[發明專利]一種基于機器學習重建高時空分辨率地面沉降信息的方法

有效

• 申請號: 202110669387.X
• 申請日: 2021-06-17
• 公開（公告）號: CN113378945B
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發明（設計）人: 柯櫻海;呂明苑;李小娟;郭琳;宮輝力;張可;王展鵬;朱麗娟
• 申請（專利權）人: 首都師范大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N20/00;G01C5/00
• 代理公司: 北京保識知識產權代理事務所(普通合伙) 11874
• 代理人: 張晶

本發明公開了一種基于機器學習重建高時空分辨率地面沉降信息的方法，步驟如下：S1、獲取覆蓋研究區范圍的SAR觀測影像數據；S2、獲取覆蓋研究區范圍的特征數據集；S3、獲取長時序地面沉降信息；S4、基于長時序的地面沉降信息，利用多項式擬合的方法對沉降曲線進行擬合，并獲取多項式的相關參數；S5、結合Fishnet空間分析和滑動窗口判別的方法對數據缺失的位置定位；S6、利用機器學習重建數據缺失位置的沉降信息；S7、將重建后的沉降信息與PS?InSAR結果疊加，最終獲取高時空分辨率的地面沉降信息。本發明利用多輸出機器學習的方法重建城市中時空相干性低、穩定性較差區域的地面沉降信息，最終獲取大范圍、高精度、高時空分辨率地面沉降信息。

技術領域

本發明屬于城市地質災害技術領域，具體涉及一種基于機器學習重建高時空分辨率地面沉降信息的方法。

背景技術

地面沉降是在人類活動或自然因素影響下，導致地下松散地層固結壓縮，地面標高下降的一種地質災害。地面沉降會造成墻體開裂、建筑物傾斜、管道破壞、海水倒灌等危害，對人民的生產和生活造成巨大的影響。有效監測地面沉降，獲取高時空分辨率的沉降信息，是城市地面沉降災害防治的必要前提。

地面沉降的監測技術主要包括水準測量、分層標測量、GPS測量、InSAR測量等。相較于其他方法，PS-InSAR技術可以獲取長時間序列下穩定散射特性地面目標的形變信息，其精度可達到毫米級。但是，PS-InSAR技術無法獲取后向散射能量較低、時空失相干的區域(例如季節性變化大的植被、平坦的道路等)的地面沉降信息，存在數據缺失的問題。現有的研究中，一般利用插值的方法對地面沉降信息進行重建。但是這些插值方法假設缺失數據和已有數據具有相同的統計和幾何結構，并沒有考慮沉降的綜合影響因素，如水文、地質背景、動靜載荷等。此外，傳統的空間插值方法只能獲取瞬時的沉降信息，獲取長時序的沉降信息，則需要對每個時刻的沉降信息重復插值計算，需要較高的人力和時間成本。

針對上述問題，本發明提出一種基于機器學習重建高時空分辨率地面沉降信息的方法。該方法通過基于PS-InSAR的結果，利用多輸出機器學習的方法對數據缺失的位置進行信息重建，彌補了PS-InSAR技術無法獲取低時空相干區域沉降信息的問題；同時相較于傳統的插值方法，具有高效率、低成本的優勢。通過該方法，能夠實現對沉降信息缺失位置的精確定位，重建高精度、高時空分辨率的地面沉降信息，掌握地面沉降的時空演化特征，能夠為地面沉降監測提供技術支持，對城市建設、地質環境保護等部門提供決策服務。

發明內容

1.要解決的技術問題

本發明的目的在于提供一種基于機器學習重建高時空分辨率地面沉降信息的方法，以解決上述背景技術中提出的問題：

PS-InSAR技術無法獲取低時空相干區域沉降信息的問題。

2.技術方案

一種基于機器學習重建高時空分辨率地面沉降信息的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、獲取覆蓋研究區范圍的SAR觀測影像數據；

S2、獲取研究區范圍內的特征數據集，特征數據集由地面沉降的影響因素構成，包括可壓縮土層厚度、地下水位、斷裂、建筑物分布、交通載荷；

S3、基于SAR影像，利用PS-InSAR技術獲取建筑上的長時序地面沉降信息；PS-InSAR的技術流程主要包括：

第一步，根據時空基線、多普勒信息選擇一副為主影像，其他副影像進行配準并重采樣至主影像；

第二步，對主副影像對進行差分干涉生成時序差分干涉圖，利用幅度離差法提取高相干點目標，即PS點；

第三步，對差分相位進行時間序列分析以得到離散點毫米級的形變速率結果、形變歷史信息、DEM殘差及大氣延遲誤差；