城市建筑物永久散射體識別策略研究

楊魁，劉俊衛（天津市測繪院，天津 300381）

城市建筑物永久散射體識別策略研究

楊魁?，劉俊衛
（天津市測繪院，天津 300381）

針對城市建筑物永久散射體識別的應用需求，在有效分析建筑物永久散射體原理基礎上，根據幅離差閾值法、子視相關法、相干系數法應用于建筑物永久散射體識別的優缺點，采用多種方法相結合的永久散射體識別策略來實現建筑物的監測。并以天津市不同類型建筑物為例，從密度、點位分布、質量等方面分析和對比永久散射體識別策略相對于其他單一方法的優勢，驗證了識別策略的有效性。

建筑物；永久散射體識別；InSAR

1 引 言

隨著天津社會經濟的快速發展，城市建設日益增多。大量施工建設會對已有的建筑物的安全性產生影響，且新建的建筑物在前幾年內也會存在一定的沉降，因此為實現對建筑物的安全鑒定，需要采用高精度的方法對建筑物進行監測。目前常用的方法主要為水準測量，其具有高精度特性，但需要耗費大量人力物力。隨著近些年來衛星遙感技術的發展，InSAR開始作為一種重要的沉降監測手段正逐步走向應用，但是其針對建筑物監測上的應用研究較少，專門針對建筑物永久散射體的識別也很少見諸于報告。

目前對永久散射體的識別，A.Ferretti、F.Rocca等針對永久散射體目標的識別探討了相關的探測與識別方法，主要包括幅度閾值法、幅度離差閾值法、后向散射強度離差閾值法等［1，2］；A.Hooper提出相位穩定性分析法［3］，N.Adam 提出信噪比閾值法［3］，Urs Wegmüller等提出了點目標的識別方法［4，5］，Mora O等提出相干系數閾值法［3］，這些方法各有優缺點。本文在分析建筑物永久散射體原理基礎上，采用幅度離差閾值法、點目標檢測法、相干系數法等多種方法相結合的永久散射體識別策略來實現建筑物的高密度監測，并以天津市市內六區的多景TerraSAR數據為例分析該識別策略的有效性。

2 主要研究內容

2.1 建筑物永久散射體原理分析

在SAR影像上建筑物一般具有較強回波信號。以一小區的建筑物群為例分析，在升軌方式下，建筑物的西面和南面表現為強亮度，屋頂有部分亮點，建筑物的東面和北面則表現為暗色調（如圖1所示），不同位置亮度產生差異的原因主要是角反射器效應。當地物目標具有兩個互相垂直的光滑表面（房屋墻面與地表面）或有是三個互相垂直的光滑表面（建筑物的凹不與地表面）時就是所謂角反射器，它有二面角反射器和三面角角反射器之分。當雷達波束遇到這種目標時，由于角反射器每個表面的鏡面反射，使波束最后反轉180°方向向來波方向傳播，這樣就產生各條射線在反射回去的時候方向相同，相位也相同，故而信號互相增強的現象，致使回波信號極強，從而可以視為理想的永久散射體被有效識別出來。

圖1　建筑物解譯標志

2.2 建筑物永久散射體識別策略

針對建筑物自身特點來充分研究已有永久散射體識別方法的基礎上，采用高可信度、高密度的建筑物永久散射體識別策略來實現建筑物的有效監測。

（1）幅度離差閾值法

作為永久散射體識別技術中的經典方法，其主要思想是基于大數據量的SAR影像下幅度離差和相位偏差間的統計關系來選擇高可信度的永久散射體。對經過配準處理后的時序SAR數據，計算同一點在多幅影像上的均差、方差，將兩者之比作為永久散射體識別方法的測度，選擇大于一定閾值的點為建筑物永久散射體。該方法能有效反映建筑物目標在時間序列上的穩定性特征，但是會錯誤地引入建筑物群間存在的陰影。

? 收稿日期:2015—12—03

作者簡介:楊魁（1987—），男，碩士，工程師，主要從事影像解譯、SAR應用工作。

基金項目：國土資源部公益性行業科研專項（201311045）

（2）點目標檢測法

通過上述對建筑物永久散射體原理分析可知，其由于角反射器效應具有高亮度，因此可以將之歸為點目標，它在獲取時間內的回波信號保持恒定，相位特征也很穩定，可以被識別為有效的永久散射體。在數據處理過程中，通過將SAR影像進行子孔徑處理來獲取光譜相關性，從而可以利用子視相關理論來識別出屬于建筑物的永久散射體［6，7］。該方法物理意義明確，但是由于噪聲影響，其在時間序列上的穩定性不夠。

（3）相干系數法

經過統計分析可認為具有SAR影像上高空間相干性的點對應著地面上的建筑物等高相干區域。因此選擇合適的窗口采用相干系數來評估同一目標在不同SAR影像上的空間類似程度以生成相干圖序列，并進一步計算平均相干系數以選擇相干系數較高的建筑物點目標。該方法可以有效剔除建筑物的陰影，提高可信度，但受估算窗口的影響容易引入低相干目標。

（4）永久散射體識別策略

通過上述分析可知，單一的永久散射體識別方法用于永久散射體的識別都有其局限性。因此本文針對InSAR在建筑物監測的應用需要，在上述已有的永久散射體目標識別理論基礎上采用了永久散射體的識別策略，使之適應于建筑物永久散射體目標的識別，識別流程如圖2所示。首先基于幅度離差閾值法來選擇時間序列上的變化小的永久散射體，以減少時間失相干的影響；其次基于點目標檢測方法選擇高亮度的點目標，減少空間失相干的影響；最后用相干系數閾值法來快速剔除影像中那些失相關非常嚴重的非永久散射體目標，確保最終獲取高密度、高質量的永久散射體。

本文所采用的建筑物永久散射體識別策略通過將振幅離差法、點目標檢測方法可以選擇出受時間失相干或空間失相干影響較小的永久散射體候選點，大大提高單一監測方法的永久散射體密度，實現建筑物的高密度監測。在此基礎上采用相干系數閾值法則有效剔除建筑物陰影導致的錯誤點，提高上述識別方法的可靠性，實現建筑物的高質量監測。因此本文所采用的多種方法相結合的識別策略為建筑物的高精度監測提供有效的基礎，下面以天津市的SAR影像集和分析結果為例進行翔實的驗證分析。

圖2　永久散射體識別流程圖

3 實驗及結果分析

為驗證本項目永久散射體識別策略的有效性，利用11景X波段的TerraSAR-X的單視復影像，以振幅離差閾值法、子視相關法、相干系數法等三種方法為基礎進行永久散射體的識別對比實驗。

振幅離差閾值法識別的永久散射體如圖3所示，識別出來的永久散射體共174.6萬。從圖中可以看出，永久散射體分布幾乎都是獨立存在的，而且多數均分布在建筑物密集的中心城區，沿人工建筑物、構筑物以及道路兩側分布，表現為高亮度的點或線。

子視相關法取的永久散射體如圖4所示，識別出來的永久散射體共280.4萬。從圖中可以看出，永久散射體分布比較均勻，點密度較高，尤其是建筑物的監測點密度較高，但是由于其算法的限制，其在建筑物陰影等不應該存在永久散射體的區域識別出一定數量的永久散射體。

圖3　振幅離差法識別永久散射體圖

圖4　子視相關法識別永久散射體圖

對比振幅離差閾值法和子視相關法識別的永久散射體分布圖，兩者在整體上表現出分布的一致性，但子視相關法獲取的永久散射體分布相對較均勻。局部進行分析，兩者識別的點的數目和分布存在一定的差異，圖5和圖6所示的天津市標志性建筑之一的津塔，振幅離差法識別的永久散射體在其投影面上高密度、均勻分布，而子視相關法識別的永久散射體則數量僅有振幅離差法的1/3，且在投影上主要分布在頂部和底部，中間區域點較少，這說明振幅離差法在高層建筑物永久散射體識別上具有優勢。但是對其周圍的眾多低中層建筑物的永久散射體分布進行分析，振幅離差法獲取的永久散射體數量明顯少于子視相關法，且在很多建筑物上沒有永久散射體，表明中低層建筑物永久散射體識別上子視相關法更有效。

圖5　振幅離差法識別永久散射體局部圖

圖6　子視相關法識別永久散射體局部圖

因此為了實現對實驗區域內不同類型建筑物的全面檢測，需要將兩種方法進行組合處理來實現優勢互補。最終共識別出永久散射體375.3萬，點密度增大將近一倍，分布也更加均勻。

但是在上述識別出來的永久散射體中，存在部分錯誤點。如陰影處的一些點，由于平均幅度較低，其統計特性較為穩定，容易被歸為永久散射體。因此本項目在此基礎上利用相關系數法來剔除明顯的錯誤點（圖7所示）39.7萬個左右，最終選擇候選點共有335.6萬左右，分布如圖8所示。

從點密度、分布、質量（假設最終識別成果為正確值）等方面對上述分析過程進一步詳細分析，如表1所示。采用本文所采用的永久散射體識別策略獲取的點密度明顯增加，與經典的振幅離差方法對比，密度將近增加1倍；從方法適用性分析，振幅離差適用于高層建筑物，子視相關法在中、低層建筑物上優勢明顯，永久散射體識別策略則充分利用兩者的優勢，適用于絕大部分建筑物；從質量進行分析，永久散射體識別策略采用相關系數剔除建筑物陰影的影響，可靠性最高。

圖7　錯誤永久散射體示意圖

圖8　最終識別永久散射體分布圖

四種永久散射體目標識別方法的性能比較 表1

4 結 論

本文主要針對InSAR在城市建筑物沉降監測中的應用需求，重點對建筑物永久散射體的識別策略進行研究。根據建筑物永久散射體原理，選擇適用于建筑物永久散射體識別的幅離差閾值法、子視相關法、相干系數法，在對這些方法原理、優缺點分析的基礎上，采用這三種方法相結合的永久散射體識別策略對建筑物監測，實現優勢互補。并以天津市市內六區的不同類型建筑物為例，分析和對比不同永久散射體識別方法與本文識別策略下永久散射體的密度、分布、質量等特征，驗證了永久散射體識別策略能夠實現高密度、高可信度、多類型建筑物永久散射體識別。

［1］A.Ferretti，C.Prati，and F.Rocca.Permanent scatterers in SAR interferometry［J］.IEEE Trans.Geosci.Remote Sensing，2000，38：2202～2212.

［2］Ferretti A，Prati C，Rocca F.Nonlinear Subsidence Rate Esitimation Using Permanent Scatterers in Differential SAR Interferometry［J］.2001，38（5）：2202～2212.

［3］范洪冬.InSAR若干關鍵算法及其在地表沉降監測中的應用研究［D］.徐州：中國礦業大學，2010.

［4］盧麗君.基于時序SAR影像的地表形變監測方法研究與應用［D］.武漢：武漢大學，2008.

［5］U.Wegmüller，D.Walter，V.Spreckels，and Charles L.Werner.Nonuniform Ground Motion Monitoring With TerraSARX Persistent Scatterer Interferometry［J］.IEEE Trans. Geosci.Remote Sensing，2010，48（2）：895～904.

［6］Yan Wang，Daqing，Ge.Surface Subsidence Monitoring With Coherent Point Target Sar Ineterferometry［C］，IGARSS 2008.

［7］丁尚起，楊魁，陳楚.PSC選擇策略及在京津高鐵沉降監測中的應用研究［J］.城市勘測，2013，6：79～83.

The Study of Permanent Scatter Identification Strategy in Urban Building

Yang Kui，Liu Junwei
（Tianjin Institute of Surveying and Mapping，Tianjin 300381，China）

In order to apply InSAR to monitor urban building，a Permanent Scatter identification strategy is proposed for the building.First，the PS principle in the building is effectively analyzed.And the theory of amplitude deviation threshold method，sub-look coherent method，coherent coefficient method are explained to get corresponding advantage and disadvantage in the building.Then a new PS identification strategy utilizing these methods is advanced to solve the building monitoring problem.Different types of building in Tianjin are used to verify the validity of this identification strategy.Different PS identification method are compared from density，distribution and quality to get a conclusion that the PS identification strategy is very effectively.

building；permanent scatter identification；InSAR

1672-8262（2016）02-84-04中圖分類號：P237，TP753

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