煤炭矿区地灾识别方法、装置与流程

本发明涉及地灾识别，尤其涉及一种煤炭矿区地灾识别方法、装置。

背景技术：

1、在煤炭开采过程中，随着深度的逐渐加深，地下压力和应力不断增大，导致岩体发生变形，可能会引发一系列地质灾害，如岩溃、冒落等。为了保障煤矿生产的安全和可持续发展，需要对煤炭矿区地灾识别和预警，及时发现问题并采取措施加以处理。目前，遥感技术常被用于煤炭矿区地灾识别，通过利用遥感卫星、航空摄影等手段获取图像数据，通过对比分析历史数据与当前地表情况的变化，来判断是否发生地质灾害。

2、传统的岩移变形检测方法因为受到信号干扰和大气影响等因素的影响，导致其检测精度有限；只能针对矿区的局部区域进行检测，无法实现全面的、连续的、实时的监测；数据处理和地灾识别过程中需要大量的人工操作，容易出现误差，并且劳动强度大、耗时较长。

3、d-insar(differential interferometric synthetic aperture radar)是一种基于合成孔径雷达(sar)干涉技术通过比较两个或多个不同时间获取的sar图像之间的干涉相位差异，来提取地表形变信息的地表形变监测方法。尽管d-insar技术在地表形变监测方面取得广泛的应用，但是对于缓慢和微小的形变监测内容，容易受到一些不确定因素的干扰，而d-insar技术的主要误差源来自大气延迟误差和时间/空间失相干误差。针对上述两项误差源，研究人员发展出通过采用多主影像策略进行干涉对组合，设置时空基线的阈值来自由组合干涉对，尽可能多积累高相干干涉图的数目，最小化时间/空间去相干的影响的sbas-insar技术和将多幅解缠后的差分干涉相位图进行线性叠加、以最大程度地减少大气误差的stacking-insar技术。

4、尽管sbas-insar和stacking-insar技术监测矿区沉陷一定程度上提高了开采沉陷监测精度、缩短了观测周期，但对于变形量达到米级的矿区沉陷监测，噪声相位超出了d-insar的计算能力范围，导致最大变形得不到有效计算。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提出一种煤炭矿区地灾识别方法、装置，该方法将d-insar技术结合offset-tracking偏移量追踪技术，对煤炭开采过程中不同地表变形动态监测，提高煤炭矿区地灾识别的精确度。

2、为了实现上述目的，本发明一方面提供一种煤炭矿区地灾识别方法，包括：

3、收集待测工作区的实测地表变形数据集、sar数据集、以及外部dem数据；

4、基于所述sar数据集与所述外部dem数据，采用多种合成孔径雷达技术对所述待测工作区不同级别位移的地表变形进行计算，得到不同级别位移的地表变形特征；

5、将不同级别位移的地表变形特征进行融合，得到整体地表变形特征；

6、利用所述实测地形变形数据对所述整体地表变形特征进行评估，识别地表变形模式。

7、可选的，所述采用多种合成孔径雷达技术对所述待测工作区不同级别位移的地表变形进行计算，得到不同级别位移的地表变形特征，包括：

8、将所述待测工作区划分为大变形区域与小变形区域两种级别位移，所述大变形区域超过预设变形位移阈值，所述小变形区域未超过预设变形位移阈值；

9、基于所述外部dem数据，利用offset-tracking技术监测所述大变形区域的地表变形情况，得到第一地表变形特征；

10、基于所述sar数据集，利用d-insar技术监测所述小变形区域的地表变形情况，得到第二地表变形特征。

11、可选的，基于所述外部dem数据，利用offset-tracking监测所述大变形区域的地表变形情况，得到第一地表变形特征，包含：

12、将所述外部dem数据中，选择主影像与从影像依次进行像素级配准与亚像素级配准；

13、将经过像素级配准与亚像素级配准的所述外部dem数据基于强度追踪方法，并经过窗口滤波、以及辐射校准与地理编码，计算得到所述第一地表变形特征，所述第一地表变形特征包含方位向偏移量、距离向偏移量。

14、可选的，基于所述sar数据集，利用d-insar技术监测所述小变形区域的地表变形情况，得到第二地表变形特征，包含：

15、将所述sar数据集中，选择主影像与从影像进行图像配准，生成差分干涉图；

16、将所述差分干涉图进行去平、滤波、以及相位解缠的预处理后，分别经过sbas-insar计算和stacking-insar计算后，得到第一子形变相位信息、第二子形变相位信息，所述第二地表变形特征包含第一子形变相位信息、第二子形变相位信息。

17、可选的，将所述差分干涉图相位解缠处理后，经过sbas-insar计算，得到所述第一子形变相位信息，包含：

18、将所述差分干涉图相位解缠处理，生成时序差分干涉图；

19、将所述时序差分干涉图依次经过去地形大气、低通滤波、svd分解、以及地理转码处理，得到所述第一子形变相位信息。

20、可选的，所述第一子形变相位信息表示为：

21、

22、其中，vi为第i幅时序差分干涉图的相位变化速率，即所述第一子形变相位信息；为第i幅时序差分干涉图的解缠相位，δti为第i幅时序差分干涉图的成像时间间隔。

23、可选的，将所述差分干涉图相位解缠处理后，经过stacking-insar计算，得到所述第二子形变相位信息，包含：

24、将所述差分干涉图相位解缠处理，生成解缠相位图；

25、将所述解缠相位图依次进行解缠相位叠加与地理转码处理，得到所述第二子形变相位信息。

26、可选的，所述第二子形变相位信息表示为：

27、

28、其中，表示第二子形变相位，x和r为像元坐标，λ为雷达波长，δd为雷达视线方向地表形变，b⊥为垂直基线，θ为sar视角，δz为地形残差，为大气延迟相位，为其他噪声相位。

29、可选的，采用自适应空间滤波方法，将所述第一地表变形特征与所述第二地表变形特征进行融合，得到所述整体地表变形特征。

30、本发明另一方面还提供了一种煤炭矿区地灾识别装置，采用上述的煤炭矿区地灾识别方法，包括：

31、采集模块，用于收集待测工作区的实测地表变形数据集、sar数据集、以及外部dem数据；

32、分区测量模块，用于基于所述sar数据集与外部dem数据，采用多种合成孔径雷达技术对所述待测工作区不同级别位移的地表变形进行计算，得到不同级别位移的地表变形特征；

33、融合模块，将不同级别位移的地表变形特征进行融合，得到整体地表变形特征；

34、评估模块，用于利用所述实测地形变形数据对所述整体地表变形特征进行评估，识别地表变形模式。

35、由以上方案可知，本发明的优点在于：

36、本发明提供的煤炭矿区地灾识别方法，其将d-insar技术结合offset-tracking偏移量追踪技术，对煤炭开采过程中不同地表变形动态监测，以提高整个区域地表形变的检测精度，进而提高了煤炭矿区地灾识别的精确度。具体的，通过收集待测工作区的实测地表变形数据集、sar数据集、以及外部dem数据；然后，基于所述sar数据集与所述外部dem数据，采用多种合成孔径雷达技术对所述待测工作区不同级别位移的地表变形进行计算，得到不同级别位移的地表变形特征；具体利用offset-tracking技术监测所述大变形区域的地表变形情况，利用d-insar技术监测所述小变形区域的地表变形情况，并将大变形区域的地表变形情况与小变形区域的地表变形情况进行融合，得到整体地表变形特征；最后，利用所述实测地形变形数据对所述整体地表变形特征进行评估，识别地表变形模式。该方法将多种不同检测技术融合，可以弥补单一处理方法不能完全获得整个区域的变形的不足，使可以估计整个区域的地表变形，能够获得高分辨率和高精度的地表运动信息。