【摘要】：地面沉降是一種危害極大的工程地質(zhì)現(xiàn)象。地面沉降能夠造成公共設(shè)施損壞,資源開發(fā)受限,嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)鸷Ｋ构?從而導(dǎo)致土壤和地下水鹽堿化,港灣設(shè)施失效,近海區(qū)域被海水淹沒等�，F(xiàn)階段較為常用的地面沉降監(jiān)測(cè)方法包括傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法,全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System, GPS)監(jiān)測(cè)方法以及合成孔徑雷達(dá)差分干涉(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar, DInSAR)監(jiān)測(cè)方法。傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法多為水準(zhǔn)測(cè)量,精度較高,然而無法進(jìn)行大規(guī)模高密度監(jiān)測(cè)。GPS可以提供大規(guī)模監(jiān)測(cè)方案,然而點(diǎn)位布設(shè)成本很高,因此難以提供高密度形變場(chǎng)。DInSAR很好的克服了上述兩種方法的缺陷,它能夠提供大范圍,高密度的測(cè)量點(diǎn),從而獲取研究區(qū)域的高分辨率形變場(chǎng),因此DInSAR正在被越來越廣泛的應(yīng)用于地面沉降監(jiān)測(cè)之中。然而,DInSAR面臨諸多應(yīng)用缺陷。首先,DInSAR很容易受到時(shí)空失相干的影響。時(shí)空失相干會(huì)導(dǎo)致信號(hào)無法進(jìn)行干涉,從而無法提供有效的形變信息。其次,DInSAR的精度受制于相位解纏的精度。相位解纏只能在高相干區(qū)域才能給出穩(wěn)健的結(jié)果,低相干區(qū)域以及不連續(xù)區(qū)域會(huì)導(dǎo)致相位解纏結(jié)果偏離真實(shí)值,無法給出可靠的解纏相位。第三,DInSAR的處理過程較為復(fù)雜,處理過程會(huì)引入各種解算誤差。這些誤差可能來源于影像配準(zhǔn),軌道誤差,大氣影響等等。因此,針對(duì)DlnSAR的缺陷,有學(xué)者提出多時(shí)相雷達(dá)干涉(Multi-Temporal InSAR, MTInSAR)算法,用以獲取更為可靠的形變場(chǎng)信息。MTInSAR中最為典型的是永久散射體雷達(dá)干涉(Persistent Scatterer InSAR, PSI)。PSI只針對(duì)影像序列中的永久散射體(Persistent Scatterer. PS)點(diǎn)進(jìn)行分析,分析過程中,為了保證PS點(diǎn)的可靠性,至少應(yīng)使用30景影像。由于PS點(diǎn)在較長(zhǎng)的時(shí)間范圍內(nèi)能夠保持較好的相干性,受到時(shí)空失相干和噪聲影響較小,因此能夠?yàn)樾巫儓?chǎng)提供可靠的觀測(cè)結(jié)果。一些典型的PS包括路燈、石頭、高壓電塔、墻體二面角等,這些地物對(duì)應(yīng)的PS點(diǎn)在影像中占據(jù)的大小不超過一個(gè)像元。然而,由于其后向散射系數(shù)較大,其回波信號(hào)占據(jù)影像回波信號(hào)的絕大部分,從而有效的抑制了像元內(nèi)噪聲分量,提高了PS點(diǎn)的信噪比。為了獲取PS點(diǎn)的形變時(shí)間序列,計(jì)算過程中首先需要獲取點(diǎn)位的相對(duì)形變速率,隨后將相對(duì)形變速率轉(zhuǎn)變?yōu)榻^對(duì)形變速率,最后通過對(duì)殘差進(jìn)行時(shí)空濾波計(jì)算每個(gè)點(diǎn)的非線性形變分量。最終的形變時(shí)間序列包含線性部分和非線性部分。PSI能夠在保留DInSAR大范圍監(jiān)測(cè)特征的基礎(chǔ)上,提高DInSAR的觀測(cè)精度。有研究表明,在地面點(diǎn)信噪比足夠高的情況下,PSI可以提供亞毫米級(jí)形變結(jié)果。這為工程應(yīng)用提供了可靠的理論基礎(chǔ)。雖然PSI能夠提供良好的沉降觀測(cè)結(jié)果,但是PS點(diǎn)的分布較為稀疏,相比于DInSAR來說,觀測(cè)點(diǎn)的密度很低,無法為形變場(chǎng)提供足夠豐富的形變細(xì)節(jié)信息。且有研究表明,在一般情況下,90%左右的地面覆蓋均為面散射體,也稱為分布式散射體(Distributed Scatterer, DS)。進(jìn)一步研究顯示,DS的物理尺寸較大,在影像中占據(jù)多個(gè)像元。雖然影像中的DS點(diǎn)也會(huì)受到時(shí)空失相干的影響,但是其中依然存在高信噪比的點(diǎn),這些點(diǎn)能夠?yàn)樾巫儓?chǎng)提供可靠的觀測(cè)結(jié)果。一些典型的DS包括道路、房頂、裸地、閑置耕地、荒山、沙漠等。這些DS對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)雖然會(huì)受到時(shí)空失相干的影響,但是依然擁有中等相干性,在時(shí)間序列上能夠保持相對(duì)穩(wěn)定。SqueeSARTM技術(shù)可以用來進(jìn)行DS點(diǎn)探測(cè),探測(cè)結(jié)果表明,相對(duì)于PSInSAR向TM來說,DS點(diǎn)的密度可以提高至少4倍。在市郊區(qū)域,DS點(diǎn)的密度甚至?xí)萈S點(diǎn)的密度高10倍以上。然而,SqueeSARTM將S點(diǎn)和DS點(diǎn)進(jìn)行聯(lián)合解算,解算過程中高質(zhì)量的PS點(diǎn)會(huì)因?yàn)檎`差傳播而受到低質(zhì)量DS點(diǎn)的影響,無法保證解算結(jié)果的可靠性。因此本論文提出點(diǎn)目標(biāo)分層分析算法,用以進(jìn)行DS點(diǎn)探測(cè)和解算。點(diǎn)目標(biāo)分層分析算法按照振幅離差指數(shù)(Amplitude Dispersion Index, ADI)的大小,將影像中所有的點(diǎn)目標(biāo)分層,對(duì)每一層的像素進(jìn)行逐點(diǎn)分析,以獲取并解算PS點(diǎn)和DS點(diǎn)。解算過程中,為了保證結(jié)果的可靠性,首先需要獲取PS點(diǎn)及其沉降參數(shù)。隨后將其余的點(diǎn)按照ADI的步長(zhǎng)分層,對(duì)每一層的點(diǎn)目標(biāo)解算完畢,即可獲取DS點(diǎn)及其形變參數(shù)。值得說明的是,為了控制點(diǎn)位質(zhì)量,對(duì)每一層點(diǎn)進(jìn)行解算時(shí),都要以所有有效點(diǎn)目標(biāo)為基礎(chǔ)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià),只有通過質(zhì)量評(píng)價(jià)的點(diǎn)才能作為DS點(diǎn)。圍繞點(diǎn)目標(biāo)分層分析算法,論文另外提出了區(qū)域增長(zhǎng)算法和基于相位梯度的非線性形變計(jì)算方法。其中,區(qū)域增長(zhǎng)算法可將點(diǎn)位的相對(duì)形變速率轉(zhuǎn)變?yōu)榻^對(duì)形變速率,它通過復(fù)雜的邏輯判斷來替代全體點(diǎn)網(wǎng)平差算法,可以有效的減少內(nèi)存的消耗,并提高解算效率和精度。模擬實(shí)驗(yàn)表明,在噪聲較大時(shí),區(qū)域增長(zhǎng)算法依然可以提供形變場(chǎng)的整體形變信息,其表現(xiàn)要優(yōu)于最小二乘平差算法。而基于相位梯度的非線性形變計(jì)算方法不再進(jìn)行相位解纏,它使用相位梯度進(jìn)行時(shí)空濾波,獲取了非線性形變的相位梯度之后,使用區(qū)域增長(zhǎng)法提供的積分路徑沿路徑積分,即可得到每個(gè)點(diǎn)的非線性形變量值。這種計(jì)算方式可以減少相位解纏過程中帶來的誤差,以保證形變結(jié)果的可靠性。論文使用天津市西青區(qū)的TerraSAR-X影像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),并采用同時(shí)期的水準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果表明,點(diǎn)目標(biāo)分層分析算法提供的沉降速率均方根誤差為2.5 mm/yr。同時(shí),實(shí)驗(yàn)采用了基于相位梯度的非線性形變計(jì)算方法,從而獲取了各沉降段的累計(jì)沉降量。驗(yàn)證結(jié)果表明,累計(jì)沉降量的均方根誤差為3.8 mm,達(dá)到三等水準(zhǔn)測(cè)量的精度要求。對(duì)比結(jié)果證明了論文提出的算法的可靠性。此外,論文還使用了上海市寶山區(qū)以及香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)的TerraSAR-X影像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)表明,論文提出的算法不僅可以為上海地鐵沿線沉降提供詳細(xì)的形變信息；而且可以為香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)地表沉降提供詳細(xì)的形變信息,且形變信息分布特征與機(jī)場(chǎng)的地質(zhì)特征具有很高的一致性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了論文提出的算法的有效性,即算法可以獲取研究區(qū)域的高空間分辨率形變場(chǎng)。論文為MTInSAR技術(shù)的工程應(yīng)用提供了良好的實(shí)驗(yàn)依據(jù)。
【圖文】：

第２頁邐西南交通大學(xué)博士研究生學(xué)位論文邐逡逑地形監(jiān)測(cè)［３７］以及由地震３９］、火山冰川［４２］和地表沉降＿等帶來的地表形變監(jiān)測(cè)逡逑之中。逡逑然而，ＩｎＳＡＲ技術(shù)受到多種失相干噪聲的影響。除了處理過程中引入的誤差之外，逡逑最大的失相千因素可以分為時(shí)間失相干和空間失相干。時(shí)；司失相干即在兩景影像的獲逡逑取時(shí)間之內(nèi)，對(duì)應(yīng)像素內(nèi)地物變化引起的千涉特性變化，從而使得信號(hào)無法干涉，例如逡逑大氣，海水，草地，以及形變嚴(yán)重的自然地表等帶來的影響�？臻g失相干即在兩景影像逡逑的獲取時(shí)間之內(nèi)，由于雷達(dá)的姿態(tài)不同導(dǎo)致的失相干，具體包含基線誤差，側(cè)視角誤差，逡逑以及傳感器旋轉(zhuǎn)等帶來的影響。逡逑８０＇邐９０＇邐１００＇邐１１０。邐１２０＇邐１３０＇逡逑

第二章ＤＩｎＳＡＲ理論基礎(chǔ)及實(shí)例分析逡逑ＤＩｎＳＡＲ通過測(cè)量?jī)纱斡^測(cè)時(shí)間內(nèi)雷達(dá)視線方向（Ｌｉｎｅ邋ｏｆ邋Ｓｉｇｈｔ，邋ＬＯＳ）的相位變化，來逡逑計(jì)算對(duì)應(yīng)的形變量。圖２．１給出了邋ＤＩｎＳＡＲ的簡(jiǎn)單示意圖，圖中，為衛(wèi)星第一次過境逡逑時(shí)對(duì)應(yīng)的斜距，為衛(wèi)星第二次過境時(shí)對(duì)應(yīng)的斜距，兩斜距差Ｍ即為ＤＩｎＳＡＲ所要獲逡逑取的最終結(jié)果。但是，，由于衛(wèi)星姿態(tài)不夠穩(wěn)定１４３］，且雷達(dá)信號(hào)傳播過程中會(huì)受到大氣的逡逑干擾【Ｉ２８】，因此直接測(cè)量斜距變化，將會(huì)帶來不可估量的測(cè)量誤差。實(shí)際應(yīng)用時(shí)，需借逡逑助于雷達(dá)干涉，通過計(jì)算干涉相位求取Ｍ的值。逡逑千涉相位示意圖逡逑ｍｍ逡逑．邋Ｖ邐逡逑圖２．１雷達(dá)差分干涉過程的簡(jiǎn)單示意圖。其中為衛(wèi)星第一次過境時(shí)對(duì)應(yīng)的斜距，Ｒ２為衛(wèi)星第二次逡逑過境時(shí)對(duì)應(yīng)的斜距，兩斜距差ＡＲ即為ＩｎＳＡＲ所要獲取的形變量。逡逑本章將首先介紹ＤＩｎＳＡＲ的理論基礎(chǔ)，并以香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)（Ｈｏｎｇ邋Ｋｏｎｇ邋Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ逡逑Ａｉｒｐｏｒｔ
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P642.25;P22

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2568039