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    一種顧及地形地貌特征的DS-InSAR同質像元選取方法技術

    技術編號:45270043 閱讀:3 留言:0更新日期:2025-05-13 19:07
    本發明專利技術公開了一種顧及地形地貌特征的DS?InSAR同質像元選取方法,包括:對SAR影像數據進行預處理;基于外部DEM數據提取目標區域的坡度、坡向和地物覆蓋類型;確保SAR影像數據與地形地貌特征數據在同一坐標系統下;結合坡度、坡向和地物覆蓋類型地形地貌特征數據,進行同質像元的識別和選取;通過硬閾值選取算法和軟閾值選取算法,優化同質像元的選取過程;計算分析同質像元的選取精度;利用同質像元的選點結果,結合DS?InSAR數據處理流程,對目標區域的形變速率進行解算。本發明專利技術提高了DS?InSAR同質像元選取的均勻性和準確性,有效剔除因地形地貌特征引起的散射變異像元,提高了形變速率解算的精度性。

    【技術實現步驟摘要】

    本專利技術涉及地理信息系統和時序insar,特別涉及一種顧及地形地貌特征的ds-insar同質像元選取方法。


    技術介紹

    1、在分布式散射體干涉測量技術(ds-insar)中,同質點的選取是實現高精度地表形變監測的關鍵步驟。同質點是指在時間序列的sar(合成孔徑雷達)影像中,具有相同后向散射屬性和相同相位散射中心的像素集合]。這些點通常代表了地表上物理特性和幾何結構相對穩定的區域,如城市建筑物、巖石裸露區域、水體或其他人造表面。現有的永久散射體干涉測量技術(ps-insar)方法依賴于穩定散射體的密度,在大規模區域應用時面臨著ps點的爆炸性增長、數據分布不均等挑戰,而在郊區等自然特征較多的區域,這種密度往往較低,因此ds-insar技術被發展出來以增加測量散射體(ms)的密度。在形變分析中,抗噪能力強、遠距離、高分辨率監測大范圍場景的時序insar技術受到青睞,同質點能夠提供穩定且可靠的參照基準,從而使得微小形變信號得以從噪聲中分離出來,這對于大范圍復雜場景的精細形變監測尤為重要,可以顯著提升監測結果的準確性和可靠性。隨著sar技術的發展,長時間序列變形監測已成為關鍵手段。同質點選取的質量直接影響到insar時間序列分析的準確性,如果選取的同質點不準確,可能會導致形變估計出現偏差,進而影響到最終的形變監測結果,此外,同質點的空間分布密度也對監測結果的分辨率和覆蓋范圍有著重要影響。因此,開發高質量的同質點選取算法對于提高ds-insar技術的實用性和可靠性具有重要意義。

    2、目前,同質點選取算法的研究主要集中在提高算法的運算效率和增強算法的自適應性以及改善選取精度上。現有技術的選取算法中,如基于經驗閾值的相干性篩選],往往依賴于人為設定的參數,這在不同的地表條件下可能不夠靈活,且難以適應復雜的地物覆蓋類型。研究者們提出了多種基于統計模型的同質點選取算法,這些算法通過分析像元強度的時間序列,使用假設檢驗來識別同質點。例如,通過構建像元強度的統計模型,可以計算出像元之間的相似性概率,從而以概率的形式評估同質性。目前,同質點選取算法主要分為參數統計和非參數統計兩大類。參數統計方法如fashps算法,以其快速的計算速度和較低的內存消耗受到青睞,但在樣本量較小時可能不夠穩健。非參數統計方法如baumgartner-wei-schindler(bws)檢驗,則在處理非高斯分布數據時表現出更好的穩健性。盡管現有的同質點選取算法在某些方面取得了進展,但仍面臨著挑戰,如算法的計算復雜度、對異常值的敏感性以及在非均勻地表條件下的適用性,這都需要進一步優化以適應不同的監測場景和數據特性。此外,這些方法在復雜地形下容易出現異物同譜的情況,錯誤地將異質像元誤判為同質像元。


    技術實現思路

    1、本專利技術提出了一種新的同質點選取技術,該技術通過引入外部地形地貌數據,如坡度、坡向和地物覆蓋類型等地表特征數據,來優化同質點的選取過程。這種技術不僅提高了算法的自適應性和選取精度,而且能夠有效剔除因地形地貌特征引起的散射變異像元,從而提高后續形變速率解算的精度。相較于現有技術,新技術在確保同質點在空間上的均勻分布和提高選取精度方面展現了明顯的優勢。特別在地形變化劇烈的區域,新技術能顯著降低錯誤地將異質像素判定為同質像素的風險,從而證實了其在處理復雜地形時的適用性和高效性。

    2、本專利技術針對現有技術的缺陷,提供了一種顧及地形地貌特征的ds-insar同質像元選取方法,包括以下步驟:

    3、步驟1:對sar影像數據進行預處理,以確保數據的質量和可用性;

    4、步驟2:基于外部dem數據通過以下公式提取目標區域的坡度、坡向和地物覆蓋類型;

    5、

    6、其中,表示從中心像元開始在水平方向的變化率,表示從中心像元開始在垂直方向的變化率,tan-1為反正切函數,tan2-1為四象限反正切函數。通過公式計算得到的坡度slope范圍在0~90°,坡向aspect范圍在0~360°。

    7、步驟3:確保sar影像數據與坡度、坡向和地物覆蓋類型等地形地貌特征數據在同一坐標系統下。

    8、步驟4:結合坡度、坡向和地物覆蓋類型等地形地貌特征數據,進行同質像元的識別和選取。

    9、步驟5:通過硬閾值選取算法和軟閾值選取算法,優化同質像元的選取過程。如公式(3)和公式(4)所示:

    10、

    11、式中,表示pi的樣本均值,p{p}表示待估計像元點p的區間估計,為pi的地物覆蓋類型,dp為待估計中心像元點p的地物覆蓋類型。

    12、

    13、其中,ci為置信區間,為加權樣本均值,是加權樣本方差,n是樣本數量,表示標準正態分布的分位點。

    14、步驟6:計算分析同質像元的選取質量和精度。

    15、步驟7:利用同質像元的選點結果,結合ds-insar數據處理流程,對目標區域的形變速率進行解算。

    16、優選地,步驟3包括以下子步驟:

    17、步驟3.1:檢查sar強度影像與地形地貌特征數據是否為同一坐標系統。若不一致,執行步驟3.2;若一致,跳過步驟3.2。

    18、步驟3.2:將二者轉化為同一坐標系統。

    19、步驟3.3:為便于計算,將二者均轉化為wgs84地理坐標系。

    20、優選地,步驟6、步驟7分別包括以下子步驟:

    21、步驟6.1:獲取同質點數量信息文件,對其分布均勻性進行評價。

    22、步驟6.2:獲取同質點位置信息文件,分析選點精度。

    23、步驟7.1:基于選點結果,對干涉圖進行相位優化處理。

    24、步驟7.2:將優化后的干涉圖進行相位解纏處理。

    25、步驟7.3:進行形變解算,獲取目標區形變速率結果。

    26、本專利技術的上述方案有如下的有益效果:

    27、1.本專利技術通過綜合考慮地形地貌特征,提高了ds-insar同質像元選取的均勻性和準確性,尤其在地形起伏較大的區域,能夠有效剔除因地形地貌特征引起的散射變異像元。

    28、2.本專利技術選擇同質像元時在保持較高信噪比的前提下,顯著減少了異質像元的誤選情況,從而提高了形變速率解算的精度,證明了其在復雜地形條件下的適用性和有效性。

    本文檔來自技高網...

    【技術保護點】

    1.一種顧及地形地貌特征的DS-InSAR同質像元選取方法,其特征在于,包括以下步驟:

    2.根據權利要求1所述的一種顧及地形地貌特征的DS-InSAR同質像元選取方法,其特征在于,所述步驟3包括以下子步驟:

    3.根據權利要求1所述的一種顧及地形地貌特征的DS-InSAR同質像元選取方法,其特征在于,所述步驟6包括以下子步驟:

    4.根據權利要求1所述的一種顧及地形地貌特征的DS-InSAR同質像元選取方法,其特征在于,所述步驟7包括以下子步驟:

    【技術特征摘要】

    1.一種顧及地形地貌特征的ds-insar同質像元選取方法,其特征在于,包括以下步驟:

    2.根據權利要求1所述的一種顧及地形地貌特征的ds-insar同質像元選取方法,其特征在于,所述步驟3包括以下子步驟:

    3.根據權...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:許兵左幫偉易輝偉蘇允策
    申請(專利權)人:中南大學
    類型:發明
    國別省市:

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