[发明专利]融合D-InSAR和模矢法求取概率积分参数的方法

摘要

本发明提供一种融合D‑InSAR和模矢法求取概率积分参数的方法，包括：(1)利用概率积分法得到目标像元的预计下沉值、南北方向预计水平移动和东西方向预计水平移动的值，基于三维变形与LOS向变形关系，计算得到目标像元LOS向预计移动变形r'iLOS的值；(2)利用D‑InSAR技术实测目标像元的LOS向移动变形riLOS的值，计算目标像元的移动变形预计残差vi＝riLOS‑r'iLOS的值，并构造求参误差函数ε(B)＝∑|vi|；(3)基于ε(B)＝min准则，利用模矢法求取全部概率积分参数。优点为：本发明有效融合了D‑InSAR和模矢法，可求取到全部概率积分参数，并且还具有参数求取精度高的优点。

主权项

1.一种融合D‑InSAR和模矢法求取概率积分参数的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据地质采矿条件，预设工作面开采沉陷预计概率积分参数初值；步骤2，通过雷达D‑InSAR技术获取采动地表变形场影像；从所述采动地表变形场影像中选取n个目标像元；对于每个所述目标像元，均执行步骤2.1‑步骤2.3：步骤2.1，获取任意形状工作面地质采矿条件参数，并对工作面形状进行剖分，同时获取每个剖分单元的参数；另外，提取目标像元中心地理坐标(x,y)；以步骤1的工作面开采沉陷预计概率积分参数初值、剖分单元的参数、目标像元中心地理坐标(x,y)为概率积分法模型的输入，利用所述概率积分法模型预计得到目标像元的预计下沉值Wi、南北方向预计水平移动UiSN和东西方向预计水平移动UiEW的值；步骤2.2，将步骤2.1计算得到的目标像元预计下沉值Wi、南北方向预计水平移动UiSN和东西方向预计水平移动UiEW的值，以及获取到的雷达卫星的入射角θi的值和卫星飞行方向方位角αi的值，代入公式(1)，得到目标像元LOS向预计移动变形r'iLOS的值；步骤2.3，利用D‑InSAR技术提取目标像元的LOS向实测移动变形riLOS的值，采用公式(2)计算得到目标像元的LOS向变形预计残差vi的值；vi＝riLOS‑r'iLOS    (2)由此分别计算得到n个目标像元的LOS向变形预计残差vi的值；步骤3，构筑求参误差函数ε(B)：其中，B为全部概率积分参数组成的矩阵；将所计算得到的n个目标像元的LOS向变形预计残差vi的值代入公式(3)，计算得到误差函数值；基于ε(B)＝min准则，利用模矢法搜索，获取全局最优概率积分预计参数；其中，步骤1中，所预设的工作面开采沉陷预计概率积分参数初值包括左拐点偏移距S1、右拐点偏移距S2、上拐点偏移距S3、下拐点偏移距S4、下沉系数q、主要影响角正切tanβ、最大下沉角θ和水平移动系数b；其中，步骤2.1中，对工作面形状进行剖分，同时获取每个剖分单元的参数，具体为：首先获取工作面采深H，然后以边长为H/10的正方形为剖分单元，沿走向和倾向对工作面进行剖分，设任意一个剖分单元为剖分单元j，获取剖分单元j如下的剖分参数：单元面积Aj、单元中心采深Hj和单元中心坐标(xj,yj)；所述获取任意形状工作面地质采矿条件参数包括：工作面尺寸D1和D3、采深H、采高m和煤层倾角α；其中，步骤2.1中，所述概率积分法模型为：Wi＝[∑Wj(x,y)·Aj]·W0    (4)UiSN＝[rj·(‑2π/rj2)·(x‑xj)·Wj(x,y)·Aj]·b·W0    (5)其中：Wj(x,y)＝(1/rj2)·exp(‑π·(x‑xj)2/rj2)·exp(‑π·(y‑yj+lj)2/rj2)、lj＝Hjcotθ、rj＝Hj/tanβ、W0＝mqcosα；其中，步骤3中，基于ε(B)＝min准则，利用模矢法搜索，获取全局最优概率积分预计参数具体为：步骤3.1，令B1＝B，并以B1作为初始基点进行搜索；其中：B1所包含的各个预计参数即为B1的分量，值为步骤1所设置的值；步骤3.2，确定B1的各个分量的探索步长；即：对于任意分量Xi0(i＝1,2,...,8)，其步长为△i，表示为：△i＝(0,…,△Xi0,…,0)T    (8)步骤3.3，根据步骤1‑步骤3，计算初始基点B1的误差函数值ε(B1)，另外计算B1+△1的误差函数值ε(B1+△1)；比较ε(B1)和ε(B1+△1)：若ε(B1+△1)<ε(B1)，则探测成功，以点B1+△1作为临时矢点，并记作T11，T11的第一个下标1表示建立第一个模矢，第二个下标1表示X1已被摄动；若ε(B1+△1)>ε(B1)，则本次探测失败，进行反方向探测，即：试验B1‑△1点，若ε(B1‑△1)<ε(B1)，则本次探测成功，以点B1‑△1作为临时矢点，并记作T11；否则，仍以B1作为临时矢点，并记作T11；上述搜索可用公式(9)进行描述，步骤3.4，当B1的第1个分量X1被摄动时，则用T11代替原来的基点B1，继续对B1的第2个分量X2，进行摄动，得临时矢点T12；依此类推，直到对B1的第8个分量X8进行摄动，得到临时矢点T18；步骤3.5，在得到临时矢点T18后，令T18＝B2，由初始基点B1和新基点B2构成第一个模矢；步骤3.6，将第一个模矢延长一倍，得到第二个模矢的初始临时矢点T20，即：T20＝B1+2(B2‑B1)＝2B2‑B1    (10)步骤3.7，同样，在T20附近进行探索，依次得到临时矢点T21,T22,…,T28，并以T28为第三个基点B3，此时由B2、B3构成第二个模矢；将第二个模矢延长一倍，得到第三个模矢的初始临时矢点T30，即：T30＝B2+2(B3‑B2)＝2B3‑B2    (11)步骤3.8，如此不断循环，若对于第i个模矢存在以下关系：ε(Ti0)<ε(Bi)    (12)则由Ti0产生不出比Bi更好的点，则应退回到Bi，模矢不再延长，并在Bi附近进行搜索；如果能得出新的下降点，即可引出新的模矢；否则，将步长缩小一半，开展更精细的探查，当步长缩小到足够高的精度时，即可停止迭代，此时得到的概率积分参数为全局最优解。