某水溶开采矿区短基线集InSAR高相干点探测

2019-03-20贺跃光

中国锰业 2019年1期

贺跃光，肖亮

(长沙理工大学交通运输工程学院，湖南长沙 410114)

0 前言

我国岩盐资源十分丰富，已探明地质储量约44 500亿t[1-3]。根据盐类矿物易溶于水特性，通过钻井或井巷把淡水(溶剂)注入矿床，就地进行物理化学作用，转变成流动状态的溶液(卤水)，再进行抽取[4-6]，其地表沉降具有缓慢均匀的特点，适合于应用短基线集InSAR技术进行地表形变监测[7]。

短基线集InSAR技术(SBAS-InSAR)通过选取高相干点解缠，计算地表形变速率，因此，高相干点选取对SBAS-InSAR计算结果极其重要[8-10]。已往高相干点探测主要有相干性阈值法、振幅离差指数阈值法、双阈值法(结合相干性阈值法与振幅离差指数阈值法)[11-13]，单独使用相干性阈值法与振幅离差指数阈值法，筛选结果较差；双阈值法是通过相干性阈值法结果直接使用振幅离差指数阈值法，并未考虑相干性阈值法结果的质量，当相干性阈值较小时，阈值结果会较差，导致高相干点存在较大误差，影响SBAS结果精度[9,14]。进而，先根据相干性进行初步阈值；再根据信噪比值判定图像质量；最后运用振幅离差指数阈值进行二次阈值。该方法加入了信噪比评定，保证了结果图像的精度。

1 高相干性点提取方法与精度估算

1.1 相干性阈值法

影像对中辐射性较稳定的点，其相干系数高。相干系数是通过窗口内的像素信息计算，而窗口的大小则可进行调整[9-10,15]。相干系数计算如式(1)。

式中M，S分别表示构成干涉对的两个SAR影像的局部像素信息(复数)块；*表示复数共扼算子。

1.2 信噪比判定法

信噪比大小反映 SAR图像质量好坏。振幅离差指数阈值法计算要求影像点位信噪比大于一定值[16-18]。信噪比RSN1计算如式(2)。

RSN1=log10(S1/N1)

(2)

其中

式中f(i,j)为图像中各点值；Var为图像方差。

1.3 振幅离差阈值法

高相干性点稳定性的回波振幅时间序列统计特性用振幅离差DA表示。目标回波振幅A服从Rice分布：

(3)

低信噪比的Rice分布概率密度函数趋近于Rayleigh分布，而高信噪比(g/σn>4)的f(A)近似高斯分布：

信噪比(g/σn>4)时，相位离差近似于振幅离差，因而使用振幅离差阈值筛选。对所有影像进行辐射定标，主影像像素点的振幅离差指数计算如式(5)。

(5)

振幅离差指数小于阈值的点为高相干点。通过相干性系数阈值、信噪比判定与振幅离差阈值等多种方法选取高相干点，使其在矿区分布均匀，且可提高测量精度[19-20]。

1.4 精度估算

根据相干、波长等参数对测量精度(标准差)进行估算，如式(6)。

(6)

式中γ、λ分别表示干涉相干性和波长；p为估算精度。

2 高相干点探测实验

2.1 实验选址概况

选取湖南澧县某钻井水溶矿山作为研究区域，该矿区属于平原地形，地势平坦；矿区沉降区多为旱地，无植被覆盖；居民区分布在沉降区外围的乡间公路旁，房屋多为平房。

2.2 数据处理

以Matlab软件为平台，进行矿区高相干点自动选取。取2017年1月11日至2017年8月15日欧空局波长5 cm的哨兵1A矿区影像数据，主影像为2017年3月12日的影像(见表1)，生成123个影像对。

表1 矿区影像数据具体信息

图1中白色框内的某水溶开采矿区，地势平坦，遮挡较少，矿山开采过程中，地面沉降速度缓慢，适合InSAR监测分析。

1)单独使用相干性阈值实验，分别设置阈值为0.4，0.5，0.6，0.7进行实验，实验结果见表2、图2。图2中a、b、c、d分别为阈值0.4、0.5、0.6、0.7的结果图。结合表2、图2可知，随着阈值加大，点位个数将减少，图像质量提高。当阈值为0.7时，图像精度为2.324 9，但点位个数仅有351个，无法满足后续计算需要；当阈值为0.4时，由图2a可直观发现，点位过多，图像精度也很差；b、c中点位较a少，精度也比a较理想；但在4副结果图中都体现出点位成片分布现象，即使是阈值0.7时，也出现点位成片，说明单独通过相干性阈值是无法解决点位成片问题，但可以有效提高图像精度。因相干性系数计算公式的影响，在成片点位中，存在大量的伪高相干点，进而影响后续计算精度。

表2 相干性阈值法结果

图2 相干性阈值法结果

2)单独使用振幅离差阈值法实验，设置阈值分别为0.5，0.6，0.7，0.8，实验结果见表3、图3。图3中a、b、c、d分别为阈值0.5，0.6，0.7，0.8的结果图，由图可知，通过阈值的增加，点位个数增加，图像精度变差。图3a点位个数为736个，图像精度为3.858 3，说明振幅离差阈值对提高图像精度效果较差，但点位为离散分布，不会出现大范围点位成片现象。

表3 振幅离差阈值法结果

图3 振幅离差阈值法结果

3)结合相干性阈值与振幅离差阈值法实验，实验步骤为：先用相干性阈值进行粗筛选；再通过信噪比评定，如果信噪比满足要求再进行振幅离差阈值，否则重新设定相干性阈值直至筛选结果达到信噪比评定要求。实验相干性阈值为0.4，0.5，0.6，0.7时，信噪比值见表4。参考一般要求，信噪比值需大于35，所以阈值为0.4的结果不可以进行振幅离差阈值。对相干性阈值分别为0.5，0.6，0.7的结果进行振幅离差阈值实验，结果分别见表5～7、图4～6。由表5～7可知:相干性阈值为0.6、0.7点位个数过少，无法适用于计算需要；阈值为0.5点位符合要求，振幅离差阈值为0.6或0.7，图像精度较高为3.617 8、3.739 8与点位位置分布较为均匀。