[發明專利]一種基于車載InSAR的道路邊坡形變檢測系統及方法

在審

• 申請號: 201711161130.3
• 申請日: 2017-11-20
• 公開（公告）號: CN107918127A
• 公開（公告）日: 2018-04-17
• 發明（設計）人: 潘斌
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90;G01B7/16
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙)42222
• 代理人: 魯力

1.一種基于車載InSAR的道路邊坡形變檢測系統，其特征在于，包括一個數據獲取平臺：該平臺安裝在車輛頂端，包括一個雙天線InSAR系統，兩個天線垂直上下排列，排列方向與路面垂直，天線之間相隔設定距離；雙天線形成的天線面能夠進行方向調整；還包括一套用于平臺的姿態測量的POS系統，姿態數據用于后續的SAR成像及InSAR數據處理，平臺還包括供電系統及用于平臺穩定的輔助設施；具體設備包括：GPS天線一個，POS一臺，SAR主機一臺，SAR天線兩個，POS和SAR主機電源系統兩套；連接方式如下：GPS天線通過信號分離器分別接入POS和SAR主機，利用該天線接收的信號進行定位和時間同步；兩個SAR天線連接到SAR主機，并且，POS和SAR天線形成剛性連接關系；兩套電源系統分別與POS和SAR主機相連，為其供電。

2.一種基于車載InSAR的道路邊坡形變檢測方法，其特征在于，包括一種數據獲取方式：平臺通過支架安裝在汽車頂端，車載平臺沿邊坡一側道路行駛，將SAR天線指向道路邊坡一側，向道路側方邊坡發射微波，用于收集邊坡的回波；根據邊坡的范圍調節SAR的高度及天線面的方向，使波束向車輛側上方發射和接收，覆蓋待測邊坡區域；如果道路較窄，則車載平臺沿邊坡對向的車道行駛，以增大成像距離；利用該數據獲取方式可實現任意時刻道路邊坡的相對形變檢測，為道路安全管理提供科學的數據。

3.一種基于車載InSAR的道路邊坡形變檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、車載InSAR平臺以設定速度沿著道路勻速行駛，到達待測邊坡區域后，開啟SAR系統，SAR雙天線不斷向側方邊坡發射微波并收集回波數據，直至完成邊坡數據采集；

步驟2、根據形變檢測周期的需要，在設定間隔時間后，再次利用該設備按照步驟1對目標進行同樣的數據收集操作，如果要監測邊坡形變的變化趨勢，在任意時間段內對同一邊坡區域進行多次數據采集，獲取邊坡的形變變化結果，采集方式同步驟1；

步驟3、將兩次或多次采集的數據進行配準，將所有采集的數據納入統一的幾何坐標系中，形成精確度幾何對應關系；配準包括兩個過程，首先是每次采集的雙天線SAR數據的配準，其次是不同次采集數據之間的配準；SAR圖像配準有基于相干系數法，基于最大頻譜法和基于相位差干涉梯度法等三種方法，配準精度必須優于1個像元，對待配準圖像進行重采樣，得到配準后的數據；配準過程如下：

步驟3.1、待匹配影像粗匹配偏移量計算；車載系統在數據采集過程中，保存了每個成像時刻的空間位置和姿態信息，粗匹配根據待配準圖像中心像元對應的傳感器空間位置及成像幾何關系計算得到兩幅影像的粗偏移量，利用成像幾何模型，首先計算匹配影像中心點對應的地面坐標p(X_t,Y_t,Z_t)，然后求出p(X_t,Y_t,Z_t)在待匹配圖像上的對應點p_sla(m,n)，待匹配圖像與匹配圖像的粗偏移量，公式如下：

(X_S-X_t)²+(Y_s-Y_t)²+(Z_s-Z_t)²-(ct_r)²＝0

-2λR[(Xs-Xt)Vsx+(Ys-Yt)Vsy+(Zs-Zt)Vsz]=fD]]>

其中：為多普勒頻率，為波長，R為斜距，X_s,Y_s,Z_s為天線空間位置坐標，V_sx，V_sy，V_sz為天線的速度矢量；c為電磁波速度，t_r為該點對應的距離向時間；

步驟3.2、像元級配準；像元級配準利用相干系數判決準則實現；其基本思想是根據圖像能量互相關函數的統計特性，通過尋找兩幅圖像互相關函數的最大值來進行配準，當同一目標的SAR復圖像之間精確配準時，其互相關函數在該點取得最大值；對于In SAR復圖像的配準，定義相干系數為其互相關準則；

相干系數定義如下：

γ=ΣiΣjV1(i,j)·V2*(i,j)ΣiΣj|V1(i,j)|2·ΣiΣj|V2(i,j)|2]]>

其中，V₁(i，j)、V₂(i，j)分別表示兩幅復圖像窗口內的像素值，*表示復共軛；分別在參考圖像和配準圖像上選定一定區域，計算該區域內的相干系數，相干系數最大值對應的點即為配準點，通過這一步的處理，可以得到像元級的配準精度；

步驟3.3、子像元級配準；子像元級配準通過相干系數插值法實現；該方法根據像元級配準點周圍若干像元的相干系數，通過相干系數擬合，找到最大相干系數對應的像元位置，以之確定更加精確的配準位置，該方法不僅能夠得到較高的配準精度，并且計算速度較快；

步驟4、將每次雙天線SAR配準后的數據進行干涉處理，生成干涉圖，然后進行去平地效應，得到去平之后的干涉圖，對兩次或多次采集的數據進行相同處理，分別獲取每次采集的干涉圖；

步驟5、將兩次或多次干涉處理的數據進行差分干涉處理，計算待測目標的差分相位；差分相位計算過程如下：

對于每一個地面待求點，其形變前的成像角度對應為θ，由于形變前和形變后成像距離遠大于平臺基線，成像距離都近似為R，將形變前后的SAR成像做干涉處理，形成三次干涉，由于平臺在每次成像期間，高程方向保持不變，因此，成像基線只考慮平面距離的變化，設第一次和第二次成像的干涉基線偏移距離為r，第三次和第一次干涉的基線偏移距離為r₁，經過配準后，對應同名點的三次干涉相位分別為φ₁，φ₂，φ₃；由于成像時對應的角度θ和距離R近似不變，則第一次和第二次干涉相位差的幾何關系如下：

φ2-φ1r(φ1+φ2)=-sinθ2R]]>

同理，第一次和第三次干涉相位差的幾何關系為：

φ3-φ1r1(φ1+φ3)=-sinθ2R]]>

結合以上兩式，可得差分干涉相位差為：

Δφ=r1(φ1+φ3)(φ2-φ1)r(φ1+φ2);]]>

步驟6、對差分相位進行相位解纏，得到解纏后的真實相位；根據成像模式的特點利用支切法進行相位解纏，解纏之后的相位中包含了形變信息；

步驟7、根據基線數據和InSAR成像幾何條件，建立基于解纏后相位的形變解算數學模型，形變解算模型建立和計算過程如下：

對步驟5計算形變前后的相位差分干涉圖去除固定基線的影響，即為形變引起的干涉相位差，根據相位和距離的關系，即可得到視向形變(LOS)的位移大小為：

ΔR=-λ2π[φ3-φ1-r1(φ1+φ3)(φ2-φ1)r(φ1+φ2)]]]>

其中，ΔR為視向形變，λ為波長，r為第一次和第二次成像的干涉基線偏移量，r₁為第三次和第一次干涉的基線偏移量，φ₁，φ₂，φ₃分別為三次干涉相位。