大坝全域形变监测方法、装置、电子设备及介质

技术领域

本发明涉及遥感应用技术领域，尤其是涉及一种大坝全域形变监测方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

现有的大坝形变监测方法包括：1)基于点位置的形变监测：在大坝表面设置监测点，结合全站仪、GNSS、GPS等设备，对大坝的重点位置进行形变监测。2)基于InSAR技术的全域形变监测：利用长时序周期性的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)影像数据，对大坝全域进行时序InSAR监测，可有效提取大坝全域的长时间序列的形变信息。3)基于LiDAR技术的全域形变监测：利用无人机搭载激光雷达设备，采集不同成像时间的大坝坝体的全域图像与点云数据，以此提取大坝全域的形变信息。但是，现有的监测方法存在精度和效率较低且成本较高的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种大坝全域形变监测方法、装置、电子设备及介质，以提高大坝全域形变监测的精度和效率，同时降低人力和物力成本。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种大坝全域形变监测方法，包括：基于合成孔径雷达干涉InSAR技术采集大坝全域的SAR影像以及基于LiDAR设备采集重点区域的LiDAR点云数据；其中，重点区域为基于InSAR技术无法提取形变的区域；基于SAR影像提取大坝全域的雷达LOS向地表形变值；基于雷达LOS向地表形变值，以及雷达LOS向形变与大坝垂直向形变间的函数关系，计算大坝全域的InSAR沉降值；基于不同时间段的LiDAR点云数据计算重点区域的LiDAR沉降值；基于重点区域的LiDAR沉降值对大坝全域的InSAR沉降值进行校正，得到校正后的非汛期大坝全域沉降值。

在一种实施方式中，基于雷达LOS向地表形变值，以及雷达LOS向形变与大坝垂直向形变间的函数关系，计算大坝全域的InSAR沉降值，包括：按照以下雷达LOS向形变与大坝垂直向形变间的函数关系计算大坝全域的InSAR沉降值：

其中，D

在一种实施方式中，基于不同时间段的LiDAR点云数据计算重点区域的LiDAR沉降值，包括：基于不同时间段的LiDAR点云数据，构建重点区域的数字高程模型DEM数据；基于不同时间间隔的重点区域的DEM数据的差值，估算不同时间间隔的重点区域的LiDAR沉降值。

在一种实施方式中，基于重点区域的LiDAR沉降值对大坝全域的InSAR沉降值进行校正，得到校正后的非汛期大坝全域沉降值，包括：基于重点区域的LiDAR沉降值以及与LiDAR沉降值相同位置处的InSAR沉降值，构建LiDAR沉降值和InSAR沉降值之间的二维多项式；基于二维多项式对大坝全域的InSAR沉降值进行校正，得到校正后的非汛期大坝全域沉降值。

在一种实施方式中，LiDAR沉降值和InSAR沉降值之间的二维多项式为：

其中，D

在一种实施方式中，上述方法还包括：基于LiDAR设备采集汛期时间大坝全域的LiDAR点云数据；基于汛期时间大坝全域的LiDAR点云数据，构建大坝全域的DEM数据；基于不同时间间隔的大坝全域的DEM数据的差值，估算不同时间间隔的大坝全域的LiDAR沉降值，得到汛期大坝全域沉降值。

第二方面，本发明实施例提供了一种大坝全域形变监测装置，包括：数据获取模块，用于基于合成孔径雷达干涉InSAR技术采集大坝全域的SAR影像以及基于LiDAR设备采集重点区域的LiDAR点云数据；其中，重点区域为基于InSAR技术无法提取形变的区域；InSAR形变值获取模块，用于基于SAR影像提取大坝全域的雷达LOS向地表形变值；InSAR沉降值计算模块，用于基于雷达LOS向地表形变值，以及雷达LOS向形变与大坝垂直向形变间的函数关系，计算大坝全域的InSAR沉降值；LiDAR沉降值计算模块，用于基于不同时间段的LiDAR点云数据计算重点区域的LiDAR沉降值；校正模块，用于基于重点区域的LiDAR沉降值对大坝全域的InSAR沉降值进行校正，得到校正后的非汛期大坝全域沉降值。

在一种实施方式中，校正模块还用于：基于重点区域的LiDAR沉降值以及与LiDAR沉降值相同位置处的InSAR沉降值，构建LiDAR沉降值和InSAR沉降值之间的二维多项式；基于二维多项式对大坝全域的InSAR沉降值进行校正，得到校正后的非汛期大坝全域沉降值。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现上述第一方面提供的任一项的方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面提供的任一项的方法的步骤。

本发明实施例带来了以下有益效果：

本发明实施例提供的上述大坝全域形变监测方法、装置、电子设备及介质，首先，基于合成孔径雷达干涉InSAR技术采集大坝全域的SAR影像以及基于LiDAR设备采集重点区域的LiDAR点云数据；其中，重点区域为基于InSAR技术无法提取形变的区域；其次，基于SAR影像提取大坝全域的雷达LOS向地表形变值；然后，基于雷达LOS向地表形变值，以及雷达LOS向形变与大坝垂直向形变间的函数关系，计算大坝全域的InSAR沉降值；之后，基于不同时间段的LiDAR点云数据计算重点区域的LiDAR沉降值；最后，基于重点区域的LiDAR沉降值对大坝全域的InSAR沉降值进行校正，得到校正后的非汛期大坝全域沉降值。上述方法利用SAR影像和LiDAR点云数据结合的方式进行大坝全域的长时间序列的形变监测，能够有效弥补SAR卫星侧视无法提取相干点的区域，提高形变监测的全面性，降低人力和物力成本；同时，基于重点区域高精度的LiDAR沉降值对大坝全域的InSAR沉降值进行精度校正得到高精度的大坝全域的沉降值，从而提高了大坝全域形变监测的精度和效率。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种大坝全域形变监测方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种基于InSAR与LiDAR的大坝全域形变监测流程图；

图3为本发明实施例提供的一种大坝全域形变监测装置的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前，现有的监测方法存在以下缺点：1)基于点位置的形变监测需实地进行点位勘选、安装设备，需要大量的人力与物力成本，且监测效率低，无法对大坝进行全域范围的形变监测；2)基于InSAR技术的形变监测，由于雷达卫星重访周期固定，在汛期无法对其进行高时间分辨率监测；且卫星侧视成像，易受大坝周边区域的地形高度、植被覆盖等影响，难以提取到充足的相干点信息，从而影响形变信息监测的精度；3)基于LiDAR技术的形变监测，需在无人机上搭载激光雷达设备，获取一次大坝全域点云数据的成本较高，很难支持对大坝的长时间序列的形变监测。综上所述，现有的大坝形变监测方法精度和效率较低且成本较高。

基于此，本发明实施例提供的一种大坝全域形变监测方法、装置、电子设备及介质，可以提高大坝全域形变监测的精度和效率，同时降低人力和物力成本。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种大坝全域形变监测方法进行详细介绍，该方法可以由电子设备执行，诸如智能手机、电脑、平板电脑等。参见图1所示的一种大坝全域形变监测方法的流程图，示意出该方法主要包括以下步骤S101至步骤S105：

步骤S101：基于合成孔径雷达干涉InSAR技术采集大坝全域的SAR影像以及基于LiDAR设备采集重点区域的LiDAR点云数据。

在一种实施方式中，合成孔径雷达干涉(InSAR)技术是一种应用于测绘和遥感的雷达技术，其利用合成孔径雷达对同一地区观测的两幅复数值影像(既有幅值又有相位的影像)数据进行相干处理，以获取地表高程信息。时序InSAR技术因其全天时、全天候、大范围、低成本等优势，被广泛应用于地震、滑坡、地下资源开采等引起的地表形变监测中。基于此，本发明实施例中基于InSAR技术采集大坝全域的SAR影像。

受合成孔径雷达侧视成像影响，SAR影像受地形高度、植被覆盖等影响，InSAR技术难以获取大坝全域的高精度形变值，针对基于InSAR技术无法提取形变的区域(即重点区域)，本发明实施例中采用LiDAR设备采集重点区域的LiDAR点云数据，以弥补SAR影像监测的不足。LiDAR是一种集激光、全球定位系统、和惯性导航系统、三种技术于一身的系统，用于获得点云数据并生成精确的数字化三维模型。

步骤S102：基于SAR影像提取大坝全域的雷达LOS向地表形变值。

在一种实施方式中，利用获取到SAR影像，基于时序InSAR技术提取大坝全域的雷达视线方向(Line Of Sight，LOS)的地表形变值，即雷达LOS向地表形变值。

步骤S103：基于雷达LOS向地表形变值，以及雷达LOS向形变与大坝垂直向形变间的函数关系，计算大坝全域的InSAR沉降值。

在一种实施方式中，InSAR技术仅能提取雷达LOS向地表形变值，无法展示真实的大坝沉降信息。为了获取大坝全域的沉降值，本发明实施例中需要构建雷达LOS向形变与大坝垂直向形变间的函数关系，并根据函数关系和雷达LOS向地表形变值估算大坝全域的InSAR沉降值。

步骤S104：基于不同时间段的LiDAR点云数据计算重点区域的LiDAR沉降值。

在一种实施方式中，可以利用LiDAR点云数据，获取重点区域的高精度的数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)数据，并估算重点区域的LiDAR沉降值。

在具体实施时，首先基于不同时间段的LiDAR点云数据，构建重点区域的DEM数据；然后，基于不同时间间隔的重点区域的DEM数据的差值，估算不同时间间隔的重点区域的LiDAR沉降值。

步骤S105：基于重点区域的LiDAR沉降值对大坝全域的InSAR沉降值进行校正，得到校正后的非汛期大坝全域沉降值。

在一种实施方式中，为了得到高精度的非汛期大坝全域沉降值，需要基于重点区域的高精度的LiDAR沉降值，对基于InSAR技术提取的大坝全域的InSAR沉降值进行精度校正，得到校正后的高精度的非汛期大坝全域沉降值。

本发明实施例提供的上述大坝全域形变监测方法，利用SAR影像和LiDAR点云数据结合的方式进行大坝全域的长时间序列的形变监测，能够有效弥补SAR卫星侧视无法提取相干点区域的不足，提高形变监测的全面性，降低人力和物力成本；同时，基于重点区域高精度的LiDAR沉降值对大坝全域的InSAR沉降值进行精度校正得到高精度的大坝全域的沉降值，从而提高了大坝全域形变监测的精度和效率。

在一种实施方式中，水平形变对雷达LOS向形变影响极小，因此，可以忽略水平向形变对LOS向形变的影响，构建雷达LOS向形变与大坝垂直向形变间的函数关系，并基于函数关系计算大坝全域的InSAR沉降值，函数关系的具体表达式如下：

式中，D

在一种实施方式中，对于前述步骤S105，即在基于重点区域的LiDAR沉降值对大坝全域的InSAR沉降值进行校正，得到校正后的非汛期大坝全域沉降值时，可以采用包括但不限于以下方式：

首先，基于重点区域的LiDAR沉降值以及与LiDAR沉降值相同位置处的InSAR沉降值，构建LiDAR沉降值和InSAR沉降值之间的二维多项式。

在具体实施时，基于LiDAR得到重点区域的高精度沉降值(即LiDAR沉降值)，对与LiDAR沉降值相同位置处的InSAR沉降值进行校正，构建LiDAR沉降值和InSAR沉降值之间的二维多项式函数关系，即：

式中，D

然后，基于二维多项式对大坝全域的InSAR沉降值进行校正，得到校正后的非汛期大坝全域沉降值。

在具体实施时，在得到LiDAR沉降值和InSAR沉降值之间的多项式函数关系之后，可以利用该多项式函数关系对大坝全域的InSAR沉降值进行校正，得到校正后的高精度的非汛期大坝全域沉降值。

进一步，考虑到受雷达固定重访周期影响，在汛期SAR影像难以及时地高频率提取大坝全域的形变信息，针对汛期无卫星重访的时间，本发明实施例中，在汛期时间内可以采用LiDAR设备对大坝全域进行加密采集点云数据，以此提取高精度的大坝全域沉降值。具体的，在汛期时间内，可以采用包括但不限于以下方式提取汛期大坝全域沉降值：首先，基于LiDAR设备采集汛期时间大坝全域的LiDAR点云数据；然后，基于汛期时间大坝全域的LiDAR点云数据，构建大坝全域的DEM数据；最后，基于不同时间间隔的大坝全域的DEM数据的差值，估算不同时间间隔的大坝全域的LiDAR沉降值，得到汛期大坝全域沉降值。

为了便于理解，本发明实施例还提供了一种基于InSAR与LiDAR的大坝全域形变监测流程图，参见图2所示，对于非汛期时间，采集大坝全域的SAR影像，基于时序InSAR技术提取大坝全域的雷达LOS向地表形变值(即大坝全域LOS形变值)，并构建LOS形变与沉降值间的函数关系(也即雷达LOS向形变与大坝垂直向形变间的函数关系)，估算大坝全域的InSAR沉降值；同时，利用无人机LiDAR点云采集设备采集SAR成像时间重点区域的点云数据，生成重点区域的DEM模型，并估算重点区域的LiDAR沉降值；然后，基于重点区域的LiDAR沉降值构建LiDAR沉降值和InSAR沉降值之间的二维多项式函数关系，并基于该二维多项式函数关系对大坝全域的InSAR沉降值进行校正，得到高精度的非汛期大坝全域沉降值。

对于汛期时间内，采用利用无人机LiDAR点云采集设备采集大坝全域点云数据，生成大坝全域的DEM模型，并估算大坝全域的LiDAR沉降值，得到汛期大坝全域沉降值。

本发明实施例提供的上述基于InSAR与LiDAR的大坝全域形变监测方法，与基于点位置的形变监测方式相比，本发明利用周期性的SAR影像与LiDAR点云数据，可以实现大坝全域的长时间序列的形变监测，有效提高了形变监测的效率，节省了大量的人力、物力成本；与基于InSAR技术的形变监测方式相比，本发明可以结合同期LiDAR点云数据，有效弥补SAR卫星侧视无法提取相干点的区域，提高形变监测的全面性；在汛期可以结合LiDAR数据提高形变监测的时间分辨率，提高大坝形变监测的及时性，如发生形变可更早期地进行预警；与基于LiDAR技术的形变监测方式相比，本发明可以在非汛期采用周期性的SAR影像进行形变监测，有效减少了大坝全域监测所需的点云数据的采集成本。

对于前述实施例提供的大坝全域形变监测方法，本发明实施例还提供了一种大坝全域形变监测装置，参见图3所示的一种大坝全域形变监测装置的结构示意图，示意出该装置主要包括以下部分：

数据获取模块301，用于基于合成孔径雷达干涉InSAR技术采集大坝全域的SAR影像以及基于LiDAR设备采集重点区域的LiDAR点云数据；其中，重点区域为基于InSAR技术无法提取形变的区域。

InSAR形变值获取模块302，用于基于SAR影像提取大坝全域的雷达LOS向地表形变值。

InSAR沉降值计算模块303，用于基于雷达LOS向地表形变值，以及雷达LOS向形变与大坝垂直向形变间的函数关系，计算大坝全域的InSAR沉降值。

LiDAR沉降值计算模块304，用于基于不同时间段的LiDAR点云数据计算重点区域的LiDAR沉降值。

校正模块305，用于基于重点区域的LiDAR沉降值对大坝全域的InSAR沉降值进行校正，得到校正后的非汛期大坝全域沉降值。

本发明实施例提供的上述大坝全域形变监测装置，利用SAR影像和LiDAR点云数据结合的方式进行大坝全域的长时间序列的形变监测，能够有效弥补SAR卫星侧视无法提取相干点的区域，提高形变监测的全面性，降低人力和物力成本；同时，基于重点区域高精度的LiDAR沉降值对大坝全域的InSAR沉降值进行精度校正得到高精度的大坝全域的沉降值，从而提高了大坝全域形变监测的精度和效率。

在一种实施方式中，上述InSAR沉降值计算模块303进一步还用于：按照以下雷达LOS向形变与大坝垂直向形变间的函数关系计算大坝全域的InSAR沉降值：

其中，D

在一种实施方式中，上述LiDAR沉降值计算模块304进一步还用于：基于不同时间段的LiDAR点云数据，构建重点区域的数字高程模型DEM数据；基于不同时间间隔的重点区域的DEM数据的差值，估算不同时间间隔的重点区域的LiDAR沉降值。

在一种实施方式中，上述校正模块305进一步还用于：基于重点区域的LiDAR沉降值以及与LiDAR沉降值相同位置处的InSAR沉降值，构建LiDAR沉降值和InSAR沉降值之间的二维多项式；基于二维多项式对大坝全域的InSAR沉降值进行校正，得到校正后的非汛期大坝全域沉降值。

在一种实施方式中，上述LiDAR沉降值和InSAR沉降值之间的二维多项式为：

其中，D

在一种实施方式中，上述装置还包括：汛期大坝全域形变监测模块，用于基于LiDAR设备采集汛期时间大坝全域的LiDAR点云数据；基于汛期时间大坝全域的LiDAR点云数据，构建大坝全域的DEM数据；基于不同时间间隔的大坝全域的DEM数据的差值，估算不同时间间隔的大坝全域的LiDAR沉降值，得到汛期大坝全域沉降值。

本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

本发明实施例还提供了一种电子设备，具体的，该电子设备包括处理器和存储装置；存储装置上存储有计算机程序，计算机程序在被处理器运行时执行如上实施方式的任一项所述的方法。

图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备100包括：处理器40，存储器41，总线42和通信接口43，所述处理器40、通信接口43和存储器41通过总线42连接；处理器40用于执行存储器41中存储的可执行模块，例如计算机程序。

其中，存储器41可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Acc ess Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口43(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。

总线42可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

其中，存储器41用于存储程序，所述处理器40在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器40中，或者由处理器40实现。

处理器40可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器40中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器40可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器41，处理器40读取存储器41中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

本发明实施例所提供的可读存储介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见前述方法实施例，在此不再赘述。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。