移动子影像集时序GB-InSAR高精度动态监测库坝表面变形方法研究

The interferometric measurement technology of ground-based synthetic aperture radar (GB-SAR) has a distinctive advantage in the deformation monitoring and analysis of large engineering structures on local surface, which has been proved to be an effective supplement to traditional deformation monitoring technology. The conventional GB-SAR real-time data processing method is seriously affected by meteorology and noise. As the used atmospheric correction model is simple, it cannot separate daily nonlinear deformation from atmospheric component reliably making the global deformation accuracy relatively low. This project will begin with two key issues in synthetic image calculation of continuous iamges subset and modeling of atmospheric correction. First, realize the synthetic image calculation method applied to monitoring environment of reservoir dam area. Second, build time series analysis model of interferometric measurement based on synthetic image sequence calculated from sliding iamges subset. Considering the path difference between the monitoring point and the reference, establish differential atmospheric correction model with three elements realizing multilevel atmospheric correction method. Last, optimize and amalgamate these two methods of synthetic image time series analysis and multilevel atmospheric correction method, construct triangulation dynamically with coherent targets, achieving dynamic GB-SAR interferometry time series analysis with high precision. Thereupon then develop a quasi-real time monitoring strategy of deformation in reservoir dam with short time delay. Through this research, it aims to provide effective support in the analysis and evaluation of the safety status of reservoir dam during special period after disaster.

地基合成孔径雷达（GB-SAR）干涉测量技术在局部地表大型工程结构的变形监测与分析中具有较为独特的优势，是传统变形监测技术的有效补充。常规GB-SAR实时数据处理方法受气象和噪声影响严重，大气改正模型单一，无法可靠分离日波非线性变形和周日性大气成分，全局变形解算精度较低。本项目将从子影像集合成影像计算和大气改正建模两个关键问题着手。首先实现适用于库坝区域监测环境的GB-SAR子影像集合成影像计算方法；然后基于移动子影像集形成的合成影像序列构建干涉测量时序分析模型，针对监测点同参考点路径差异，建立三元差分大气改正模型，实现多层次大气改正方法；最后优化、融合合成影像时序分析与多层次大气改正方法，基于高相干点目标动态构网，实现高精度GB-SAR动态干涉测量时序分析技术，从而在较短时间延迟条件下开展准实时库坝表面变形监测。本课题的研究对分析和评价灾后等特殊时期库坝运行安全状态具有重要应用价值。

水库大坝是水利工程体系的重要组成部分。持续开展坝体的变形监测，能够掌握大坝动态，验证大坝性能；也能够及时发现病害异常，以采取工程措施，确保大坝安全。GB-InSAR技术为水工建筑结构长期或实时的变形监测提供了有效的手段。常规GB-InSAR实时数据处理方法受气象和噪声影响严重，大气改正模型单一，无法可靠分离日波非线性变形和周日性大气成分，全局变形解算精度较低。项目从理论研究、模型构建与解算、算法设计与实现、实测验证与结果评价等方面开展了研究工作，主要研究内容包括：.（1）研究分析了子影像集合成影像计算方法像对实际相位值的影响规律。在此基础上，研究并实现了合成影像计算的非线性拟合法和时空滤波法，研究成果提高了合成影像计算的精度和可靠性以及连续影像序列的利用率。.（2）研究并提出了一种短时间基线GB-InSAR时序分析方法用于库坝表面微变形监测。该方法基于选取的高质量子影像集序列与PS点目标进行干涉分析，通过融合基于参考点的多项式模型大气改正法和时空滤波分析法削弱大气相位影响，分离非线性变形。该方法能够充分利用一天中高质量观测时段的连续影像数据，利用几天的离散子影像集序列便可以较高的精度估计变形速率和变形序列。.（3）项目研究并实现了GB-SAR移动子影像集序列的动态处理技术，主要包括PS网络动态更新、移动合成影像计算、变形序列的数据衔接等。动态处理技术可以控制参与解算数据的最大时间基线，避免大量历史数据的不利影响，有利于实时或准实时预报预警系统的建立。.在国家自然科学基金项目的资助下，项目研究形成了针对GB-SAR连续影像序列的较为完善的高精度数据处理技术流程。设计并实现了GB-InSAR子影像集时序分析和动态处理的程序模块。发表学术期刊论文5篇，其中SCI收录4篇，中文核心1篇，另外录用待发表中文核心期刊论文1篇；申请国家发明专利1件；授权软件著作权4项。