本發明涉及一種基于ps-insar技術的地鐵沿線周邊環境歷史沉降風險評估方法。

背景技術：

城市軌道交通工程誘發房屋開裂、管線斷裂、道路坍塌等周邊環境事故，除了與軌道交通建設引起的周邊環境變形和位移有關外，還與周邊環境自身前期歷史變形和位移有較大關聯。軌道交通工程建設周邊環境事故多發的重要原因之一是對沿線道路、建(構)筑物前期歷史沉降變形情況不明，并對其風險認識不足：1)對道路、房屋建筑、橋梁等既有變位及后續允許變位富余度缺乏認識；2)對導致地表沉降變形過大背后的不良地質條件調查不足。特別是，軌道交通建設前周邊建(構)筑物、道路、管線已發生較大累計變形與位移時(導致變位富余度較小)，必將給軌道交通建設周邊環境保護帶來極大困難和風險。

常規變形監測技術包括采用經緯儀、水準儀、測距儀、全站儀等常規測量儀器測定點的變形值，其優點是：(1)能夠提供變形體整體的變形狀態；(2)適用于不同的監測精度要求、不同形式的變形體和不同的監測環境；(3)可以提供絕對變形信息。但外業工作量大，布點受地形條件影響，不易實現自動化監測。特殊測量手段包括應變測量、準直測量和傾斜測量，它具有測量過程簡單、可監測變形體內部的變形、容易實現自動化監測等優點，但通常只能提供局部和相對的變形信息。在軌道交通發展建設節奏愈來愈快的今天，各地政府和軌道交通的建設單位越來越需要準確、及時的地面沉降基礎資料進行軌道交通工程規劃，同時，也越來越需要現代高新技術提供更全面、及時、科學的監測手段。

重復軌道雷達干涉測量(insar)是一門測量地表形變(塌陷、滑坡、地震、火山運動等引起的)的有效的技術。這種ps-insar的技術，通過sar影像，可以探測到地表形變的精度達到毫米級。該技術的基本原理是：不同時期、不同角度獲得的影像的相位差與地形、獲取期間的地表形變和大氣變化有一定的關聯。通過一些點來進行測量，這些點是散射特性比較穩定的點，稱為ps點，通常分布在植被稀少區，對應著建筑、公路、水利等設施。

由于軌道交通在城市環境中呈線性走向分布，在其沉降變形監測過程中，具有的特點是：1)監測距離長，一條線少則十幾公里，多則幾十公里；2)監測項目多，包括基坑主體結構、沿線地面、周圍建(構)筑物、管線、橋梁等。因此，采用常規的精密水準進行變形監測需要耗費大量的時問、人力、物力和財力，并且很難精確確定沿線的變形影響范圍。同時，由于傳統的精密水準觀測和gps觀測存在測點分布稀疏、作業周期長、勞動強度大的問題，難以適時、客觀反映日益擴大的區域性地面沉降變化趨勢。

技術實現要素：

為解決上述技術問題，本發明的目的是為石油庫找到一種提高了地鐵沉降的精度和準確性的基于ps-insar技術的地鐵沿線周邊環境歷史沉降風險評估方法。

本發明基于ps-insar技術的地鐵沿線周邊環境歷史沉降風險評估方法，包括：

以n幅sar圖像為輸入，通過圖像配準的方法將所有sar圖像配準到相同的網格內；

將所有獲得的sar數據組合成若干個集合，原則是：集合內的sar圖像基線距小，集合間的基線距大，并通過二軌法去除由地形起伏引入的干涉相位；

在圖像中選擇候選ps點(psc)，并利用psc的信息補償由大氣變化引入的誤差相位和由軌道數據不精確引入的誤差相位；

利用補償后的相位信息對圖像中所有像素點進行逐點分析，重新識別ps點，并估計其形變信息和高程誤差信息。

進一步地，sar圖像配準具體包括：在配準的過程中，選擇n幅sar圖像中的一幅sar圖像為基準圖像，將其他n-1幅sar圖像都配準到基準sar圖像的網格內；基準圖像的選擇需要綜合考慮空間基線和時間基線兩個指標，最佳的基準圖像是到其他sar圖像空間基線和時間基線的加權平均值最小的那幅sar圖像；在處理過程中采用三級配準的方法：(1)基于衛星軌道數據的配準；(2)基于像素級的配準；(3)基于亞像素級的配準。

進一步地，二軌法處理具體包括：先利用主輔sar圖像的衛星軌道數據和外部dem信息，計算出dem每個像素點的干涉相位，并將每個像素點投影到sar圖像的坐標系中；此時，dem的像素點非均勻地分布在sar圖像的網格中；然后，利用delaunay三角插值的方法對sar圖像的均勻網格進行重采樣，獲取由地形信息模擬的干涉相位圖；最后，再在真實的干涉相位中減去由外部dem模擬的干涉相位。

進一步地，參考ps點(psc)選擇和提取psc處的干涉相位具體包括：psc的選擇采用基于幅度統計特性的選擇方法，此方法利用目標點的幅度離差信息來選擇ps點，幅度離差的計算公式如下：

式中，σa表示目標點在輸入的n幅sar圖像中幅值的標準差，ma表示目標點在輸入的n幅sar圖像中幅值的均值；

先設定幅度離差門限dthreshold，然后將那些滿足條件da＜dthreshold的像素點選為ps點，幅度離差門限dthreshold設置為0.3；輸入的sar圖像盡量多于25～30幅；

選出psc后，提取psc處的干涉相位，此時，提取的干涉相位為經過二軌法處理后的相位。

進一步地，三維空時相位解纏具體包括：雷達獲取的相位數據是纏繞在區間[-π,π)內的數據；因此，為了恢復目標點的真實相位，需要對相位數據進行解纏繞處理。目標點真實相位和纏繞相位關系的數學表達式如式所示：

n為整數

相位解纏處理也就是估計未知整數n的過程；

在psinsar的處理過程中，需要對空時三維進行相位解纏，在空間二維的圖像域，先根據psc的位置建立delaunay三角網格，然后再利用mcf算法獲取空間二維的解纏結果。

進一步地，估計并補償大氣和軌道誤差相位具體包括：大氣相位和軌道誤差相位是隨空間緩變的，建模為以空間二維坐標為自變量的一階函數或者建立為二階或高階函數)

式中，待估參數有三個a，b和c，而ε和η分別表示psc在sar圖像中所對應的距離和方位二維坐標。

進一步地，ps點重新識別及形變反演和高程誤差估計具體包括：識別一個點是否是ps點是看這個點是否與已知的形變和高程誤差模型相比匹配，判斷模型匹配的方法可以依據這個點的時間相關系數，其計算公式如式所示：

式中，表示目標點p在第i幅干涉圖像中的干涉相位即補償大氣和軌道誤差相位后，mi(p)表示由目標點p的形變運動模型和高程誤差模型估計出的相位。最后通過設置相關系數門限，將大于門限的像素點選為最終的ps點，并估計這個ps點的形變量和高程誤差。

與現有技術相比，本發明基于ps-insar技術的地鐵沿線周邊環境歷史沉降風險評估方法具有以下優點：

雷達衛星干涉測量(ps-insar)技術具有非接觸測量、不需要布設監測控制網、毫米級精度、效率高、成本低、覆蓋范圍廣、不受天氣影響、空間分辨率高等特點，可克服上述常規精密水準觀測和gps觀測的缺陷。

本發明采用ps-insar技術獲得地鐵工程施工前周邊環境的沉降變形歷史存檔數據，通過反演計算獲得高精度沉降變形成果，據以對地鐵沿線條帶緩沖區內的地表、建筑、道橋等設施進行沉降變化趨勢分析，對補充勘查、管線及房屋調查、設計、施工等方面需要重點考慮的區段予以提示，可以協助建設單位全面做好地鐵風險防范工作。

本發明通過分布在沿線地表不同位置的雷達干涉測量監測點，解算分析出各監測點的三維坐標，并根據歷史沉降序列情況，通過數據分析分析區域內目標設施各監測點的沉降變化量、變化趨勢，并結合其它資料對沿線整體的穩定性及沉降情況進行分析，解決傳統監測技術無法監測地鐵周邊環境歷史沉降風險的問題，提高地鐵沉降的精度和準確性。

上述說明僅是本發明技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本發明的技術手段，并可依照說明書的內容予以實施，以下以本發明的較佳實施例并配合附圖詳細說明如后。

附圖說明

圖1是ps-insar形變測量的處理算法基本流程圖；

圖2是干涉圖生成示意圖比較；(a)傳統的psinsar干涉圖生成示意圖；(b)新的psinsar干涉圖生成示意圖；

圖3是德國柏林部分區域ps點的空間二維delaunay三角網格。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例，對本發明的具體實施方式作進一步詳細描述。以下實施例用于說明本發明，但不用來限制本發明的范圍。

如圖1所示，本發明一種基于ps-insar技術的地鐵沿線周邊環境歷史沉降風險評估方法的最佳實施例，包括：

以n幅sar圖像為輸入，先通過圖像配準的方法將所有sar圖像配準到相同的網格內。然后，選擇時間和空間基線較小的sar圖像對生成干涉圖，并通過二軌法去除由地形起伏引入的干涉相位。同時，在圖像中選擇候選ps點(psc)，并利用psc的信息補償由大氣變化引入的誤差相位和由軌道數據不精確引入的誤差相位。最后，利用補償后的相位信息對圖像中所有像素點進行逐點分析，重新識別ps點，并估計其形變信息和高程誤差信息。

sar圖像配準

由于不同sar圖像之間存在空間基線，其所對應的衛星位置存在差異，導致同一目標點在不同sar圖像內的位置不同，這種偏差可能達到數百個像素點的程度。而insar形變測量技術的輸入是同一目標點在不同sar圖像之間的相位數據。因此，在數據處理的最初階段，需要對輸入的n幅sar圖像進行配準處理。

sar圖像配準

由于不同sar圖像之間存在空間基線，其所對應的衛星位置存在差異，導致同一目標點在不同sar圖像內的位置不同，這種偏差可能達到數百個像素點的程度。而insar形變測量技術的輸入是同一目標點在不同sar圖像之間的相位數據。因此，在數據處理的最初階段，需要對輸入的n幅sar圖像進行配準處理。

在圖像中，縱軸表示空間基線，橫軸表示時間基線，每個點表示一幅sar圖像，每條線表示用兩幅sar圖像生成的干涉圖。

在干涉圖生成的過程中，如果兩幅sar圖像的空間基線或時間基線過大，生成的干涉相位有很大概率會有較大誤差。一般情況下，當形變監測的時間范圍較大時，如果仍然采用傳統的ps-insar干涉圖生成方法，不可避免地會出現兩幅sar圖像空間基線或時間基線過大的情況，進而勢必會降低最終的形變反演精度。

為了解決這個問題，如(b)所示，在新的ps-insar干涉圖生成過程中，不再僅僅采用某幅sar圖像作為主圖像，而是選擇空間基線和時間基線較小的sar圖像對生成干涉圖，并且在(b)中的時間基線和空間基線平面構建網格。由于生成了更多的干涉圖，干涉數據會出現冗余，多幅干涉圖在時間基線和空間基線的平面構成了“閉環”，通過對“閉環”內的干涉數據進行處理，能校準相位誤差，最終提高相位精度。

二軌法處理

在二軌法的實際處理過程中，先利用主輔sar圖像的衛星軌道數據和外部dem信息，計算出dem每個像素點的干涉相位，并將每個像素點投影到sar圖像的坐標系中。此時，dem的像素點非均勻地分布在sar圖像的網格中。然后，利用delaunay三角插值的方法對sar圖像的均勻網格進行重采樣，獲取由地形信息模擬的干涉相位圖。最后，再在真實的干涉相位中減去由外部dem模擬的干涉相位。

參考ps點(psc)選擇和提取psc處的干涉相位

psc的選擇主要包含兩類方法：(1)基于幅度統計特性的選擇方法；(2)基于相關系數的選擇方法。一般而言，基于幅度統計特性的選擇方法應用最為廣泛。此方法主要利用目標點的幅度離差信息來選擇ps點。幅度離差的計算公式如下：

式中，σa表示目標點在輸入的n幅sar圖像中幅值的標準差，ma表示目標點在輸入的n幅sar圖像中幅值的均值。在實際處理過程中，先設定幅度離差門限dthreshold，然后將那些滿足條件da＜dthreshold的像素點選為ps點，幅度離差門限dthreshold可設置為0.3。同時，為了保證psc選擇的質量，輸入的sar圖像盡量多于25～30幅，否則，需要利用其它信息，采用更加復雜的方法來選擇psc。

選出psc后，可以提取psc處的干涉相位，此時，提取的干涉相位為經過二軌法處理后的相位。

三維空時相位解纏

在insar測量的過程中，雷達獲取的相位數據是纏繞在區間[-π,π)內的數據。因此，為了恢復目標點的真實相位，需要對相位數據進行解纏繞處理。目標點真實相位和纏繞相位關系的數學表達式如式所示：

n為整數

相位解纏處理也可以理解是估計未知整數n的過程。

相位解纏是insar數據處理中最關鍵的步驟，其誤差會在空間和時間范圍內擴散，最終會影響整個形變反演結果。相位解纏算法一般分為三類，l⁰范數法、l¹范數法和l²范數法。

l⁰范數法中最基本的是枝切法，主要思路是尋找最優的解纏路徑。這類方法雖然解纏效率較高，但在某些區域可能出現解纏失敗。

l¹范數法是網格流法，代表方法是統計最小費用流法。它的基本思路是尋找整幅圖像的最優解，由于網格的建立較為復雜，計算效率不高，但是它解纏的精度很好。

l²范數法和l¹范數法也是尋找最優解，但它的計算效率高于網格流法，在很多時候也有很大的作用。

一般而言，基于l¹范數法的統計最小費用流算法(minimumcostflow,mcf)是性能比較優越的算法，它在解纏精度上有很大的保證，且沒有解纏失敗的區域。

在psinsar的處理過程中，需要對空時三維進行相位解纏，在空間二維的圖像域，先根據psc的位置建立delaunay三角網格，然后再利用mcf算法獲取空間二維的解纏結果。其中，下圖顯示了德國柏林部分區域ps點的空間二維delaunay三角網格。在時間一維域，如圖2(b)所示，由于在干涉圖生成的過程中在時間維建立了網格(“閉環”)，也可以利用mcf算法實現相位解纏。

估計并補償大氣和軌道誤差相位

相位數據解纏后，就能對大氣相位和軌道誤差相位進行估計和補償。一般而言，大氣相位和軌道誤差相位是隨空間緩變的，因此，它們可以建模為以空間二維坐標為自變量的一階函數(如果需要的話，也可以建立為二階或高階函數)：

式中，待估參數有三個a，b和c，而ε和η分別表示psc在sar圖像中所對應的距離和方位二維坐標。因此，軌道誤差相位和大氣相位估計的問題可以轉化為三個待估參數的估計問題。根據參數估計理論，可以使用最小二乘方法，估計出軌道誤差相位和大氣相位，并最終將其補償。

ps點重新識別及形變反演和高程誤差估計

大氣和軌道誤差相位補償后，就能對sar圖像的每個像素點進行逐點分析，確認其是否是ps點，并估計其形變量和高程誤差。一般來說，識別一個點是否是ps點的關鍵是看這個點是否與已知的形變和高程誤差模型相比匹配。判斷模型匹配的方法可以依據這個點的時間相關系數，其計算公式如式所示：

式中，表示目標點p在第i幅干涉圖像中的干涉相位(補償大氣和軌道誤差相位后)，mi(p)表示由目標點p的形變運動模型和高程誤差模型估計出的相位。最后通過設置相關系數門限，將大于門限的像素點選為最終的ps點，并估計這個ps點的形變量和高程誤差。

本發明：無需地面測站：由于雷達衛星干涉測量監測無需地面測站，因而可使監測時空范圍的設計更為自由、方便。同時，可以避免地面控制點的限制，尤其是許多中間過渡點(采用常規大地測量方法進行變形監測時，為傳遞坐標經常要設立許多中間過渡點)，且不必建標，從而可節省大量的人力物力，大大提高監測效率。

主動發射微波：雷達衛星干涉測量由地面控制站根據監測任務安排，制定衛星數據獲取計劃，衛星根據編程指令，繞行地球通過制定區域時，向地面主動發射微波并接收回波完成測量。

觀測點密度高：常規監測條件下，1平方公里內的監測點數量一般為1-100個，離散孤立的監測點，僅能近似地反映區域形變的情況。雷達干涉測量監測點數平均密度可達20000個/平方公里，高密度分布的觀測點，為觀測區域內不同目標的形變分析提供客觀數據支持，進而實現區域內連續形變特征分析。

全天候觀測：雷達衛星干涉測量不受氣候條件的限制，在夜晚或是風雪雨霧條件下仍能進行有效觀測。這一點對于汛期的崩塌、滑坡、泥石流等地質災害監測是非常有利的。

全自動化觀測：由于雷達衛星干涉測量的數據采集工作是自動進行的，同時衛星與接收站、接收站與用戶之間通過數據鏈路進行聯系，故用戶可以較為方便地把雷達衛星干涉測量監測系統建成全自動化的監測系統。這種系統不但可保證長期連續運行，而且可大幅度降低變形監測成本，提高監測資料的可靠性。

歷史存檔數據：全國大中城市自2011年至今5年的歷史存檔雷達數據，為多時序分析歷史形變分析提供支撐。

支持gis可視化分析接口：雷達衛星干涉測量監測結果具備支持地理信息系統(gis)平臺接口，能夠幫助用戶將電子表格和數據庫中無法體現數據之間的模式和變化趨勢以圖形的方式清晰直觀地表現出來，并進行空間可視化分析，實現數據可視化管理、地理信息分析以及與相關業務工作應用有機集成，從而滿足用戶多元化的要求。

可以獲得mm級精度：mm級的精度已可滿足一般崩滑體變形監測的精度要求。需要更高的監測精度時應增加觀測時間和時段數正因為gps定位技術具有上述優點，因而在滑坡、崩塌、泥石流等地質災害的監測中得到了廣泛的應用，成為一種新的有效的監測手段。

以上所述僅是本發明的優選實施方式，并不用于限制本發明，應當指出，對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明技術原理的前提下，還可以做出若干改進和變型，這些改進和變型也應視為本發明的保護范圍。