专利名称：一种基于D-InSAR干涉差分的滑坡动态识别及监测技术的制作方法
技术领域：
本发明涉及地质灾害的合成孔径雷达监测领域。
背景技术：
作为典型地质灾害的滑坡灾害每年都给国家和人民造成严重的危害。因此对滑坡灾害进行有效的监测预警是至关重要的。滑坡的有效早期预警是要知道滑坡在哪，而不仅是知道哪是滑坡再去监测。滑坡的动态识别及趋势监测是区域滑坡灾害监测的重要内容之一。传统的滑坡地表形变监测方法主要有大地测量方法、GPS (全球定位系统)法、自动伸缩计法和分布式光纤法等。这些监测方法都是“点”式数据采集方法，不能全面完整 地反映区域内滑坡变形的整体面状状况，在空间上不能满足广域滑坡早期识别及动态监测的目的。合成孔径雷达干涉(InSAR)及其差分技术(D-InSAR)是上世纪90年代逐渐发展起来的新方法。该技术主要用于地形测量(建立数字化高程)、地面形变监测(如地震形变、地面沉降、活动构造、滑坡和冰川运动监测)及火山活动等方面。同传统地质灾害监测方法相比，具有如下特点。a、覆盖范围大，由于卫星雷达干涉测量能够覆盖几百到上千平方公里的范围，因此可以获得整个区域的形变位移数据。b、不需要建立监测网，不需要像GPS和全站仪等事先设计好监测网进行站点采集数据，卫星雷达干涉测量只需要知道拍摄区域即可，一次拍摄即可覆盖全区域。C、空间分辨率高，可以获得某一地区连续的地表形变信息。d、可以监测或识别出潜在或未知的地面形变信息。e、全天候，不受云层及昼夜影响。卫星雷达成像采用的是波长比较长的电磁波，能够穿透云层，并不受白天和黑夜的限制，可以对滑坡区域进行实时动态监测。SAR技术的发展以及今后在地表位移监测中的应用将是监测技术上的一场革命，它不但使监测成本将大大降低，而且能够在厘米甚至毫米级范围内监测连续区域内地面位移的变化情况。不仅能够对监测已知滑坡的变化趋势，而且能够发现潜在滑坡。经研究表明，由于SAR的影像质量受到多种因素的影像，仅使用差分干涉合成孔径雷达的方法得到的位移中，还夹杂一些对于滑坡监测无用的数据，因此必须辅助一些后处理分析法对数据进行滤波，从而达到监测的目的。

发明内容
为实现去除对地质灾害监测无用的信息，有效提取出D-InSAR监测的滑坡灾害信息，本发明提供一套滤波方法，包括如下步骤。A、通过D-InSAR处理结果的视线向位移，将它沿着坡面的走向方向进行投影，如果投影与坡面走向一致则视为该监测值为滑坡监测有效值，如果方向相反则为无效值。B、利用卫星视线与坡面法线的夹角，以45°为阈值，将大于45°的区域的D-InSAR监测区域的数据视为不可信区域予以去除。
C、用监测区域的DEM (数字高程模型，为栅格格式的数据)求解坡度，将监测区域内的坡度小于10°的范围视为平坦区域，平坦区域不可能产生滑坡，因此利用该条原则进行第三次滤波。D、将SAR卫星的波长参数的1/2作为监视误差阈值，视线向位移大于该阈值的视为有效的监测，从而利用该原则进行第四次滤波。E、将上述滤波结果按照空间连续性的原则进行区域划分，再将结果按照时间序列进行叠加，按照时间连续性原则进行分类。


图I是在SARscape设定对话框中获得视线向位移。图2是本发明的处理过程的步骤流程图。图3是本发明的处理流程中的各步骤效果图。图4是栅格计算菜单项示意图。图5是栅格计算对话框示意图。图6是本发明滤波后位移结果效果图。图7是本发明中空间连续性分析结果效果图。图8是时间连续性分析的位移结果示意图。
具体实施例方式本发明涉及到的一些运算方法。I、坡向位移的获得。第一种方法是在SARscape (合成孔径雷达数据处理软件)软件做D-InSAR三轨差分的最后一步的对话框选择Slope Displacement,如图I所示。第二个种方法是通过公式来计算，公式如下。其中A=Slope坡角，B=Zenith入射角，C=Azimuth入射方位角，D=Aspect坡度方位角，E=SightDisplacement视线向位移。2、卫星视线与坡面法线的夹角的求解公式为。其中azimuthAngle为卫星飞行方位角，Θ卫星地表垂线的夹角，δ表示地表方位角，α表示地表坡度角。为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。本发明的处理过程总共分六步完成，分别为坡向位移滤波、可信区域滤波、平坦区域滤波、岩土移动误差滤波、空间连续性区域划定、时间连续性区域划定，如图2所示；各步骤效果如图3所示。第一步、坡向位移滤波分析。坡向位移滤波主要是根据岩土体的移动的固有特征，采用ArcGIS的栅格计算器将坡向位移的负值部分删除即可得到坡向位移滤波后的坡向位移图、[SlopeDisplacementI]，如图 4、图 5 所不。第二步、可信区域滤波分析。利用栅格计算器将可信区域图乘以坡向位移图[SlopeDisplacementl]即可得到可信区域滤波后的坡向位移图[SlopeDisplacement2]。第三步、平坦区域滤波分析。(I)平坦区域的区划。 利用栅格计算器将坡度大于10°的范围提取，并且将范围内的栅格值设定为1，其余部分为空值，从而得到一张平坦区域滤波图。(2)平坦区域滤波。利用栅格计算器将平坦区域滤波图乘以坡向位移图[SlopeDisplacement2]即可得到可信区域滤波后的坡向位移图[SlopeDisplacement3]。第四步、岩土体移动误差滤波分析。利用栅格计算器将位移值小于100毫米的区域过滤掉，即可得到岩土体移动误差滤波分析后的坡向位移图[SlopeDisplacement4]。本发明滤波后位移结果如图6所示。第五步、空间连续性分析。空间连续性就是变化在同一期的空间上是连续的，这种情况在处理结果上呈现大面积的变动值簇，空间连续性说明在该区域内大部分的地物都出现了形变，在一定意义上说明此处地物在整体移动。本发明中空间连续性分析结果如图7所示。第六步、时间连续性分析。时间连续性就是同一地点在多个观测时期都呈现了变动特征，这种情况在处理结果上呈现变化斑点多期重合，空间连续性说明该区域随着时间的推移，一直处于变动状态，在一定意义上说明地处地物一直处于形变状态。从图8中，六次三轨差分分析结果看，都能体现出该区域的变化，因此呈现出一种时间连续性，并且变化的数值是依次变大。该区域在时间和空间方面都表现出了变动的连续性。 由此可以判断该处为滑坡灾害，同理在该拍摄范围内找出其他滑坡灾害即可。
权利要求
1.一种基于D-InSAR干涉差分的滑坡动态识别及监测技术，其特征在于 A、运用坡向位移滤波的方法对D-InSAR栅格格式监测结果进行滤波； B、运用可信区域对监测结果进行可信数据的提取； C、运用坡度滤波将平坦区域的滤除； D、以SAR卫星的波长 的1/2作为监视误差阈值对监测结果进行滤波； E、将滤波结果进行连续性分析，从而得到滑坡灾害分布图。
2.根据权利I要求所述方法，其特征在于，步骤A具体包括 Al、根据地形与卫星参数确定卫星视线方向与地表的夹角； A2、根据卫星视线方向与地表的夹角将视线向位移投影到坡向位移； A3、用滑坡移动的原则，坡向位移不可能出现负数，故将坡向位移的负数部分滤除掉。
3.根据权利I要求所述方法，其特征在于，步骤B具体包括 BI、根据地形与卫星参数确定卫星视线方向与地表法线的夹角； B2、根据卫星视线方向与地表发现的夹角将大于45°夹角的区域视为不可信区域，小于等于45°夹角的视为可信区域，重分类得到可信区域滤波模板； B3、将步骤A得到的结果采用可信区域滤波。
4.根据权利I要求所述方法，其特征在于，步骤C具体包括 Cl、根据DEM计算坡度图，并且以10°为界，小于这个值的为平坦区域，重分类得到平坦区域滤波模板； C2、将步骤B得到的结果采用平台区域滤波。
5.根据权利I要求所述方法，其特征在于，步骤D具体包括 D1、以SAR卫星的波长的1/2作为监视误差阈值，小于这个值的为误差区域，重分类得到误差区域滤波模板； D2、将步骤C得到的结果采用误差区域滤波。
6.根据权利I要求所述方法，其特征在于，步骤E具体包括 E1、将步骤D得到的结果采用空间连续性判断准则，进行区域划分； E2、将步骤El得到的结果按照时间序列进行空间匹配，在采用时间连续性判断准则，对每个变化区域进行变化类型定性，从而得出滑坡区域。
全文摘要
本发明公开了一种基于合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)的滑坡动态识别及监测技术。本发明解决了在高山峡谷区D-InSAR滑坡灾害监测中的实用性难题，可以过滤掉对滑坡识别毫无意义的信息，从而在监测范围内找出正在发生形变的滑坡区域。这种从D-InSAR监测结果提取滑坡灾害范围的方法，包括以下步骤D-InSAR监测结果的坡向滤波技术提取符合滑坡移动特征的区域；D-InSAR的可信区域分析，以及根据可信区域对监测结果进行可信数据的提取；平坦区域的滤波分析法和移动误差滤波分析法，以及基于时空连续性技术的滑坡识别方法。
文档编号G01S13/90GK102645650SQ20121005627
公开日2012年8月22日 申请日期2012年3月6日 优先权日2012年3月6日
发明者不公告发明人 申请人:北京北科安地科技发展有限公司