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申请/专利权人：深圳大学

摘要：本发明公开了联合InSAR与GNSS的填海区机场形变测评方法、系统及终端，所述方法包括：获取目标区域的影像集和观测数据，选择主影像并预处理观测数据；利用双阈值策略提取相干点，对目标区域进行形变反演，得到形变反演结果，并通过解算算法对预处理数据进行解算，得到基线向量数据；通过数据融合模型，将基线向量数据和形变反演结果进行融合处理，输出形变结果，根据形变结果生成目标区域的形变监测结果和评估报告。本发明通过利用InSAR和GNSS监测技术获取填海区机场地表的沉降信息，以基线向量数据为基准对形变反演结果校正并融合，提升填海区机场地表沉降监测精度，确保沉降结果的准确性和可靠性，基于融合后的沉降信息评估填海区机场的沉降风险。

主权项：1.一种联合InSAR与GNSS的填海区机场形变测评方法，其特征在于，所述联合InSAR与GNSS的填海区机场形变测评方法包括：获取目标区域的影像集和观测数据，根据预设规则从所述影像集中选择主影像，对所述观测数据进行预处理，得到预处理数据；采用基于振幅离差和相干系数的双阈值策略，在所述主影像中提取相干点，根据所述相干点对所述目标区域进行形变反演，得到在构建好的三维坐标系中的第一形变反演结果，并通过解算算法对所述预处理数据进行解算，得到观测站在地心坐标系中的第一基线向量数据；所述采用基于振幅离差和相干系数的双阈值策略，在所述主影像中提取相干点，根据所述相干点对所述目标区域进行形变反演，得到在构建好的三维坐标系中的第一形变反演结果，并通过解算算法对所述预处理数据进行解算，得到观测站在地心坐标系中的第一基线向量数据，具体包括：提取所述主影像中的所有相干点，通过稳幅方法在所有相干点中选择振幅离差低于预设阈值的合格相干点，利用所述合格相干点构建相干点候选集；计算所述相干点候选集中所有合格相干点的相干系数，将所述相干系数大于预设系数的合格相干点规定为目标相干点： ；其中，表示相干系数，表示最大的干涉图集中干涉图的数量，表示复数的虚数单位，表示差分干涉相位，表示空间低通滤波的相位，表示估计的残余地形相位，表示在最大的干涉图集中的第幅干涉图；根据所述目标相干点构建三角网，计算所有合格相干点在所述三角网中的干涉相位，并将所有干涉相位输入到构建好的形变模型，输出空间矫正相位，所述干涉相位计算为： ；其中，表示干涉相位，表示形变相位，表示残余地形相位，表示大气相位，表示轨道误差相位，表示噪声相位；所述形变模型表示为： ；其中，表示所述目标相干点的干涉相位，表示所述相干点候选集中其他相干点的干涉相位的平均值，表示所述目标相干点的残余地形相位误差，表示所述目标相干点的噪声相位，表示所述相干点候选集中其他相干点的噪声相位；利用时空滤波法估计并消除所有相干点的大气误差和轨道误差，得到所有相干点的形变数据；构建三维坐标系，将所述形变数据输入到所述三维坐标系中，得到所述目标区域在所述三维坐标系中的第一形变反演结果；其中，所述三维坐标系以所述目标区域的中心点为坐标原点，以雷达卫星的飞行方向为P轴，以斜距方向为Q轴，根据所述P轴和所述Q轴构建G轴；构建地心坐标系，获取多个导航卫星在所述地心坐标系中的卫星坐标；通过解算算法根据所述卫星坐标和所述预处理数据，计算观测站在所述地心坐标系中的测站坐标，所述解算算法为： ；其中，表示第个导航卫星的卫星坐标，表示测站坐标，表示观测站到第个导航卫星的距离；将所述测站坐标输入到构建好的空间相关误差模型中，输出经过矫正的第一基线向量数据，并将所述第一基线向量数据表示在所述地心坐标系中；将所述第一基线向量数据转移到构建好的站心坐标系中，得到在所述站心坐标系中的第二基线向量数据，将所述第二基线向量数据转移到所述三维坐标系中，得到在所述三维坐标系中的第三基线向量数据；构建拟合推估模型，获取所述目标区域中任一点的经纬度信息，将所述经纬度信息输入到所述拟合推估模型，输出形变向量；所述构建拟合推估模型，获取所述目标区域中任一点的经纬度信息，将所述经纬度信息输入到所述拟合推估模型，输出形变向量，具体包括：通过拟合递推法估计所述第一形变反演结果的仪器误差和大气误差，修正所述仪器误差和所述大气误差，得到第二形变反演结果；根据所述第二形变反演结果，将所述第三基线向量数据投影所述三维坐标系中的视线轴方向，得到投影结果： ；其中，表示目标区域中某一点的在所述视线轴方向的投影结果，、和分别代表所述某一点的第二形变反演结果在所述地心坐标系中的轴、轴和轴方向上的单位投影矢量；、和分别表示所述某一点在的东西向、南北向和垂直向上三个方向上的第三基线向量数据；其中，；其中，表示雷达卫星传感器信号发射的入射角；表示雷达卫星传感器飞行的方位角；计算所述投影结果与所述第二形变反演结果的差值： ；其中，表示投影结果与第二形变反演结果的差值，表示某一点的第二形变反演结果；对所述差值进行拟合处理，得到拟合推估参数，根据所述拟合推估参数构建拟合推估模型： ；其中，、、、、和均表示拟合推估参数，表示某一点的纬度，表示某一点的经度，表示随机信号，表示对某一点进行观测时的噪声向量；获取所述目标区域的经纬度信息，将所述经纬度信息输入到所述拟合推估模型中，输出所述目标区域的形变向量；构建数据融合模型，将所述第三基线向量数据和所述形变向量输入到所述数据融合模型，输出形变结果，根据所述形变结果生成所述目标区域的形变监测结果和风险评估报告；所述构建数据融合模型，将所述第三基线向量数据和所述形变向量输入到所述数据融合模型，输出形变结果，根据所述形变结果生成所述目标区域的形变监测结果和评估报告，具体包括：构建观测方程： ； ； ；其中，表示目标区域在时刻的观测值，表示时刻的观测方程设计矩阵，表示在时刻的系统状态，表示在时刻的观测噪声向量，表示东西向的第三基线向量数据，表示南北向的第三基线向量数据，表示垂直向的第三基线向量数据，表示目标区域在时刻的第二形变反演结果，、和分别表示目标区域在东西向、南北向和垂直向上第三基线向量数据中的形变量，、和分别表示目标区域在东西向、南北向和垂直向上第三基线向量数据中的形变速率，表示离散时间点，表示转置；构建状态方程： ； ； ；其中，表示在时刻的状态方程，表示在时刻系统状态转移矩阵，表示在时刻状态方程，表示数据融合模型在时刻的噪声向量，表示在时刻的系统动态过程噪声分布矩阵，表示3*3的单位矩阵，表示目标区域发生形变的时间段；根据所述观测方程和所述状态方程，对所述第三基线向量数据和所述形变向量进行滤波递推，得到系统增益矩阵；根据所述系统增益矩阵构建数据融合模型，将所述第三基线向量数据和所述形变向量输入到所述数据融合模型，输出形变结果；根据所述形变结果生成所述目标区域的形变监测结果和评估报告。

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