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CN116659429A - 一种多源数据高精度时序地表三维形变解算方法和系统 - Google Patents

一种多源数据高精度时序地表三维形变解算方法和系统 Download PDF

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CN116659429A
CN116659429A CN202310954510.1A CN202310954510A CN116659429A CN 116659429 A CN116659429 A CN 116659429A CN 202310954510 A CN202310954510 A CN 202310954510A CN 116659429 A CN116659429 A CN 116659429A
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李子申
杨雪艳
孙志成
王亮亮
王宁波
潘军道
刘振耀
任仰森
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Qilu Aerospace Information Research Institute
Aerospace Information Research Institute of CAS
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Qilu Aerospace Information Research Institute
Aerospace Information Research Institute of CAS
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Abstract

一种多源数据高精度时序地表三维形变解算方法和系统，包括如下步骤：步骤S100，对GNSS数据进行预处理；步骤S200，对InSAR数据进行预处理；步骤S300，建立区域三维形变监测的运动方程和观测方程；步骤S400，滤波融合解算。本发明在基于多源形变监测数据解算地表三维形变时，可以利用上一时刻的状态量和当前时刻的观测量获得当前数据获取时刻的地表三维形变场，实现了动态三维形变监测；当前时刻仅有单一InSAR视线向观测数据时，亦可得到该时刻的地表三维形变信息。

Description

一种多源数据高精度时序地表三维形变解算方法和系统
技术领域
本发明涉及地表形变三维动态监测与跟踪技术领域，特别涉及一种多源数据高精度时序地表三维形变解算方法和系统。
背景技术
随着空间大地测量技术的发展与进步，全球导航卫星系统GNSS（GlobalNavigation Satellite System，GNSS）与合成孔径雷达干涉测量（InterferometricSynthetic Aperture Radar，InSAR）作为两种新型对地观测技术在地壳运动、地质灾害预警与防治等方面的应用越来越突出。
现有技术中，GNSS、InSAR多源数据融合地表三维形变研究主要集中在两点，第一是灾后三维形变场重建，第二是解算三维形变速率场。前者是直接融合多种技术获得的InSAR和GNSS形变观测值，获取瞬时三维形变场；后者是对各类形变观测值求平均速率后融合，获取三维形变速率场。无论上述哪种情况，当仅有单一InSAR视线向数据时，无法获取三维形变信息，大大牺牲了InSAR数据的时间分辨率；而且无法获取地表形变前后时刻的关系，不能反映地表形变的动态过程。
发明内容
为克服现有技术中存在的问题，本发明的目的是提供一种多源数据高精度时序地表三维形变解算方法和系统，具体的，是一种基于Kalman滤波GNSS-InSAR高精度时序地表三维形变解算方法。
本发明针对一般多源数据融合模型解算地表三维形变只能获取某一时刻的瞬时形变或者某段时间内的平均三维形变，而无法反映地表形变的动态过程，牺牲了观测值的时间分辨率的问题，提出基于Kalman滤波GNSS-InSAR高精度时序地表三维形变解算方法，该方法通过构建区域三维形变监测的观测方程和运动方程，时序地融合GPS、In SAR 这两种不同传感器在不同时刻、不同对地观测角度下获取的观测数据，得到每一个形变信息获取时刻的三维地表形变量。
本发明由下述技术方案实现：
本发明的第一方面涉及一种多源数据高精度时序地表三维形变解算方法，包括如下步骤：
步骤S100，对GNSS数据进行预处理；
步骤S200，对InSAR数据进行预处理；
步骤S300，建立区域三维形变监测的运动方程和观测方程；
步骤S400，滤波融合解算。
进一步的，步骤S100中，对GNSS监测值进行处理，得到GNSS点变形监测结果，对变形监测结果进行插值，得到符合空间分辨率的GNSS数据。
进一步的，步骤S200中，对InSAR数据去除空间相关误差处理，得到视线向形变时间序列，并对变形监测结果进行降采样处理，使其和GNSS插值结果空间分辨率一致。
进一步的，步骤S300中，基于监测点待求形变位移值、瞬时速率、瞬时加速率建立离散型卡尔曼滤波的运动方程；根据InSAR视线向形变与其在地表三维方向上的投影的关系建立观测方程。
进一步的，步骤S400包括：
步骤S410，确定滤波初始值；
步骤S420，根据状态方程以及观测方程，在最小均方差估计的准则下进行滤波递推估计。
进一步的，步骤S420包括：
步骤S421，一步预测当前时刻形变状态值：利用上一时刻的状态量，借助状态转移矩阵，得到状态一步预测；
步骤S422，一步预测当前时刻形变状态值方差：利用上一时刻状态向量协方差和动力学模型噪声向量，求一步预测误差方差矩阵；
步骤S423，求滤波增益矩阵：利用观测向量和观测矩阵求滤波增益矩阵；
步骤S424，得到滤波更新状态向量和相应协方差阵。
利用不同时刻获取的InSAR或GNSS观测值进行滤波解算，得到每一数据获取时刻的三维形变状态向量估值，对监测区域的三维形变动态监测。
本发明还涉及一种多源数据高精度时序地表三维形变解算系统，包括：
GNSS数据预处理模块，用于对GNSS数据进行预处理；
InSAR数据预处理模块，用于对InSAR数据进行预处理；
方程建立模块，用于建立区域三维形变监测的运动方程和观测方程；
滤波融合解算模块，用于滤波融合解算。
本发明还涉及一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行所述的方法。
本发明还涉及一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行所述的方法。
本发明的技术方案能实现如下有益的技术效果：
本发明的基于Kalman滤波GNSS-InSAR高精度时序地表三维形变解算算法，可以解算任一数据获取时刻的三维形变信息，能够实现对监测区域地表三维形变的实时动态估计，获取高精度时序三维形变场和三维形变速率场，提高地表三维形变监测的时间和空间分辨率。
附图说明
图1为本发明的多源数据高精度时序地表三维形变解算方法流程示意图；
图2为本发明的多源数据高精度时序地表三维形变解算方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
下面结合附图及实施例对本发明进行详细说明。
本发明的第一方面提供了一种多源数据高精度时序地表三维形变解算方法，是一种支持地表三维形变动态解算的方法，通过建立基于Kalman滤波的多源数据融合解算模型，通过构建区域三维形变监测的运动方程和观测方程，时序地融合不同时刻获取的InSAR和GNSS观测数据，得到任一观测数据获取时刻的监测点三维形变滤波解，提高监测结果时间分辨率。
具体的，包括如下步骤：
步骤S100,GNSS数据预处理。
GNSS数据通过连续GNSS监测点采集得到的，对GNSS监测值进行基线解算、网平差处理等处理后，得到GNSS点变形监测结果，并对变形监测结果进行克里金插值，得到符合空间分辨率的GNSS数据。
步骤S200,InSAR数据预处理。
InSAR数据通过主从影像配准、求解时序相干因子、选高相干点、相位解缠方法进行解缠、带通滤波去除大气及轨道等空间相关误差等处理后最得到视线向形变时间序列。并对变形监测结果进行降采样处理，使其和GNSS插值结果空间分辨率一致。
步骤S300，建立区域三维形变监测的运动方程和观测方程。
设监测点待求形变位移值为，其瞬时速率为/>，将瞬时加速率/>看作一种随机干扰，则离散型卡尔曼滤波的运动方程可以表示为：
（1）
（2）
上式中，和/>是/>和/>时刻监测点的位移量，/>和/>是/>和/>时刻监测点的瞬时速率，/>，/>是/>时刻的加速率，用矩阵形式可以表示为：
（3）
其中，为待求状态向量，/>为状态转移矩阵，/>为系统动态噪声向量。
具体的，根据InSAR视线向形变与其在地表三维方向上的投影的关系建立观测方程：
（4）
式中，为不同轨道InSAR数据所得视线向形变在地表东西向、南北向和垂直向上的投影矢量。当监测点具备GNSS观测数据时，可建立观测方程：
（5）
式中，为GNSS所得地面形变观测值或由离散GNSS观测点插值所获得的地表形变观测值。上述各类观测量观测方程均可以表达为如下形式：
（6）
式中，表示各类监测技术在k时刻获取的观测值，/>为k时刻待求状态向量，/>为各类观测值在k时刻的观测方程设计矩阵，/>为k时刻监测点的观测噪声向量，其方差阵/>。
步骤S400，滤波融合解算。
步骤S410，确定滤波初始值；
取时刻的地表三维形变量和方差为零，利用/>时刻的InSAR形变观测值与GNSS形变观测值最小二乘解算，求得初始三维位移值/>及对应方差矩阵/>，初始三维形变速率取/>间平均形变速率/>，相应方差阵为/>。观测噪声方差阵/>，InSAR观测值的方差由常规的移动窗口估计法确定，GNSS观测值的方差由普通Kriging插值方差计算确定。
步骤S420，根据状态方程以及观测方程，在最小均方差估计的准则下进行滤波递推估计；
步骤S421，一步预测该时刻形变状态值：利用上一时刻的状态量，借助状态转移矩阵/>，得到状态一步预测/>；
(66)
步骤S422，一步预测该时刻形变状态值方差：利用上一时刻状态向量协方差和动力学模型噪声向量/>，求一步预测误差方差矩阵/>；
(77)
步骤S423，求滤波增益矩阵：利用观测向量和观测矩阵/>求滤波增益矩阵；
(88)
步骤S424，滤波更新状态向量和相应协方差阵/>；
(99)
(100)
上述滤波初值确定后，即可根据所求的初始状态估值和相应的协方差阵，按照式（66）至式（100）利用不同时刻获取的InSAR或GNSS观测值进行滤波解算，得到每一数据获取时刻的三维形变状态向量估值，实现了对监测区域的三维形变动态监测。
本发明从地表三维形变解算模型中函数模型和随机模型入手，建立了基于卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的地表三维形变动态解算模型，利用GNSS、InSAR数据的时空关联性建立区域地表三维形变监测的观测模型和运动模型，通过时序地融合多技术获得的GNSS、InSAR形变监测数据，实现对监测区域地表三维形变的实时动态估计，获取高精度时序三维形变场，提高地表三维形变监测结果的时间分辨率。
本发明还涉及一种多源数据高精度时序地表三维形变解算系统，包括：
GNSS数据预处理模块，用于对GNSS数据进行预处理；
InSAR数据预处理模块，用于对InSAR数据进行预处理；
方程建立模块，用于建立区域三维形变监测的运动方程和观测方程；
滤波融合解算模块，用于滤波融合解算。
本发明还涉及一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行所述的方法。
本发明还涉及一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行所述的方法。
综上所述，本发明提供了一种多源数据高精度时序地表三维形变解算方法，包括如下步骤：步骤S100，对GNSS数据进行预处理；步骤S200，对InSAR数据进行预处理；步骤S300，建立区域三维形变监测的运动方程和观测方程；步骤S400，滤波融合解算。本发明在基于多源形变监测数据解算地表三维形变时，可以利用上一时刻的状态量和当前时刻的观测量获得当前数据获取时刻的地表三维形变场，实现了动态三维形变监测；当前时刻仅有单一InSAR视线向观测数据时，亦可得到该时刻的地表三维形变信息。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (6)

1.一种多源数据高精度时序地表三维形变解算方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S100，对GNSS数据进行预处理：对GNSS监测值进行处理，得到GNSS点变形监测结果，对变形监测结果进行插值，得到符合空间分辨率的GNSS数据；
步骤S200，对InSAR数据进行预处理：对InSAR数据去除空间相关误差处理，得到视线向形变时间序列，并对变形监测结果进行降采样处理，使其和GNSS插值结果空间分辨率一致；
步骤S300，建立区域三维形变监测的运动方程和观测方程：基于监测点待求形变位移值、瞬时速率、瞬时加速率建立离散型卡尔曼滤波的运动方程； 根据InSAR-LOS视线向形变、GNSS三维形变与地表E、N、U三维方向上的投影的关系建立观测方程；
步骤S400，滤波融合解算。
2.根据权利要求1所述的多源数据高精度时序地表三维形变解算方法，其特征在于，步骤S400包括：
步骤S410，确定滤波初始值；
步骤S420，根据状态方程以及观测方程，在最小均方差估计的准则下进行滤波递推估计。
3.根据权利要求1所述的多源数据高精度时序地表三维形变解算方法，其特征在于，步骤S420包括：
步骤S421，一步预测当前时刻形变状态值：利用上一时刻的状态量，借助状态转移矩阵，得到状态一步预测；
步骤S422，一步预测当前时刻形变状态值方差：利用上一时刻状态向量协方差和动力学模型噪声向量，求一步预测误差方差矩阵；
步骤S423，求滤波增益矩阵：利用观测向量和观测矩阵求滤波增益矩阵；
步骤S424，得到滤波更新状态向量和相应协方差阵；
利用不同时刻获取的InSAR或GNSS观测值进行滤波解算，得到每一数据获取时刻的三维形变状态向量估值，对监测区域的三维形变动态监测。
4.一种多源数据高精度时序地表三维形变解算系统，其特征在于，包括：
GNSS数据预处理模块，用于对GNSS数据进行预处理：对GNSS监测值进行处理，得到GNSS点变形监测结果，对变形监测结果进行插值，得到符合空间分辨率的GNSS数据；
InSAR数据预处理模块，用于对InSAR数据进行预处理：对InSAR数据去除空间相关误差处理，得到视线向形变时间序列，并对变形监测结果进行降采样处理，使其和GNSS插值结果空间分辨率一致；
方程建立模块，用于建立区域三维形变监测的运动方程和观测方程：基于监测点待求形变位移值、瞬时速率、瞬时加速率建立离散型卡尔曼滤波的运动方程； 根据InSAR-LOS视线向形变、GNSS三维形变与地表E、N、U三维方向上的投影的关系建立观测方程；
滤波融合解算模块，用于滤波融合解算。
5.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述权利要求1至3中任一项所述的方法。
6.一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行前述权利要求1至3中任一项所述的方法。
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杨雪艳: "InSAR 高精度时序地表三维形变模型研究", 《中国优秀硕士学位论文全 文数据库基础科学辑 》, no. 06, pages 21 - 22 *
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