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CN116050657B - 关闭矿井的地表抬升预测方法、装置、终端设备及介质 - Google Patents

关闭矿井的地表抬升预测方法、装置、终端设备及介质

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CN116050657B
CN116050657B CN202310171366.4A CN202310171366A CN116050657B CN 116050657 B CN116050657 B CN 116050657B CN 202310171366 A CN202310171366 A CN 202310171366A CN 116050657 B CN116050657 B CN 116050657B
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hossfeld
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Abstract

本申请适用于地表形变监测技术领域，提供了一种关闭矿井的地表抬升预测方法、装置、终端设备及介质，通过获取关闭矿井的雷达观测数据，并利用时序InSAR方法对雷达观测数据进行处理，得到关闭矿井的LOS向形变数据；利用Hossfeld函数模型对每个地表点位的地表抬升进行拟合，并建立该地表点位对应的LOS向形变数据与Hossfeld模型的关系表达式；利用遗传算法对关系表达式的参数进行反演，得到该地表点位对应的参数值；利用参数值对Hossfeld函数模型进行更新，得到该地表点位的地表抬升预测模型；利用地表抬升预测模型对该地表点位，在待测时刻的地表抬升进行预测。本申请能提高关闭矿井的地表抬升预测的准确性。

Description

关闭矿井的地表抬升预测方法、装置、终端设备及介质
技术领域
本申请属于地表形变监测技术领域，尤其涉及一种关闭矿井的地表抬升预测方法、装置、终端设备及介质。
背景技术
目前，对于关闭矿井的地表抬升监测通常采用传统的测量方法，如水准测量、全球导航卫星系统(GNSS，Global Navigation Satellite System)等，但是传统的测量方法存在一些局限，如成本高、测量范围的限制、矿区野外测量存在风险等。而合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR，Interferometric Synthetic Aperture Rader)因具有覆盖范围广、全天候全天时、高分辨率、低成本、历史回溯等抬升监测优势，已成为观测关闭矿井地表抬升的一种非常有效的监测技术。
近年来，国内外学者利用星载InSAR数据尝试监测了关闭矿井长周期(几年甚至数十年)地表时序抬升，发现了大部分水系补给丰富的关闭矿井地表存在从残余沉降到缓慢回弹的演化规律。有学者观察到矿井关闭后地下水持续反弹，并引入InSAR技术结合物理力学模型对由地下水反弹引起的关闭矿井地表抬升做预测。而现有的对地表抬升的预测模型主要基于有效应力原理等土力学模型，这些模型的优势是通过引入物理力学模型并结合地下水位等参数对关闭矿井地表抬升建模预测，理论上基于物理力学规律预测的地表抬升情况更贴合实际，但是该预测方法高度依赖于矿井的地下水位等观测参数，这些参数必须要经过实地测量才能获取，而大部分矿井关闭后就不再进行观测了，因此关闭后的矿井会由于缺少预测模型所需的地下水位等参数，导致地表抬升预测不准确或无法进行地表抬升的预测。
发明内容
本申请实施例提供了一种关闭矿井的地表抬升预测方法、装置、终端设备及介质，可以解决目前关闭矿井的地表抬升预测不准确的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种关闭矿井的地表抬升预测方法，包括：
获取目标关闭矿井预设时间段的雷达观测数据，并利用时序InSAR方法对雷达观测数据进行处理，得到目标关闭矿井的LOS向形变数据；LOS向形变数据包括目标关闭矿井的多个地表点位的地表抬升值；
针对多个地表点位中的任一地表点位，执行以下步骤：
利用Hossfeld函数模型对该地表点位的地表抬升进行拟合，并建立该地表点位对应的LOS向形变数据与Hossfeld模型的关系表达式；
利用遗传算法对关系表达式的参数进行反演，得到该地表点位对应的参数值；
利用参数值对Hossfeld函数模型进行更新，得到该地表点位的地表抬升预测模型；
利用地表抬升预测模型对该地表点位，在待测时刻的地表抬升进行预测。可选的，利用Hossfeld函数模型对该地表点位的地表抬升进行拟合，包括：
通过计算公式
得到该地表点位的地表抬升拟合值DH(t)；其中，a表示地表抬升值影响参数，b表示地表抬升时间影响参数，c表示地表抬升速度影响参数，t表示单位时间。
可选的，建立的关系表达式如下：
其中，表示目标关闭矿井在地表点位(x,y)的解缠相位，表示雷达的波长，表示(x,y)点从tn-1到tn时间段内的地表抬升值，n表示预设时间段的最大值。
可选的，地表抬升预测模型的表达式如下：
其中，tk表示第k个时刻，k＝1,2,...,n，D(tk)表示该地表点位在tk时刻地表抬升的预测值，均表示经过遗传算法反演得到的该地表点位对应的参数值。
第二方面，本申请实施例提供了一种关闭矿井的地表抬升预测装置，包括：
数据获取模块，用于获取目标关闭矿井预设时间段的雷达观测数据，并利用时序InSAR方法对雷达观测数据进行处理，得到目标关闭矿井的LOS向形变数据；LOS向形变数据包括目标关闭矿井的多个地表点位的地表抬升值；
关系式构建模块，用于利用Hossfeld函数模型对该地表点位的地表抬升进行拟合，并建立该地表点位对应的LOS向形变数据与Hossfeld模型的关系表达式；
参数反演模块，用于利用遗传算法对关系表达式的参数进行反演，得到该地表点位对应的参数值；
预测模型构建模块，用于利用参数值对Hossfeld函数模型进行更新，得到该地表点位的地表抬升预测模型；
地表抬升预测模块，用于利用地表抬升预测模型对该地表点位，在待测时刻的地表抬升进行预测。
第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的关闭矿井的地表抬升预测方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的关闭矿井的地表抬升预测方法。
本申请的上述方案有如下的有益效果：
在本申请的一些实施例中，通过获取目标关闭矿井预设时间段的雷达观测数据，并利用时序InSAR方法对雷达观测数据进行处理，得到目标关闭矿井的LOS向形变数据，然后利用Hossfeld函数模型对该地表点位的地表抬升进行拟合，并建立该地表点位对应的LOS向形变数据与Hossfeld模型的关系表达式，再利用遗传算法对关系表达式的参数进行反演，得到该地表点位对应的参数值，然后利用参数值对Hossfeld函数模型进行更新，得到该地表点位的地表抬升预测模型，最后利用地表抬升预测模型对该地表点位，在待测时刻的地表抬升进行预测。其中，利用遗传算法对关系表达式的参数进行反演，并通过反演后的参数值对Hossfeld函数模型进行更新，得到地表抬升预测模型，只需要参考InSAR数据就能对地表抬升进行预测，不会受到复杂地形环境因素的影响，从而提高关闭矿井的地表抬升预测的准确性。
本申请的其它有益效果将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一实施例提供的关闭矿井的地表抬升预测方法的流程图；
图2为本申请一实施例提供的地表抬升预测模型的地表抬升预测效果对比示意图；
图3为本申请一实施例提供的关闭矿井的地表抬升预测装置结构示意图；
图4为本申请一实施例提供的终端设备结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
针对目前关闭矿井地表抬升预测不准确的问题，本申请提供了一种关闭矿井的地表抬升预测方法、装置，终端设备及介质，通过获取目标关闭矿井预设时间段的雷达观测数据，并利用时序InSAR方法对雷达观测数据进行处理，得到目标关闭矿井的LOS向形变数据，然后利用Hossfeld函数模型对该地表点位的地表抬升进行拟合，并建立该地表点位对应的LOS向形变数据与Hossfeld模型的关系表达式，再利用遗传算法对关系表达式的参数进行反演，得到该地表点位对应的参数值，然后利用参数值对Hossfeld函数模型进行更新，得到该地表点位的地表抬升预测模型，最后利用地表抬升预测模型对该地表点位，在待测时刻的地表抬升进行预测。其中，利用遗传算法对关系表达式的参数进行反演，并通过反演后的参数值对Hossfeld函数模型进行更新，得到地表抬升预测模型，只需要参考InSAR数据就能对地表抬升进行预测，不会受到复杂地形环境因素的影响，从而提高关闭矿井的地表抬升预测的准确性。
如图1所示，本申请提供的关闭矿井的地表抬升预测方法主要包括以下步骤：
步骤11，获取目标关闭矿井预设时间段的雷达观测数据，并利用时序InSAR方法对雷达观测数据进行处理，得到目标关闭矿井的LOS向形变数据。
上述雷达观测数据包括Sentinel(由欧洲航天局设计并发射的观测卫星，该卫星具备高分辨率、长期连续一致的数据采集能力和系统观测方案设计能力)降轨观测数据、SRTM数据(Shuttle RadarTopography Mission，一种由美国航空航天局和国防部国家测绘局联合测量的数据)。其中，SRTM数据被作为外部参考DEM(Digital Elevation Model，数字高程模型，是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型)。
上述时序InSAR方法包括：外部DEM进行几何配准，基于影像的幅度及强度信息进行相关配准，利用精密轨道数据进行精配准等影像配准；利用主影像和副影像形成的时间基线、空间基线，生成差分干涉对；通过差分干涉后的差分相位、滤波相位以及地形残余相位来计算相位点在时间上的相干系数；然后经过相位解缠、地理编码等获取地表的抬升信息。
上述LOS向形变数据包括目标关闭矿井的多个地表点位的地表抬升值。
需要说明的是，利用时序InSAR方法对雷达观测数据进行处理，得到目标关闭矿井的LOS向形变数据，能够规避区域地形对地表形变预测的限制，不依赖于大地测量数据(GPS测量等)，更加安全和简便。
需要说明的是，地表抬升属于一种地表形变，具体是指由矿井地下水回弹引起的地表形变。
针对关闭矿井的任一地表点位，执行以下步骤：
步骤12，利用Hossfeld函数模型对该地表点位的地表抬升进行拟合，并建立该地表点位对应的LOS向形变数据与Hossfeld模型的关系表达式。
需要说明的是，在一般情况下，地表抬升的趋势呈现“S”型增长，而Hossfeld函数模型在描绘该类趋势曲线表现十分优秀，因此本申请利用Hossfeld函数模型对地表抬升进行拟合，同时Hossfeld函数模型的参数较为简单，免去了繁琐的参数观测和计算过程，体现了本方法的简便性。
本步骤中，利用Hossfeld函数模型对该地表点位的地表抬升进行拟合的具体过程如下：
具体的，通过计算公式
得到该地表点位的地表抬升拟合值DH(t)；其中，a表示地表抬升值影响参数，b表示地表抬升时间影响参数，c表示地表抬升速度影响参数，t表示单位时间。
上式中，影响参数(b、c)的实际值是未知的，因而需要对其进行求解，为了求解影响参数的简便，在本申请的一些实施例中，构建了LOS向形变数据与Hossfeld模型的关系表达式。
下面对本步骤中，建立该地表点位对应的LOS向形变数据与Hossfeld模型的关系表达式的具体过程做示例性说明：
具体的，建立的关系表达式如下：
其中，表示目标关闭矿井在地表点位(x,y)的解缠相位，表示雷达的波长，表示(x,y)点从tn-1到tn时间段内的地表抬升值，n表示预设时间段的最大值。
步骤13，利用遗传算法对关系表达式的参数进行反演，得到该地表点位对应的参数值。
遗传算法能在数据搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最佳解，因此采取遗传算法对步骤12中的影响参数参数进行反演，直至模型拟合，从而就能得到该地表点位对应的一组最优影响参数值。
示例性的，在本申请的一些实施例中，可以将遗传算法的最大种群数量设置为20000，种群最大迭代次数设置为5000，种群交叉概率设置为0.7。
需要说明的是，利用遗传算法求最优解的过程属于公知常识，在此并不对其详细求解过程作赘述。
步骤14，利用参数值对Hossfeld函数模型进行更新，得到该地表点位的地表抬升预测模型。
具体的，构建的地表抬升预测模型的表达式如下：
其中，tk表示第k个时刻，k＝1,2,...,n，D(tk)表示该地表点位在tk时刻地表抬升的预测值，均表示经过遗传算法反演得到的该地表点位对应的参数值。步骤15，利用地表抬升预测模型对该地表点位，在待测时刻的地表抬升进行预测。
示例性的，在本申请的一些实施例中，在目标关闭矿井某一地表点，经过遗传算法反演得到该地表点的一组影响参数值分别为a＝0.091,b＝216000,c＝3.61。则相应的该地表点的地表形变预测模型如下：
当需要预测该地表点位在某一时刻(tk)的地表抬升值时，将相应的tk，代入上式，即可获得该时刻的地表抬升预测值。
通过获取目标关闭矿井预设时间段的雷达观测数据，并利用时序InSAR方法对雷达观测数据进行处理，得到目标关闭矿井的LOS向形变数据，然后利用Hossfeld函数模型对该地表点位的地表抬升进行拟合，并建立该地表点位对应的LOS向形变数据与Hossfeld模型的关系表达式，再利用遗传算法对关系表达式的参数进行反演，得到该地表点位对应的参数值，然后利用参数值对Hossfeld函数模型进行更新，得到该地表点位的地表抬升预测模型，最后利用地表抬升预测模型对该地表点位，在待测时刻的地表抬升进行预测。其中，利用遗传算法对关系表达式的参数进行反演，并通过反演后的参数值对Hossfeld函数模型进行更新，得到地表抬升预测模型，只需要参考InSAR数据就能对地表抬升进行预测，不会受到复杂地形环境因素的影响，从而提高关闭矿井的地表抬升预测的准确性。
为了更好地理解本申请提供的关闭矿井的地表抬升预测方法，下面结合具体实施例对其进行示例性说明。
在本申请的实施例中，选取包含目标关闭矿井2016年10月至2021年12月的133景Sentinel降轨观测数据，并将获取到的90米空间分辨率的SRTM数据作为外部参考DEM。
利用时序InSAR技术对获取的观测数据进行处理，得到该区域LOS向形变的结果。通过数据分析显示，研究区域在观测阶段地表累计形变达到0.15m，即该研究区存在地表抬升的情况，经过查阅文献分析该现象是由地下水回弹引起的。
在计算出目标关闭矿井的InSAR观测值(LOS向形变)后，根据地表形变呈现出的增长规律(一般呈现“S”型增长)，选取任一地表点位，利用Hossfeld模型(能够较好的反映“S”型曲线)作为地表形变拟合模型，得到该地表点位的地表抬升拟合模型如下：
其中，DH(t)表示该地表点位的地表抬升拟合值，a表示地表抬升值影响参数，b表示地表抬升时间影响参数，c表示地表抬升速度影响参数，t表示单位时间。
再建立该地表点位对应的LOS向形变数据与Hossfeld模型的关系表达式，具体如下：
其中，表示目标关闭矿井在地表点位(x,y)的解缠相位，表示雷达的波长，表示(x,y)点从tn-1到tn时间段内的地表抬升值，n表示预设时间段的最大值。
若要准确的描述地表单点的形变情况，则需要对上述关系表达式中的参数进行准确的估计，考虑到遗传算法能够在数据搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应的控制搜索过程以求得最佳解，因此在本申请的实施例中，采用遗传算法对上述关系表达式中的参数(a,b,c)进行反演更新。
经过上述步骤，得到目标关闭矿井一地表点位对应的一组参数值为：a＝0.091,b＝216000,c＝3.61。
则相应的，该地表点位的地表抬升预测模型的表达式如下：
基于上式对地表抬升进行预测，地表抬升预测对比结果如图2所示，图2的横坐标表示时间(年月)，纵坐标表示抬升值(毫米)。
从图2中可以看出，地表抬升预测模型的抬升曲线(虚线)与InSAR观测到的LOS向形变曲线(实线)的抬升趋势非常一致，这表明地表抬升预测模型可以很好地描述地表抬升的LOS向动态位移。通过计算，其拟合的RMSE(Root Mean Squared Error，均方根误差)分别为0.0018m，约为最大LOS向形变值的1.2％，因此可以用该地表抬升预测模型预测关闭矿井的地表抬升的动态变化。
下面对本申请提供的一种关闭矿井的地表抬升预测装置进行示例性说明。
如图3所示，本申请的实施例提供了一种关闭矿井的地表抬升预测装置，该关闭矿井的地表抬升预测装置300包括：
数据获取模块301，用于获取目标关闭矿井预设时间段的雷达观测数据，并利用时序InSAR方法对雷达观测数据进行处理，得到目标关闭矿井的LOS向形变数据；LOS向形变数据包括目标关闭矿井的多个地表点位的地表抬升值。
关系式构建模块302，用于用于利用Hossfeld函数模型对该地表点位的地表抬升进行拟合，并建立该地表点位对应的LOS向形变数据与Hossfeld模型的关系表达式。
参数反演模块303，用于利用遗传算法对关系表达式的参数进行反演，得到该地表点位对应的参数值。
预测模型构建模块304，用于利用参数值对Hossfeld函数模型进行更新，得到该地表点位的地表抬升预测模型.
地表抬升预测模块305，用于利用地表抬升预测模型对该地表点位，在待测时刻的地表抬升进行预测。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
如图4所示，本申请的实施例提供了一种终端设备，如图4所示，该实施例的终端设备D10包括：至少一个处理器D100(图4中仅示出一个处理器)、存储器D101以及存储在所述存储器D101中并可在所述至少一个处理器D100上运行的计算机程序D102，所述处理器D100执行所述计算机程序D102时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
具体的，所述处理器D100执行所述计算机程序D102时，通过获取目标关闭矿井预设时间段的雷达观测数据，并利用时序InSAR方法对雷达观测数据进行处理，得到目标关闭矿井的LOS向形变数据，然后利用Hossfeld函数模型对该地表点位的地表抬升进行拟合，并建立该地表点位对应的LOS向形变数据与Hossfeld模型的关系表达式，再利用遗传算法对关系表达式的参数进行反演，得到该地表点位对应的参数值，然后利用参数值对Hossfeld函数模型进行更新，得到该地表点位的地表抬升预测模型，最后利用地表抬升预测模型对该地表点位，在待测时刻的地表抬升进行预测。其中，利用遗传算法对关系表达式的参数进行反演，并通过反演后的参数值对Hossfeld函数模型进行更新，得到地表抬升预测模型，只需要参考InSAR数据就能对地表抬升进行预测，不会受到复杂地形环境因素的影响，从而提高关闭矿井的地表抬升预测的准确性。
所称处理器D100可以是中央处理单元(CPU，CentralProcessing Unit)，该处理器D100还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)、专用集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circuit)、现成可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable GateArray)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器D101在一些实施例中可以是所述终端设备D10的内部存储单元，例如终端设备D10的硬盘或内存。所述存储器D101在另一些实施例中也可以是所述终端设备D10的外部存储设备，例如所述终端设备D10上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SMC，SmartMedia Card)，安全数字(SD，Secure Digital)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器D101还可以既包括所述终端设备D10的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器D101用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器D101还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到关闭矿井的地表抬升预测装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
本申请提出的技术方案的优点为：能够较好地描述关闭矿井地表抬升随时间的动态变化过程并对其进行合理预测，对于关闭矿井再利用及矿山地质灾害防控等重大需求至关重要。
以上所述是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (5)

1.一种关闭矿井的地表抬升预测方法，其特征在于，包括：
获取目标关闭矿井预设时间段的雷达观测数据，并利用时序InSAR方法对所述雷达观测数据进行处理，得到所述目标关闭矿井的LOS向形变数据；所述LOS向形变数据包括目标关闭矿井的多个地表点位的地表抬升值；
针对所述多个地表点位中的任一地表点位，执行以下步骤：
利用Hossfeld函数模型对该地表点位的地表抬升进行拟合，包括：
通过计算公式
得到该地表点位的地表抬升拟合值DH(t)；其中，a表示地表抬升值影响参数，b表示地表抬升时间影响参数，c表示地表抬升速度影响参数，t表示单位时间，并建立该地表点位对应的LOS向形变数据与所述Hossfeld函数模型的关系表达式如下：
其中，表示目标关闭矿井在地表点位(x,y)的解缠相位，λ表示雷达的波长，表示(x,y)点从tn-1到tn时间段内的地表抬升值，n表示所述预设时间段的最大值；
利用遗传算法对所述关系表达式的参数进行反演，得到该地表点位对应的参数值；
利用所述参数值对所述Hossfeld函数模型进行更新，得到该地表点位的地表抬升预测模型；
利用所述地表抬升预测模型对该地表点位，在待测时刻的地表抬升进行预测。
2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述地表抬升预测模型的表达式如下：
其中，tk表示第k个时刻，k＝1,2,...,n，D(tk)表示该地表点位在tk时刻地表抬升的预测值，a',b',c'均表示经过遗传算法反演得到的该地表点位对应的参数值。
3.一种关闭矿井的地表抬升预测装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取目标关闭矿井预设时间段的雷达观测数据，并利用时序InSAR方法对所述雷达观测数据进行处理，得到所述目标关闭矿井的LOS向形变数据；所述LOS向形变数据包括目标关闭矿井的多个地表点位的地表抬升值；
关系式构建模块，用于利用Hossfeld函数模型对该地表点位的地表抬升进行拟合，包括：
通过计算公式
得到该地表点位的地表抬升拟合值DH(t)；其中，a表示地表抬升值影响参数，b表示地表抬升时间影响参数，c表示地表抬升速度影响参数，t表示单位时间，并建立该地表点位对应的LOS向形变数据与所述Hossfeld函数模型的关系表达式如下：
其中，表示目标关闭矿井在地表点位(x,y)的解缠相位，λ表示雷达的波长，表示(x,y)点从tn-1到tn时间段内的地表抬升值，n表示所述预设时间段的最大值；
参数反演模块，用于利用遗传算法对所述关系表达式的参数进行反演，得到该地表点位对应的参数值；
预测模型构建模块，用于利用所述参数值对所述Hossfeld函数模型进行更新，得到该地表点位的地表抬升预测模型；
地表抬升预测模块，用于利用所述地表抬升预测模型对该地表点位，在待测时刻的地表抬升进行预测。
4.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至2任一项所述的关闭矿井的地表抬升预测方法。
5.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至2任一项所述的关闭矿井的地表抬升预测方法。
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