CN117826148A - 一种相干点识别的方法和*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种相干点识别的方法和***，属于无线电测量技术领域，所述方法包括：获得合成孔径雷达的影像数据；判断所述影像数据的目标点是否满足以下条件：时间序列的振幅离散指数小于第一阈值、自相关系数大于第二阈值、并且平均相干系数大于第三阈值；若满足，所述目标点为相干点。采用多检测指标的方式识别相干点，可减少时间失相干和空间失相干的影响，剔除失相关严重的非永久散射体目标，提高相干点的密度和监测精度，可提高沉降监测的精度。

Description

一种相干点识别的方法和***
技术领域
本发明涉及无线电测量技术领域，具体涉及一种相干点识别的方法和***。
背景技术
相干点也称为永久散射体(Persistent Scatterer,PS)，是在时间上辐射稳定的点目标(单个像素或一组像素)。这类点目标在观测期内具有强反射(高后向散射)和高相干性的特点。辐射稳定的目标是城市基础设施(如建筑物、桥梁、水坝、温室、金属建筑等)或自然物体(如暴露的岩石等)。
随着地铁运营里程的增长，新建地铁规模减小。逐步的，地铁监测市场由建设期监测为主转为地铁运维期监测为主。然而，运维期地铁基础设施(高架段及路基段)形变情况特征是比较特殊的。只通过统计分析影像的幅度信息，城市建成区范围内地铁基础设施的相干点目标的识别提取有一定难度。传统的PS-InSAR相干点识别通常采用单一的永久散射体识别方法，如相干系数识别法，但单一的永久散射体识别方法的错误率较高；而相干点识别是沉降监测的前置条件。因此基于传统的PS-InSAR相干点识别方法，有些相干点难以识别，轨道交通沿线区域沉降监测精度亟待提高。
发明内容
针对现有技术中存在的上述技术问题，本发明提供一种相干点识别的方法和***，采用多检测指标的方式，提高相干点的监测精度。
本发明公开了一种相干点识别的方法，包括以下步骤：获得合成孔径雷达的影像数据；判断所述影像数据的目标点是否满足以下条件：时间序列的振幅离散指数小于第一阈值、自相关系数大于第二阈值、并且平均相干系数大于第三阈值；若满足，所述目标点为相干点。
优选的，振幅离散指数表示为：
D＝σ/μ (1)
其中，D表示目标点时间序列的振幅离散指数，σ为目标点幅度时间序列的标准差，μ为目标点幅度时间序列的均值。
优选的，平均相干系数表示为：
γk表示为第x个像素在第k个干涉对下的相干系数，M(i,j)和S(i,j)分别为构成第k个干涉对的主从影像，*表示执行共轭相乘，m和n分别为滑动窗口横向和纵向的大小，为目标点的平均相干系数，N表示为相干点相邻干涉对的对数。
优选的，相干系数用于剔除失相关严重的非永久散射体目标。
优选的，所述影像数据包括经过配准处理后的时间序列；
所述振幅离散指数用于选择时间序列上的变化小于第一阈值的永久散射体，以减少时间失相干的影响；
自相关系数用于减少空间失相干的影响。
优选的，获得自相关系数的方法包括：
依次对对SAR影像进行预处理和图像配准；
对图像配准后的SAR影像进行傅里叶变换，得到它们在频率域上的表示；
从频率域表示中提取幅度信号时间序列，并计算幅度信号时间序列的自相关系数。
优选的，自相关系数的计算方式为：
Y(t，s)＝E(Xt-μt)(Xs-μs) (5)
其中，ρ(t,s)表示为幅度信号时间序列的自相关系数，t和s分别表示时间序列的时刻，Xt表示为t时刻的时相，μt表示为t时刻时相的均值，D()表示取方差，E()表示为数学期望，Y(t,s)表示为自协方差函数。
优选的，所述目标点用于检测地面沉降，检测地面沉降的方法包括：
去除目标点干涉图中的相位偏移和大气效应后，计算目标点的变形速率；
通过变形速率的垂直分量计算地面沉降。
本发明还提供一种用于实现上述方法的***，包括采集模块和识别模块，所述采集模块用于获得合成孔径雷达的影像数据；所述识别模块用于判断所述影像数据的目标点是否满足以下条件：时间序列的振幅离散指数小于第一阈值、自相关系数大于第二阈值、并且相干系数大于第三阈值；若满足，所述目标点为相干点。
优选的，所述***还包括沉降分析模块，所述沉降分析模块用于去除目标点干涉图中的相位偏移和大气效应后，计算目标点的变形速率；通过变形速率的垂直分量计算地面沉降。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：采用多检测指标的方式识别相干点，可减少时间失相干和空间失相干的影响，剔除失相关严重的非永久散射体目标，提高相干点的密度和监测精度，提高沉降监测的精度。
附图说明
图1是本发明的相干点识别的方法流程图；
图2是本发明的***逻辑框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，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的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。
下面结合附图对本发明做进一步的详细描述：
一种相干点识别的方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤101：获得合成孔径雷达的影像数据，影像数据也称为SAR影像。所述影像数据包括经过配准处理后的时间序列，配准处理为现有技术，本发明不再赘述。
步骤102：判断所述影像数据的目标点是否满足第一条件：时间序列的振幅离散指数小于第一阈值、自相关系数大于第二阈值、并且平均相干系数大于第三阈值；
若满足，执行步骤103：所述目标点为相干点。
若不满足，所述目标点不是相干点。
采用多检测指标的方式，提高相干点的密度和监测精度，提高沉降监测的精度。其中，振幅离散指数阈值法和自相关系数阈值法可提高相干点密度，相干系数阈值法可进一步提高监测精度。
其中，振幅离散指数用于选择时间序列上的变化小于第一阈值T1的永久散射体，选择时间序列上的变化小的目标点，以减少时间失相干的影响。基于大数据量的SAR影像下幅度离差和相位偏差间的统计关系选择高可信度的永久散射体。
振幅离散指数可以表示为：
D＝σ/μ (1)
其中，D表示目标点时间序列的振幅离散指数，σ为目标点幅度时间序列的标准差，μ为目标点幅度时间序列的均值。即对经过配准处理后的时序SAR数据，计算同一目标点在时间序列多影像上的方差、均值，将两者之比作为永久散射体识别方法的测度，选择小于第一阈值的目标点为永久散射体，即D<T1。
自相关系数用于减少空间失相干的影响，也称为点目标检测法。通过对永久散射体原理分析可知，由于角反射器效应具有高亮度。时间内的回波信号保持恒定，相位特征也很稳定的目标点，可以识别为候选永久散射体。可通过将SAR影像进行处理来获取幅度信号之间的时间序列自相关系数，设置一定的平均光谱相干性来筛选出高质量的点目标。具体步骤如下：
步骤301：对SAR影像进行预处理(如辐射校正、大气校正和地形校正等)，对时间序列SAR影像进行图像配准，可得到时间序列干涉对。预处理能够提高影像的质量和可比性；图像配准可确保其在相同的地理坐标下，这是计算光谱相关性的前提条件。
步骤302：对图像配准后的SAR影像进行傅里叶变换，得到它们在频率域上的表示，以进行进一步的频谱分析和处理。SAR影像记录了雷达波在地物上的散射信号，这些信号的幅度和相位信息实际上已经包含了地物的频率域特征。
步骤303：从频率域表示中提取幅度信号时间序列，并计算幅度信号时间序列的自相关系数。用自相关系数，来计算幅度信号之间的时间自相关性，衡量在不同SAR影像时相间地物幅度信息(后向散射信号)的相关程度。自相关系数反映了光谱相关性。这种相关系数计算方法对于信号处理、数据分析等领域有着广泛的应用。
自相关系数的计算方式为：
Y(t，s)＝E(Xt-μt)(Xs-μs) (5)
其中，ρ(t,s)表示为幅度信号时间序列的自相关系数，t和s分别表示时间序列的不同时刻，Xt表示为t时刻的时相，μt表示为t时刻时相的均值，D()表示取方差，E()表示为数学期望，Y(t,s)表示为自协方差函数。幅度信号时间序列表示为：{Xt,t∈T}。
平均相干系数用于剔除失相关严重的非永久散射体目标。确保最终获取高密度、高质量的永久散射体。经过统计分析可以认为具有SAR影像上高空间相干性的点对应着地面上的建筑物等高相干区域。因此可以进一步计算平均相干系数来选择相干系数较高的点目标。相干性是衡量干涉相位噪声的最直观的标准，相干系数法根据目标像素周围临近像素的值来估计其平均相干系数。
平均相干系数表示为：
γk表示为目标点在第k个干涉对下的相干系数，M(i,j)和S(i,j)分别为构成第k个干涉对的主从影像，*表示执行共轭相乘，m和n分别为滑动窗口横向和纵向的大小，为目标点的平均相干系数，N表示为相干点相邻干涉对的对数。N个干涉对的相干系数表示为：(γ1,γ2，…,γN)
在植被或水体等表面物体处，不同的散射机制可能会导致雷达波的相位发生较大的变化，从而造成失相干现象。植被树叶、枝干等多个散射源引起不同方向的多次散射，导致雷达波的相位不一致；其次，植被的生长状态和结构变化也会导致雷达波的相位变化。水体失相干的主要原因是由于表面的多次反射等因素引起的，来自不同方向和位置的雷达波之间存在相位差异，从而导致水体区域的相干性降低。平均相干系数可以快速识别并剔除这些失相干的数据。
所述目标点用于检测地面沉降，检测地面沉降的方法包括：
步骤201：去除目标点干涉图中的相位偏移和大气效应后，获得干涉图，通过干涉图计算目标点的变形速率。去除目标点干涉图中的相位偏移和大气效应为现有技术，本申请中不再赘述。
步骤202：通过变形速率的垂直分量计算地面沉降。
通过将时间序列振幅离散指数阈值法、点目标检测方法选择出受时间失相干和空间失相干影响较小的永久散射体候选点，大大提高了单一监测方法的永久散射体密度。在此基础上采用相干系数阈值法优化了相干点目标的识别，有效剔除错误识别的相干点，提高了传统相干点识别方法的可靠性。最后分离出这些目标点上的地形相位以此来监测地面沉降，实现地铁运维期的高质量监测。将同时满足第一阈值、第二阈值和第三阈值的点选为相干点(PS点)，这种多重信息选择的方法充分考虑了相干点的多种特性。
相干系数在0.8以上则表示具有较高相干性，振幅离散指数在0.15一下则具有较稳定的幅度信息。建筑物等人造结构的光谱自相关系数一般在0.6以上。因此在一个具体实施例中，第一阈值T1取值0.1，第二阈值T2取值0.8，第三阈值T3取值0.9，但不限于此。
本发明的方法可以在时间上识别辐射稳定的点。水准点监测数据以及其他的现场资料也可以为相干点的识别提供参考。这些点目标在观测期内具有强反射(高后向散射)和高相干性的特点。一旦确定这些点作为稳定的PS候选点，就使用位移模型从去平后的干涉图中去除相位偏移和大气效应，得到每个像素的最终变形速率。
本发明还提供一种用于实现上述方法的***，如图2所示，包括：采集模块1和识别模块2，所述采集模块1用于获得合成孔径雷达的影像数据；所述识别模块2用于判断所述影像数据的目标点是否满足以下条件：时间序列的振幅离散指数小于第一阈值、自相关系数大于第二阈值、并且相干系数大于第三阈值；若满足，所述目标点为相干点。
所述***还包括沉降分析模块3，所述沉降分析模块用于去除目标点干涉图中的相位偏移和大气效应后，计算目标点的变形速率；通过变形速率的垂直分量计算地面沉降。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种相干点识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：
获得合成孔径雷达的影像数据；
判断所述影像数据的目标点是否满足以下条件：时间序列的振幅离散指数小于第一阈值、自相关系数大于第二阈值、并且平均相干系数大于第三阈值；
若满足，所述目标点为相干点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，振幅离散指数表示为：
D＝σ/μ (1)
其中，D表示目标点时间序列的振幅离散指数，σ为目标点幅度时间序列的标准差，μ为目标点幅度时间序列的均值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，平均相干系数表示为：
γk表示为目标点在第k个干涉对下的相干系数，M(i,j)和S(i,j)分别为构成第k个干涉对的主从影像，*表示执行共轭相乘，m和n分别为滑动窗口横向和纵向的大小，为目标点的平均相干系数，N表示为相干点相邻干涉对的对数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，相干系数用于剔除失相关严重的非永久散射体目标。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影像数据包括经过配准处理后的时间序列；
所述振幅离散指数用于选择时间序列上的变化小于第一阈值的永久散射体，以减少时间失相干的影响；
自相关系数用于减少空间失相干的影响。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获得自相关系数的方法包括：
依次对对影像数据进行预处理和图像配准；
对图像配准后的影像数据进行傅里叶变换，得到它们在频率域上的表示；
从频率域表示中提取幅度信号时间序列，并计算幅度信号时间序列的自相关系数。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，自相关系数的计算方式为：
Y(t，s)＝E(Xt-μt)(Xs-μs) (5)
其中，ρ(t,s)表示为幅度信号时间序列的自相关系数，t和s分别表示时间序列的时刻，Xt表示为t时刻的时相，μt表示为t时刻时相的均值，D()表示取方差，E()表示为数学期望，Y(t,s)表示为自协方差函数。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标点用于检测地面沉降，检测地面沉降的方法包括：
去除目标点干涉图中的相位偏移和大气效应后，计算目标点的变形速率；
通过变形速率的垂直分量计算地面沉降。
9.一种相干点识别的***，其特征在于，用于实现如权利要求1-8任一项所述的方法，所述***包括：采集模块和识别模块，
所述采集模块用于获得合成孔径雷达的影像数据；
所述识别模块用于判断所述影像数据的目标点是否满足以下条件：时间序列的振幅离散指数小于第一阈值、自相关系数大于第二阈值、并且相干系数大于第三阈值；若满足，所述目标点为相干点。
10.根据权利要求9所述的***，其特征在于，还包括沉降分析模块，所述沉降分析模块用于去除目标点干涉图中的相位偏移和大气效应后，计算目标点的变形速率；通过变形速率的垂直分量计算地面沉降。
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