[发明专利]一种基于二维高斯模型的干涉相位迭代解缠方法

说明书

本发明提供了一种基于二维高斯模型的干涉相位迭代解缠方法，应用于矿区大梯度形变InSAR监测，包括：应用于矿区大梯度形变InSAR监测，包括：步骤1，收集SAR影像进行数据预处理，获取单视复数SLC影像，并通过组成干涉组合得到缠绕的干涉图，计算干涉图相位；步骤2，对干涉图相位进行自适应四叉树降采样处理，采用传统相位解缠方法计算矿区边缘解缠相位；步骤3，建立矿区边缘解缠相位的二维高斯函数模型，计算模型参数并对模型参数进行反演；步骤4，通过估计矿区的全盆地形变相位获得缠绕的残余干涉相位，并解缠残余干涉相位；步骤5，获取煤矿区解缠相位；步骤6，通过迭代步骤3‑5获取精化的矿区解缠相位。

技术领域

本发明涉及矿区地表形变监测技术领域，特别涉及一种基于二维高斯模型的干涉相位迭代解缠方法。

背景技术

矿产资源是人类生存不可缺少的重要物质条件，也是关系到国计民生的基础产业，随着近些年来对矿产资源的不断开采，导致地表形变可能引起一系列潜在灾害，例如地表塌陷、房屋倾斜、道路破坏、环境污染等。InSAR(Interferometric synthetic apertureradar)技术是近年来发展起来的大范围、高时空分辨率的地面监测技术，可以监测矿区开采导致的地表形变。InSAR形变监测中的一个关键步骤是相位解缠，目的是从缠绕的相位中恢复真实的形变相位。传统的相位解缠方法包括路径跟踪法、基于优化法和联合去噪和解缠方法都是根据相位连续性假设解决病态反演问题，而矿区快速的开采会导致形变梯度过大，相位不连续。因此，传统的相位解缠方法解算矿区缠绕干涉图极易出现错误，特别是在大形变梯度区域。

为了解决传统相位解缠方法在矿区InSAR形变监测中的应用问题，目前常用的方法大概可以分为三类：一、通过外部数据例如地面GPS监测数据、水准数据等辅助的相位解缠；二、基于深度学习的相位解缠方法；三、概率积分法模型辅助的相位解缠方法。其中，第一类方法受外部数据可用性的限制而难以大范围推广应用，而第二类方法依赖于大量训练样本和样本可靠性，难以保证解算结果精度。第三类方法需要实地收集地下采空区几何参数。

因此，目前矿区(比如地下采矿区)大梯度形变的InSAR相位解缠仍十分困难，严重制约了InSAR技术在矿山领域的应用前景。

发明内容

本发明提供了一种基于二维高斯模型的干涉相位迭代解缠方法，其目的是为了克服矿区快速开采导致干涉图条纹密集、混叠难以解缠的局限，并且不需要地下开采参数，仍可获得矿区精确的相位解缠结果；提高矿区相位解缠的精度。

为了达到上述目的，本发明提供了一种基于二维高斯模型的干涉相位迭代解缠方法，应用于矿区大梯度形变InSAR监测，包括：

步骤1，收集SAR影像进行数据预处理，获取单视复数SLC影像，并通过组成干涉组合得到缠绕的干涉图，计算干涉图相位；

步骤2，对干涉图相位进行自适应四叉树降采样处理，采用传统相位解缠方法计算矿区边缘解缠相位；

步骤3，建立矿区边缘解缠相位的二维高斯函数模型，计算模型参数并对模型参数进行反演；

步骤4，通过估计矿区的全盆地形变相位获得缠绕的残余干涉相位，并解缠残余干涉相位；

步骤5，获取煤矿区解缠相位；

步骤6，通过迭代步骤3-5获取精化的矿区解缠相位。

其中，步骤1包括：

以第一期SLC影像为参考进行数据配准，干涉组合以配准后每相邻时间的影像组成；

干涉图相位表示为：

其中，φ(i)为第i个像素的缠绕相位，为第i个像素的解缠相位，k为周期数。

其中，步骤3包括：