图像序列中输电铁塔上的某一相同像素点,对该像素点对应的观测数据进行去斜、相位补偿处理,得到该像素点可以进行SAR层析重构的观测数据:
(3)离散化:将得到的观测数据离散化,得到观测数据集;
(4)重采样:采用基于奇异值分解的重采样方法对离散后得到的观测数据集进行重采样,得到重采样后新的观测数据集;
(5)散射点数量估计:利用赤池信息准则对重采样后的观测数据集进行散射点数量估计,以获取该像素内的散射点数量;
(6)重构复散射函数并提取高度和形变速率信息:利用散射点数量,采用基于压缩感知的最小化L1范数算法对重采样后的观测数据集进行处理重构出复散射函数,提取该像素点对应的输电铁塔位置的高度和形变速率信息:
利用最小化L1范数重构γ,同时防止过拟合的现象发生,进行L1范数正则化:
式中,u为正则化系数;
由于得到重构出的γ中含有异常值,根据步骤(5)中散射点估计的数量,去除掉其中的异常值,再进行最小二乘法得到最终结果:
γ=(RHR)-1RHh
式中,h为重采样后的观测数据集,R为观测矩阵,γ为需要重构的复散射函数,RH为观测矩阵的转置矩阵,γ中就包含了重构点所对应输电铁塔位置的高度信息和形变速率信息。
2.根据权利要求1所述的基于SAR层析技术的高压输电铁塔高度及形变提取方法,其特征在于,所述步骤(1)的SAR图像数据参数包括:波长λ、入射角θ、中心斜距r、SAR图像数量n、垂直基线bn和时间基线tn。
4.根据权利要求3所述的基于SAR层析技术的高压输电铁塔高度及形变提取方法,其特征在于,所述步骤(3)具体为:
设高度向s的采样点数为P,形变速率向v的采样点数为L,总采样点数为U=P×L,可将gn的表达式离散化:
en为加性噪声,n=1,2,...N,写成矩阵形式为:
g=Rγ+e,
式中,g为N×1维矩阵,g=[g1 g2…gN]T表示观测数据集;
R为N×U维矩阵,叫做观测矩阵;
Rs=[exp(j2πξns1) exp(j2πξns2)…exp(j2πξnsP)]T
Rv=[exp(j2πηnv1) exp(j2πηnv2)…exp(j2πηnvL)]T
γ=[γ(s1,v1)…γ(s1,vL)…γ(sP,v1)…γ(sP,vL)]T为需要重构的U×1维复散射函数;
e=[e1 e2…eN]T为N×1维噪声。
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