一种SAR视线向变形与坡度坡向敏感度计算方法与流程

一种sar视线向变形与坡度坡向敏感度计算方法
技术领域
1.本发明涉及空间对地观测领域，具体涉及一种sar视线向变形与坡度坡向敏感度计算方法。


背景技术：

2.滑坡是危害人类生存和发展的最严重自然灾害之一，它具有分布广泛、规模巨大、机理复杂、危害严重四个方面的特点。且滑坡不仅自身具有很大的危害，还会引发泥石流、堰塞湖等次生灾害，是一种危害性很高的自然灾害。我国四川省西南山区滑坡灾害频发，造成河流堵塞、道路阻断、村庄被淹没等巨大损失，该区域内的滑坡以灾害频发、规模大、机制复杂、危害大等特点著称于世，在全世界范围内都具有典型性和代表性。传统地质调查方式在高山区滑坡灾害隐患识别和监测覆盖范围有限，在山区很难大范围、高效率实施，光学遥感在山区受云雾影响且监测精度有限。
3.合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar, insar）技术是近三十年来迅速发展起来的一种基于星载传感器对地观测的大地测量技术。该技术具备全大范围、高精度、全天时与全天候的形变监测能力。随着sar（合成孔径雷达）影像的时间分辨率与空间分辨率的不断提升、多源多时相的sar影像可供选择与insar时序算法的不断发展与进步，insar技术在地质灾害隐患早期识别与监测领域正在开展广泛的应用，该技术可以有效地弥补传统的方法的不足。但是在实际应用中，insar仅能测量沿los方向形变（即insar测量值为地表变形投影到los方向的分量），造成了insar形变监测结果并不等于真实坡体形变，给地质解译工作者及滑坡体精准分析等工作造成困惑。因此，在大范围滑坡早期识别中，los向监测结果与不同坡向坡体变形真实测量差异以及升降轨观测对不同坡向的探测适宜性值得进一步研究。并且确定坡向变化对insar不同轨道探测滑坡隐患的影响，同时结合几何畸变情况揭示坡度与坡向变化时升、降轨各自探测的适用性以及在升降轨数据结合时总体区域的探测情况，对提取滑坡隐患实际形变速率、正确解译与判断insar识别结果等具有重要意义。


技术实现要素：

4.针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种sar视线向变形与坡度坡向敏感度计算方法解决了现有技术坡体形变检测结果不真实的问题。
5.为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：提供一种sar视线向变形与坡度坡向敏感度计算方法，其包括以下步骤：s1、获取覆盖坡体的sar数据，并通过辐射定标和地理编码方式，从sar数据中提取sar卫星升轨的参数信息、降轨的参数信息和卫星高度；s2、获取覆盖坡体的dem数据，并利用dem数据和卫星侧视成像原理提取影像局部入射角，即卫星入射方向与局部坡度法线的夹角；s3、利用卫星升轨的参数信息、降轨的参数信息和局部入射角对坡体的升轨和降
轨进行几何畸变判别，得到升轨和降轨的几何畸变区域的分布；s4、根据采集到的sar卫星升轨的参数信息和卫星高度计算升轨在坡度和坡向变化时探测的敏感度，根据采集到的sar卫星降轨的参数信息和卫星高度计算降轨在坡度和坡向变化时探测的敏感度；s5、根据步骤s4得到的敏感度构建初始敏感度分布图，结合几何畸变区域的分布，将出现叠掩和阴影的坡体排出初始敏感度分布图，得到校正后的敏感度分布图，即得到sar视线向变形与坡度坡向敏感度。
6.进一步地，步骤s1的参数信息包括入射斜距、飞行方向与正北方向的夹角和卫星入射角，卫星入射角即卫星视线与垂直方向的夹角；卫星高度包括卫星距离地心的高度和卫星距离坡体的底面的高度。
7.进一步地，步骤s2中提取影像的局部入射角的具体方法为：根据公式：得到影像第i列像素的局部入射角；为反余弦函数，为卫星距离地心的高度，为卫星距离坡体的底面的高度，为斜距分辨率，为入射斜距，为乘法符号。
8.进一步地，步骤s3中利用卫星升轨的参数信息、降轨的参数信息和局部入射角对坡体的升轨和降轨进行几何畸变判别的具体方法为：s3
‑
1、判断局部入射角是否小于0度，若是则判定该坡体为叠掩，结束几何畸变判别；否则进入步骤s3
‑
2；s3
‑
2、判断局部入射角是否大于等于0度且小于等于90度，若是则进入步骤s3
‑
3；否则判定坡体为阴影，结束几何畸变判别；s3
‑
3、判断局部入射角是否小于卫星入射角，若是则判定坡体为透视收缩；否则判定坡体为适宜。
9.进一步地，步骤s4中敏感度的计算方法为：s4
‑
1、以卫星垂直于坡体的方向为z轴，以z轴与坡体的底面的交点为原点，确认正北方向和正东方向，并建立空间直角坐标系；s4
‑
2、根据公式：得到卫星视线方向的单位向量；其中为卫星视线正东方向的分向量，为卫星视线正北方向的分向量，为卫星视线z轴方向的分向量，cos为余弦函数，sin为正弦函数，为卫星飞行方向与正北方向的夹角，为卫星入射角；
s4
‑
3、获取坡体的坡向和坡度，并根据公式：得到坡体上最大斜率的单位矢量；其中为坡体上最大斜率正东方向的分向量，为坡体上最大斜率正北方向的分向量，为坡体上最大斜率z轴方向的分向量，为坡向角，为坡度角；s4
‑
4、根据公式：得到敏感度。
10.本发明的有益效果为：在大范围的高山峡谷区域的滑坡隐患识别中，能够确定不同坡向在不同轨道insar探测下的敏感性，具有坡度与坡向变化时升轨和降轨各自探测的适用性；以及结合几何畸变和升降轨数据得到可靠的总体区域的探测情况，进而能够实现对识别处滑坡隐患的实际下滑的形变速率的准确计算，以及实现sar视线向测量值与真实沿坡面下滑变形量的正确理解与解译判断。本发明考虑了卫星影像中卫星入射角在斜距向上的细微变化来计算不同坡度坡向对sar测量敏感度的影响，同时考虑了几何畸变带来的影响。
附图说明
11.图1为本发明的流程图；图2为升轨卫星入射角与给定坡度最大坡向矢量几何关系图；图3为雷达侧视成像几何畸变关系示意图；图4为坡体升轨的几何畸变图；图5为坡体降轨的几何畸变图；图6为坡体升轨的敏感度分布图；图7为坡体降轨的敏感度分布图。
具体实施方式
12.下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
13.如图1所示，该sar视线向变形与坡度坡向敏感度计算方法包括以下步骤：s1、获取覆盖坡体的sar数据，并通过辐射定标和地理编码方式，从sar数据中提取sar卫星升轨的参数信息、降轨的参数信息和卫星高度；s2、获取覆盖坡体的dem数据，并利用dem数据和卫星侧视成像原理提取影像局部入射角，即卫星入射方向与局部坡度法线的夹角；s3、利用卫星升轨的参数信息、降轨的参数信息和局部入射角对坡体的升轨和降轨进行几何畸变判别，得到升轨和降轨的几何畸变区域的分布；s4、根据采集到的sar卫星升轨的参数信息和卫星高度计算升轨在坡度和坡向变化时探测的敏感度，根据采集到的sar卫星降轨的参数信息和卫星高度计算降轨在坡度和坡向变化时探测的敏感度；s5、根据步骤s4得到的敏感度构建初始敏感度分布图，结合几何畸变区域的分布，将出现叠掩和阴影的坡体排出初始敏感度分布图，得到校正后的敏感度分布图，即得到sar视线向变形与坡度坡向敏感度。
14.步骤s1的参数信息包括入射斜距、飞行方向与正北方向的夹角和卫星入射角，卫星入射角即卫星视线与垂直方向的夹角；卫星高度包括卫星距离地心的高度和卫星距离坡体的底面的高度。
15.在本发明的一个实施例中，如图2所示，其中ascending azimuth为飞行方位线，空间直角坐标系中的z轴与坡体底面垂直，n轴指向正北方向，e轴指向正东方向，为卫星入射角，为飞行方向与正北方向的夹角，即飞行方位角，为敏感度对应角，为卫星视线方向的单位向量，为坡体上最大斜率的单位矢量，为坡向角，即n轴（实线）与坡向（虚线）之间的夹角，为坡度角。
16.提取得到的卫星升轨与降轨的飞行方位角与卫星入射角如表1所示，其中飞行方位角即飞行方向与正北方向的夹角，视线入射角即los向入射角，sentinel
‑
1为本发明采用的卫星类型，该卫星为tops成像模式。
17.表1 sentinel
‑
1影像升轨与降轨的飞行方位角与卫星入射角参数表步骤s2中提取影像的局部入射角的具体方法为：根据公式：得到影像第i列像素的局部入射角；为反余弦函数，为卫星距离地心的高度，为卫星距离坡体的底面的高度，为斜距分辨率，为入射斜距，为乘法符号。
18.通过上述公式计算相邻像素的卫星入射角之差，并分析：一景影像中卫星入射角变化率与对应成像斜距向像素列的关系可以看出在靠近入射斜距每增加一个像素，卫星入射角大约会增大3
×
10
‑4度，在较远入射斜距每增加一个像素，卫星入射角增大约1.6
×
10
‑4度，卫星入射角随着斜距增加，其变化率在逐渐减小，卫星入射角的变化率在斜距向上也并非线性变化。因此，通过判别卫星入射角与局部入射角关系可以建立一套判断是否是几何畸变的方法。
19.步骤s3中利用卫星升轨的参数信息、降轨的参数信息和局部入射角对坡体的升轨和降轨进行几何畸变判别的具体方法为：s3
‑
1、判断局部入射角是否小于0度，若是则判定该坡体为叠掩，结束几何畸变判别；否则进入步骤s3
‑
2；s3
‑
2、判断局部入射角是否大于等于0度且小于等于90度，若是则进入步骤s3
‑
3；否则判定坡体为阴影，结束几何畸变判别；s3
‑
3、判断局部入射角是否小于卫星入射角，若是则判定坡体为透视收缩；否则判定坡体为适宜。
20.步骤s4中敏感度的计算方法为：s4
‑
1、以卫星垂直于坡体的方向为z轴，以z轴与坡体的底面的交点为原点，确认正北方向和正东方向，并建立空间直角坐标系；s4
‑
2、根据公式：得到卫星视线方向的单位向量；其中为卫星视线正东方向的分向量，为卫星视线正北方向的分向量，为卫星视线z轴方向的分向量，cos为余弦函数，sin为正弦函数，为卫星飞行方向与正北方向的夹角，为卫星入射角；s4
‑
3、获取坡体的坡向和坡度，并根据公式：得到坡体上最大斜率的单位矢量；其中为坡体上最大斜率正东方向的分向量，为坡体上最大斜率正北方向的分向量，为坡体上最大斜率z轴方向的分向量，为坡向角，为坡度角；s4
‑
4、根据公式：
得到敏感度。
21.如图3所示，当坡面面向卫星且坡度较陡时（如图3中ab面），山顶将先于地面成像，在sar影像形成倒置，发生顶底倒置，即叠掩现象，此时的局部入射角为负值。随着坡度变缓，叠掩现象将消失（如图3中cd面），但是成像距离将小于实际距离，产生透视收缩现象，此时局部入射角小于卫星入射角。当=时，为实际平地情况，影像正常成像无几何畸变。在背向卫星且坡度较缓时（如图3中ef面），影像正常成像处于一个相对最佳观测状态（即适宜状态，此时成像分辨率相对较高，且无几何畸变），此时卫星入射角大于局部入射角且小于90
°
，适宜该轨道sar观测。图4中，当卫星入射角>90
°
时，会导致此时卫星照射不到该坡体（如图3中gh面，产生阴影，无法成像和进行测量。insar只能沿los方向测量变形，也就是说，insar测量的速率值代表了向los方向投影的地面变形分量，因此根据分析los向与最大斜坡方向的三分量单位矢量得出敏感度计算公式计算出升降轨各自在坡度和坡向变化时探测的敏感度。几何畸变分布如图4和图5所示。
22.如图6和图7所示，敏感度代表坡体发生1个单位的变形时卫星los向所能量测到的大小。可以看出该敏感度与坡度坡向高度相关，同一朝向的坡体敏感度较为一致。东向坡体在升轨中敏感度较高，西向坡体在降轨中敏感度较高。
23.本发明能够在大范围的高山峡谷区域的滑坡隐患识别中，确定不同坡向在不同轨道insar探测下的敏感性，具有坡度与坡向变化时升轨和降轨各自探测的适用性，即适合于升轨或降轨sar数据的观测，高适用区域能够精准观测，差适用性区域对应几何畸变区域（即叠掩阴影等），观测结果精度低或无法观测；以及结合几何畸变和升降轨数据得到可靠的总体区域的探测情况，进而能够实现对识别处滑坡隐患的实际下滑的形变速率的准确计算，以及实现sar视线向测量值与真实沿坡面下滑变形量的正确理解与解译判断。本发明考虑了卫星影像中卫星入射角在斜距向上的细微变化来计算不同坡度坡向对sar测量敏感度的影响，同时考虑了几何畸变带来的影响。