X波段高分辨率SAR数据土石坝表面相干性时序变化分析
发布时间：2021-09-25 18:18
本文以深圳公明水库6个中小型土石坝为试验区,利用10景1 m分辨率升降轨X波段Terra SAR影像和坝体附近连续气象站的降雨量数据,研究了坝体表面相干性的时序变化与雷达本地入射角及降雨的关系。试验结果表明,混凝土面板和草坡平均相干性均会随本地入射角增加而减小,同时,草坡表面平均相干性在有微小降雨的情况下就会快速下降0.1～0.2,差分干涉图的噪声增大;混凝土面板对微小的降雨敏感度小,但是在暴雨情况下将导致其表面完全失相干。上述结果表明,针对中小土石坝坡体变形监测应当顾及坝体的坡度及入射角选择合适的雷达成像参数,同时应充分利用降雨资料评估干涉图失相干情况,剔除噪声数据。
【文章来源】：测绘通报. 2020,(10)北大核心CSCD
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
草坡与混凝土面板平均相干性与降水量关系
裰谢?旧洗τ诶状镌毒嗝妫?淦骄?喔尚远?在0．3左右，对降水的影响不敏感，混凝土面板相干性低于0．3的像素，其相位也都难以保持。图6(b)为升轨干涉图的平均相干性序列，6个坝体的草坡表面基本处于雷达远距面，平均相干性在0．37左右，混凝土表面基本处于雷达近距面，平均相干性在0．43左右，由图可知影像20170616为主影像的相干性存在一个显著突变，混凝土表面相干性降低0．1，草坡表面也存在微小的减弱，这主要是由于73mm降雨导致的。公明水库的6个坝体朝向并不一致，根据式(1)—式(2)计算6个坝面的本地入射角如图7中的虚线所示。为分析坝面本地入射角与相干性的关系，选取了没有受到降雨影响的影像20170526—20170709升轨干涉对和20171128—20171231降轨干涉对，对应图4、图5中带边框的相干图和干涉图可知，这两对影像获取的3号坝相干性最高，差分干涉相位最平滑连续。图7草坡与混凝土面板表面相干性与本地入射角相关性统计图7(a)为由升轨干涉对20170526—20170709统计得到的6个坝体草坡表面和混凝土表面的平均相干性结果。升轨影像中，草坡面为雷达近距面，本地入射角大多在25°以下，相干性大多保持在0．9上下。混凝土面为雷达远距面，本地入射角大多在45°以上，相干性约为0．35，几乎不随入射角的改变发生变化。图7(b)为由降轨干涉图20171128—20171231统计得到的6个坝体草坡表面和混凝土表面的平均相干性结果。降轨影像中，混凝土面为4测绘通报2020年第10期
2研究区概况与数据集公明水库位于深圳市西北部，水库设计正常蓄水位59．7m，总库容1．48亿m3，是深圳第一座库容超亿立方米的大型水库，也是城市供水调蓄工程的重要组成部分。水库由从南到北由6座土石坝构成，编号为1～6，其中5号坝为折线型大坝，本文将其北部命名为5N号，南部命名为5S号，如图3所示。图3公明水库位置本文收集覆盖公明水库的10景TerraSAＲ卫星Spotlight模式X波段VV极化影像数据，距离向分辨率为0．45m，方位向分辨率为0．86m。其中，5景升轨影像，时间跨度为2017年2月—10月，本地入射角为36．4°;5景降轨影像，时间跨度为2017年6月—12月，本地入射角为39．2°。公明气象站距公明水库约5km，分析该站降雨数据，有5幅TerraSAＲ数据拍摄前24h内有降雨发生，具体数值如图4、图5所示。图4公明水库3号坝升轨时序差分干涉图与相干图图5公明水库3号坝降轨时序差分干涉图与相干图3土石坝相干性时序分析结果3．1单个坝体相干性时序结果分析以3号坝为例，图4的上三角阵为升轨时序差分干涉图序列，可知坝体草坡在半年多存在约2个周期的变形条纹，但是混凝土面板部分由于相干性太低，差分干涉图的噪声增大，没有干涉条纹。图4下三角阵为相干图序列并且标注垂直基线信息，可知草坡表面相干性整体在0．7左右，混凝土表面的相干性整体偏低。图4对角线上标注了影像拍摄前24h的降雨量观测结果，由于影像20170822存在15mm的降雨，导致该影像为主影像获取的草坡相干性都极低。从时间上来看，经过半年时间，草坡的相干性有一个逐渐减弱的趋势。对角线右下角两张图分别为坝体的GoogleEarth卫星影像和平均强度图，可知混凝土面板在升轨影像中为雷达远距面，本地入射角很大，后向散射强度极低，同时其相干性也很低。
【参考文献】：
期刊论文
[1]时序InSAR水库大坝形变监测应用研究[J]. 肖儒雅,何秀凤. 武汉大学学报(信息科学版). 2019(09)
[2]基于临时相干目标监测非城区地表形变[J]. 郭山川,张绍良,侯湖平,朱前林,刘润. 测绘学报. 2019(01)
[3]时空基线对相干性的影响分析[J]. 郭乐萍,岳建平. 测绘通报. 2018(07)
[4]InSAR变形监测方法与研究进展[J]. 朱建军,李志伟,胡俊. 测绘学报. 2017(10)
[5]水田SAR后向散射强度及干涉相干特性研究[J]. 王延霞,史照良,盛业华,曹敏,李鹏. 测绘通报. 2015(03)
[6]Three Gorges Dam stability monitoring with time-series InSAR image analysis[J]. Daniele PERISSIN,Fabio ROCCA. Science China（Earth Sciences）. 2011(05)
本文编号：3410215
【文章来源】：测绘通报. 2020,(10)北大核心CSCD
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
草坡与混凝土面板平均相干性与降水量关系
裰谢?旧洗τ诶状镌毒嗝妫?淦骄?喔尚远?在0．3左右，对降水的影响不敏感，混凝土面板相干性低于0．3的像素，其相位也都难以保持。图6(b)为升轨干涉图的平均相干性序列，6个坝体的草坡表面基本处于雷达远距面，平均相干性在0．37左右，混凝土表面基本处于雷达近距面，平均相干性在0．43左右，由图可知影像20170616为主影像的相干性存在一个显著突变，混凝土表面相干性降低0．1，草坡表面也存在微小的减弱，这主要是由于73mm降雨导致的。公明水库的6个坝体朝向并不一致，根据式(1)—式(2)计算6个坝面的本地入射角如图7中的虚线所示。为分析坝面本地入射角与相干性的关系，选取了没有受到降雨影响的影像20170526—20170709升轨干涉对和20171128—20171231降轨干涉对，对应图4、图5中带边框的相干图和干涉图可知，这两对影像获取的3号坝相干性最高，差分干涉相位最平滑连续。图7草坡与混凝土面板表面相干性与本地入射角相关性统计图7(a)为由升轨干涉对20170526—20170709统计得到的6个坝体草坡表面和混凝土表面的平均相干性结果。升轨影像中，草坡面为雷达近距面，本地入射角大多在25°以下，相干性大多保持在0．9上下。混凝土面为雷达远距面，本地入射角大多在45°以上，相干性约为0．35，几乎不随入射角的改变发生变化。图7(b)为由降轨干涉图20171128—20171231统计得到的6个坝体草坡表面和混凝土表面的平均相干性结果。降轨影像中，混凝土面为4测绘通报2020年第10期
2研究区概况与数据集公明水库位于深圳市西北部，水库设计正常蓄水位59．7m，总库容1．48亿m3，是深圳第一座库容超亿立方米的大型水库，也是城市供水调蓄工程的重要组成部分。水库由从南到北由6座土石坝构成，编号为1～6，其中5号坝为折线型大坝，本文将其北部命名为5N号，南部命名为5S号，如图3所示。图3公明水库位置本文收集覆盖公明水库的10景TerraSAＲ卫星Spotlight模式X波段VV极化影像数据，距离向分辨率为0．45m，方位向分辨率为0．86m。其中，5景升轨影像，时间跨度为2017年2月—10月，本地入射角为36．4°;5景降轨影像，时间跨度为2017年6月—12月，本地入射角为39．2°。公明气象站距公明水库约5km，分析该站降雨数据，有5幅TerraSAＲ数据拍摄前24h内有降雨发生，具体数值如图4、图5所示。图4公明水库3号坝升轨时序差分干涉图与相干图图5公明水库3号坝降轨时序差分干涉图与相干图3土石坝相干性时序分析结果3．1单个坝体相干性时序结果分析以3号坝为例，图4的上三角阵为升轨时序差分干涉图序列，可知坝体草坡在半年多存在约2个周期的变形条纹，但是混凝土面板部分由于相干性太低，差分干涉图的噪声增大，没有干涉条纹。图4下三角阵为相干图序列并且标注垂直基线信息，可知草坡表面相干性整体在0．7左右，混凝土表面的相干性整体偏低。图4对角线上标注了影像拍摄前24h的降雨量观测结果，由于影像20170822存在15mm的降雨，导致该影像为主影像获取的草坡相干性都极低。从时间上来看，经过半年时间，草坡的相干性有一个逐渐减弱的趋势。对角线右下角两张图分别为坝体的GoogleEarth卫星影像和平均强度图，可知混凝土面板在升轨影像中为雷达远距面，本地入射角很大，后向散射强度极低，同时其相干性也很低。
【参考文献】：
期刊论文
[1]时序InSAR水库大坝形变监测应用研究[J]. 肖儒雅,何秀凤. 武汉大学学报(信息科学版). 2019(09)
[2]基于临时相干目标监测非城区地表形变[J]. 郭山川,张绍良,侯湖平,朱前林,刘润. 测绘学报. 2019(01)
[3]时空基线对相干性的影响分析[J]. 郭乐萍,岳建平. 测绘通报. 2018(07)
[4]InSAR变形监测方法与研究进展[J]. 朱建军,李志伟,胡俊. 测绘学报. 2017(10)
[5]水田SAR后向散射强度及干涉相干特性研究[J]. 王延霞,史照良,盛业华,曹敏,李鹏. 测绘通报. 2015(03)
[6]Three Gorges Dam stability monitoring with time-series InSAR image analysis[J]. Daniele PERISSIN,Fabio ROCCA. Science China（Earth Sciences）. 2011(05)
本文编号：3410215
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