本文關(guān)鍵詞：面向礦區(qū)大梯度形變監(jiān)測的SAR影像Pixel-tracking關(guān)鍵問題研究　出處：《中國礦業(yè)大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：中國是煤炭生產(chǎn)和消費(fèi)大國,大量的煤炭資源開采在為經(jīng)濟(jì)建設(shè)作出重要貢獻(xiàn)的同時(shí)也帶來一系列的環(huán)境和地質(zhì)災(zāi)害問題。加強(qiáng)對礦區(qū)因煤炭資源開采引起的地表形變的監(jiān)測對于礦區(qū)生態(tài)環(huán)境修復(fù)和災(zāi)害預(yù)防及管理具有重要意義。InSAR技術(shù)的出現(xiàn)為礦區(qū)形變監(jiān)測提供了一種新的方法,然而由于受地表下沉盆地形變梯度的局限性,基于相位解纏的InSAR技術(shù)很難有效獲取高強(qiáng)度開采過程中地表的大量級形變,只能對下沉盆地邊緣小量級形變進(jìn)行有效監(jiān)測。基于SAR影像強(qiáng)度信息的Pixel-tracking方法為礦區(qū)大量級、大梯度形變的監(jiān)測提供了一種新的技術(shù)手段。本論文重點(diǎn)研究基于SAR影像的礦區(qū)大梯度、大量級地表形變的精細(xì)化監(jiān)測,其主要研究內(nèi)容和成果總結(jié)歸納如下:(1)總結(jié)了現(xiàn)有InSAR技術(shù)監(jiān)測礦區(qū)形變的研究現(xiàn)狀,闡述了D-InSAR、時(shí)序InSAR及Pixel-tracking方法的基本原理,依據(jù)概率積分法模擬地表下沉,分析了不同波長、不同像元尺寸的TerraSAR-X影像、Radarsat-2影像和ALOS-PALSAR影像監(jiān)測礦區(qū)形變的適用性。(2)提出一種局部自適應(yīng)窗口的Pixel-tracking方法。利用概率積分法地表移動預(yù)計(jì)模型模擬不同地質(zhì)采礦條件下引起的不同量級的地表形變,把模擬的形變加入三種不同像元尺寸的SAR影像強(qiáng)度信息中,研究了互相關(guān)窗口大小、像元尺寸大小、互相關(guān)系數(shù)內(nèi)插因子等因素對Pixel-tracking方法監(jiān)測精度的影響。發(fā)現(xiàn)過小的互相關(guān)窗口會造成像元誤匹配現(xiàn)象,過大的互相關(guān)窗口會造成下沉盆地的“形變壓縮”現(xiàn)象;對過大的互相關(guān)窗口造成下沉盆地“形變壓縮”現(xiàn)象的原因進(jìn)行分析,對SNR進(jìn)行重新定義;依據(jù)礦區(qū)形變特征,對互相關(guān)系數(shù)峰值匹配位置進(jìn)行約束,極大減少了像元誤匹配出現(xiàn)的概率;基于重新定義的SNR,通過在一定的區(qū)間內(nèi)變換窗口步長尋找SNR最大值,SNR最大值對應(yīng)互相關(guān)窗口即為最優(yōu)互相關(guān)窗口�；谧顑�(yōu)互相關(guān)窗口對礦區(qū)形變進(jìn)行監(jiān)測,通過采用覆蓋大柳塔礦區(qū)52304工作面Radarsat-2影像進(jìn)行驗(yàn)證,證明該方法相對于固定互相關(guān)計(jì)算窗口的Pixel-tracking方法能夠明顯提高監(jiān)測精度。(3)提出一種顧及地形影響因素改正的Pixel-tracking方法,削弱地形因素對Pixel-tracking監(jiān)測精度的影響。利用時(shí)間序列SAR影像強(qiáng)度和標(biāo)準(zhǔn)差雙閾值約束的方法對SAR影像中影像強(qiáng)度保持穩(wěn)定的點(diǎn)進(jìn)行初步篩選,按照均勻分布原則和避免采空區(qū)影響原則,對初選穩(wěn)定點(diǎn)進(jìn)行精煉,根據(jù)精煉后的穩(wěn)定點(diǎn)下沉信息,采用最小二乘多項(xiàng)式曲面擬合方法對Pixel-tracking方法監(jiān)測結(jié)果中的軌道誤差、大氣誤差及部分地形誤差進(jìn)行削弱;依據(jù)穩(wěn)定點(diǎn)的殘差,引入外部DEM數(shù)據(jù),基于高程信息進(jìn)行二次多項(xiàng)式擬合,削弱地形因素對Pixel-tracking方法監(jiān)測精度的影響,并采用52304工作面地表實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。(4)采用SBAS-InSAR思想對Pixel-tracking方法的監(jiān)測結(jié)果按照一定的時(shí)、空基線約束進(jìn)行組合,采用觀測時(shí)段的形變量代替平均形變速率進(jìn)行解算,獲得每個(gè)觀測時(shí)段的最優(yōu)解,結(jié)合工作面開采掘進(jìn)速度,對小基線集Pixel-tracking方法得到的時(shí)序形變結(jié)果進(jìn)行分析,并結(jié)合地表移動觀測站GPS數(shù)據(jù)評價(jià)了時(shí)序小基線集Pixel-tracking方法的監(jiān)測精度。(5)優(yōu)化多平臺聯(lián)合解算獲取三維形變的模型,利用兩個(gè)平臺SAR數(shù)據(jù)可獲取礦區(qū)三維形變場。根據(jù)Pixel-tracking方法既可以監(jiān)測衛(wèi)星視線向形變又可以獲取方位向形變的特點(diǎn),采用TerraSAR-X衛(wèi)星和Radarsat-2衛(wèi)星兩個(gè)不同平臺的時(shí)序SAR影像Pixel-tracking監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行聯(lián)合解算,獲得52304工作面下沉盆地三維形變場,并根據(jù)地表移動觀測站實(shí)測數(shù)據(jù),對基于Pixel-tracking方法聯(lián)合解算獲取的三維形變場監(jiān)測精度進(jìn)行了評定。(6)提出一種先驗(yàn)定權(quán)的時(shí)序InSAR與Pixel-tracking監(jiān)測結(jié)果融合方法。采用四種時(shí)間序列InSAR方法對52304工作面地表下沉盆地邊緣小量級形變進(jìn)行監(jiān)測,并依據(jù)地表移動觀測站GPS數(shù)據(jù)對四種時(shí)序InSAR方法礦區(qū)小量級形變監(jiān)測精度進(jìn)行評價(jià),獲得礦區(qū)高精度小量級地表形變監(jiān)測結(jié)果;采用時(shí)序小基線集Pixel-tracking技術(shù)對52304工作面大量級、大梯度形變進(jìn)行監(jiān)測,依據(jù)先驗(yàn)方差定權(quán)對時(shí)序InSAR方法的監(jiān)測結(jié)果和時(shí)序Pixel-tracking的監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行融合,并根據(jù)融合結(jié)果獲取開采沉陷部分參數(shù)。
[Abstract]:Chinese is a coal production and consumption, make an important contribution to the economic construction at the same time also brought a series of environmental and geological disasters in mining a lot of coal resources. To strengthen the monitoring of surface deformation caused by mining coal mining in the mining area ecological environment restoration and disaster prevention and management has an important significance of.InSAR technology as the deformation monitoring in mining area provides a new method, however, due to limitations of the surface subsidence basin terrain gradient, phase unwrapping InSAR technology is difficult to effectively obtain high strength mining in large deformation based on table level, only the effective monitoring of subsidence basin edge small deformation method based on Pixel-tracking SAR. The image intensity information for a large number of mining area, provides a new method for monitoring large deformation gradient. This paper focuses on the study of images based on SAR The mining area gradient, precise monitoring of large deformation, the main research contents and achievements are summarized as follows: (1) summarizes the existing research situation of InSAR technology in deformation monitoring, expounds the basic principle of D-InSAR sequence of InSAR and Pixel-tracking method, based on probability integral method to simulate the surface subsidence, analysis of different wavelengths and different TerraSAR-X image pixel size, the applicability of Radarsat-2 image and ALOS-PALSAR image deformation monitoring in mining area. (2) proposed a method of Pixel-tracking local adaptive window. Using probability integral method of surface movement prediction model by simulation under different geological and mining conditions of different magnitude of surface deformation, the deformation simulation of SAR image intensity information added three different pixel size, the correlation window size, pixel size, correlation coefficient interpolation factor and other factors on the Pixe Effect of l-tracking method for monitoring accuracy. Found correlation with small window will cause the pixel mismatch phenomenon, large correlation window will cause the sinking basin "compression deformation" phenomenon; cause analysis reasons of subsidence basin "deformation compression" phenomenon of correlation window, the SNR was re defined; based on the deformation characteristics of mining area, on the mutual relations between the peak position of the matching constraints, greatly reducing the pixel matching error probability; definition based on SNR, through within a certain range transform window step to seek the maximum value of SNR, SNR corresponding to the maximum cross-correlation window is the optimal correlation window. The optimal correlation window based on the deformation monitoring of the mine, by covering Daliuta mining area to verify the Radarsat-2 52304 working face images show that this method, compared with the fixed cross correlation window Pixel- The tracking method can significantly improve the monitoring accuracy. (3) proposed a Pixel-tracking correction method of terrain factors, weaken the effect of terrain factors on Pixel-tracking monitoring accuracy. Using time series SAR image intensity and standard deviation method of double threshold constraint on SAR image image strength to maintain the stability of the point of preliminary screening, according to the principle of and avoid the influence of goaf on the primary principle of uniform distribution, stable point of refining, according to the information sink stable point after refining the orbit error by using the least square polynomial surface fitting method of Pixel-tracking method in the atmospheric monitoring results, error and part of the terrain error are weakened; based on residual stable point, the introduction of external DEM data, elevation two polynomial fitting based on information, weaken the effect of topographic factors on the accuracy of the monitoring method of Pixel-tracking, and uses 52304 As the surface of measured data are verified. (4) by the method of SBAS-InSAR monitoring on the result of the Pixel-tracking method in a certain space, baseline constraint combination, the observation period shape variables instead of the average deformation rate calculation, obtain the optimal solution of each observation period, combined with the working face mining tunneling speed, timing of deformation the results obtained by Pixel-tracking method on small baseline subset analysis, combined with the monitoring precision of surface movement observation station GPS timing data evaluation of small baseline subset of Pixel-tracking method. (5) the optimization of multi platform combined solution to obtain the 3D deformation model can obtain 3D deformation field using two SAR data mining platform. Based on Pixel-tracking method can monitor the satellite line of sight to the deformation and can obtain the azimuth deformation characteristics, using TerraSAR-X and Radarsat-2 satellite platform of the two different time series S The monitoring results of image Pixel-tracking AR combined solution, 52304 working surface subsidence basin 3D deformation field, and on the basis of surface movement observation data, 3D deformation field monitoring accuracy of Pixel-tracking method based on the combined solution obtained was evaluated. (6) proposed a priori right timing InSAR and Pixel-tracking monitoring results fusion method. Using four kinds of time series InSAR surface of 52304 working surface subsidence basin edge small deformation monitoring, and on the basis of four sequential InSAR method of mine small deformation monitoring precision of surface movement observation station evaluation of GPS data mining, to obtain high precision small deformation monitoring results; the small baseline subset of Pixel-tracking sequence in 52304 working face of large scale, high gradient deformation monitoring, based on the monitoring results of prior variance right timing of InSAR method The monitoring results of the time series Pixel-tracking are fused and the parameters of the mining subsidence are obtained according to the fusion results.

【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TD325.4

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本文編號：1393540