高相干点InSAR技术用于滑坡调查与高精度监测

发布时间：2017-06-10 22:05

  本文关键词：高相干点InSAR技术用于滑坡调查与高精度监测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：合成孔径雷达干涉测量技术(Synthetic Aperture Radar Interferometry-InSAR)是近些年发展起来的新技术,已经被广泛应用于大范围地表形变监测,具有全天候,全天时,监测精度高,覆盖面积大等特点,在其基础上发展起来的差分干涉测量技术(D-InSAR)由于其测量形变精度高、空间分辨率高、自动化程度高,监测面积范围大,天气影响小等技术优势已经成为地质灾害监测领域一项极具潜力的技术。但是,由于时空失相干和大气延迟的影响,严重制约了D-InSAR监测地表形变方面的应用。而人工角反射器差分干涉测量技术(CR-InSAR)与永久散射体差分干涉测量技术(PS-InSAR)均是对高相干点目标进行形变监测从而克服时空失相干的影响,相邻相干点之间干涉相位做差分还能减弱大气延迟效应的影响,因此,考虑到CR-InSAR和PS-InSAR算法之间的兼容性和互补性,本文采用基于相位相干性的参数估计方法,建立附有限制条件的间接平差模型实现了CR-InSAR和PS-InSAR联合解算算法,并将稳健估计的方法用于减弱观测值中粗差的影响。综上所述,论文的主要研究内容和创新点如下:1.几种PS点识别方法的对比研究。对于现有的几种PS点识别算法:相干系数阈值法、振幅均值阈值法、振幅离差指数阈值法等,根据其不同的识别原理,分析其优点和不足,在实际应用中,应根据研究区域的实际情况,采用合适的PS点识别方法或将几种方法结合使用。2.CR点亚像素级识别方法研究。首先采用距离多普勒模型(R-D模型)进行粗识别,获得CR点的概略坐标,然后在该坐标周围开一个窗口,通过内插计算窗口内振幅最大值的位置,该位置就是CR点的精确坐标。3.自由连接网用于PS点和CR点组网研究。采用自由连接网的组网方式,以当前相干点为圆心,满足距离阈值条件的所有相干点都与之相连,不会出现过长基线,基线边个数也明显增加,使得网型更稳定。4.基于相位相干性的参数估计方法研究。本文采用基于相位相干性的方法求解观测基线边上的形变速率差和高程改正数差,相位相干性不仅能评价参数估计的准确性,还能评定观测基线边的质量,该方法可以直接对差分干涉相位进行处理,不需要相位解缠。5.基于相位相干性的非线性CR-InSAR算法研究。该方法可以避免由于CR点之间形变梯度较大而引起的解缠误差,可以探测大尺度形变,由于CR点距离较近,大气相位可以忽略不计,因此可以提取非线性形变,更能真是反映CR点的形变特征。6.CR-InSAR和PS-InSAR联合解算算法研究。以高精度的CR点的解算结果作为PS网络的约束条件,建立附有限制条件的间接平差模型,利用CR点的高稳定性对网平差起到整体的约束作用,实现CR-InSAR和PS-InSAR的融合。7.稳健估计用于减弱观测值中粗差的影响的研究。采用稳健估计的方法对可能含有粗差的观测值进行降权处理,将粗差纳入观测模型一起处理,不仅能抵抗模型偏差还能抵抗粗差,使得求解结果满足抗差前提下的最优或接近最优,减弱了观测值中粗差的影响。8.CR-InSAR和PS-InSAR联合监测甲居滑坡形变分析。基于上述算法获取甲居滑坡的形变速率结果,并与已有地质调查资料进行比对,形变结果与滑坡分区特征吻合较好,不仅证明了该算法的可靠性,也揭示了甲居滑坡的形变特征。
【关键词】：合成孔径雷达干涉测量 相位相干性 CR-InSAR和PS-InSAR融合 稳健估计 甲居滑坡
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P23;P642.22
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 选题背景10-11
• 1.1.1 我国滑坡灾害现状10-11
• 1.1.2 滑坡调查与监测面临的主要问题11
• 1.2 国内外InSAR技术用于地质灾害调查与监测的研究进展11-13
• 1.2.1 国外InSAR技术研究进展12-13
• 1.2.2 国内InSAR技术研究进展13
• 1.3 研究目的与研究内容13-15
• 1.3.1 研究目的与意义13-14
• 1.3.2 主要研究内容14-15
• 1.4 论文结构与安排15-17
• 第二章 InSAR相关技术概况17-32
• 2.1 D-InSAR17-20
• 2.1.1 D-InSAR技术原理17-19
• 2.1.2 D-InSAR技术数据处理流程19-20
• 2.2 SBAS-InSAR20-23
• 2.2.1 SBAS技术原理20-22
• 2.2.2 SBAS技术数据处理流程22-23
• 2.3 PS-InSAR23-28
• 2.3.1 IPTA23-24
• 2.3.2 StaMPS24-26
• 2.3.3 TCP26-28
• 2.4 CR-InSAR形变监测原理28-30
• 2.4.1 CR-InSAR函数模型29
• 2.4.2 CR-InSAR数据处理流程29-30
• 2.5 本章小结30-32
• 第三章 PS点目标识别与解算方法研究32-38
• 3.1 PS点目标识别算法32-34
• 3.1.1 相关系数阈值法32-33
• 3.1.2 振幅离差指数阈值法33
• 3.1.3 相干系数和振幅离差指数双阈值法33-34
• 3.1.4 振幅均值和振幅离差指数双阈值法34
• 3.2 PS线性参数求解34-37
• 3.2.1 PS基线网络建立34-36
• 3.2.2 PS差分相位模型建立与参数估计36
• 3.2.3 PS基线网络平差36-37
• 3.3 本章小结37-38
• 第四章 基于相位相干性的非线性CR-InSAR算法38-43
• 4.1 CR点目标识别算法38-39
• 4.2 基于解缠相位的CR-InSAR算法39
• 4.3 基于二维周期图的线性形变算法39-40
• 4.4 基于相位相干性的非线性CR-InSAR算法40-41
• 4.5 模拟实验41-42
• 4.6 本章小结42-43
• 第五章 PS-InSAR和CR-InSAR联合解算算法43-56
• 5.1 PS和CR组网基线网络布设43-44
• 5.2 基线边信息存储方案44
• 5.3 相干点差分相位模型建立44-45
• 5.4 附有CR点约束的间接平差模型45-46
• 5.5 奇异值分解用于系数矩阵秩亏的求解方法46-47
• 5.6 稳健估计用于剔除基线网络中的粗差观测值47-48
• 5.6.1 选权迭代法的求解步骤47
• 5.6.2 基于中位数的IGGIII选权迭代法47-48
• 5.7 PS-InSAR和CR-InSAR联合解算流程48-49
• 5.8 模拟实验49-54
• 5.9 本章小结54-56
• 第六章 PS-InSAR和CR-InSAR联合监测四川甲居滑坡形变56-66
• 6.1 研究区域概况与实验数据介绍56-57
• 6.1.1 研究区域概况56
• 6.1.2 实验数据介绍56-57
• 6.2 研究区域CR点的识别57-58
• 6.3 研究区域CR点形变和高程改正值提取58-59
• 6.3.1 基于解缠相位的CR-InSAR解算58
• 6.3.2 基于二维周期图的线性形变算法58-59
• 6.3.3 基于相位相干性的非线性CR-InSAR算法59
• 6.4 研究区域PS点的识别59-61
• 6.4.1 相关系数阈值法选点结果59-60
• 6.4.2 振幅均值阈值法选点结果60
• 6.4.3 振幅离差指数阈值法选点结果60-61
• 6.5 研究区域相干点形变速率差和高程改正值差提取61-62
• 6.6 附有CR约束条件的平差结果与分析62-65
• 6.6.1 无CR约束的间接平差解算结果62-63
• 6.6.2 附有CR约束条件的间接平差解算结果63-64
• 6.6.3 附有CR约束条件的间接平差并结合稳健估计解算结果64-65
• 6.7 本章小结65-66
• 总结与展望66-68
• 参考文献68-75
• 致谢75-76

【参考文献】

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本文编号：440032