城市建筑物永久散射体识别策略研究

杨魁，刘俊卫（天津市测绘院，天津 300381）

城市建筑物永久散射体识别策略研究

杨魁∗，刘俊卫
（天津市测绘院，天津 300381）

针对城市建筑物永久散射体识别的应用需求，在有效分析建筑物永久散射体原理基础上，根据幅离差阈值法、子视相关法、相干系数法应用于建筑物永久散射体识别的优缺点，采用多种方法相结合的永久散射体识别策略来实现建筑物的监测。并以天津市不同类型建筑物为例，从密度、点位分布、质量等方面分析和对比永久散射体识别策略相对于其他单一方法的优势，验证了识别策略的有效性。

建筑物；永久散射体识别；InSAR

1 引 言

随着天津社会经济的快速发展，城市建设日益增多。大量施工建设会对已有的建筑物的安全性产生影响，且新建的建筑物在前几年内也会存在一定的沉降，因此为实现对建筑物的安全鉴定，需要采用高精度的方法对建筑物进行监测。目前常用的方法主要为水准测量，其具有高精度特性，但需要耗费大量人力物力。随着近些年来卫星遥感技术的发展，InSAR开始作为一种重要的沉降监测手段正逐步走向应用，但是其针对建筑物监测上的应用研究较少，专门针对建筑物永久散射体的识别也很少见诸于报告。

目前对永久散射体的识别，A.Ferretti、F.Rocca等针对永久散射体目标的识别探讨了相关的探测与识别方法，主要包括幅度阈值法、幅度离差阈值法、后向散射强度离差阈值法等［1，2］；A.Hooper提出相位稳定性分析法［3］，N.Adam 提出信噪比阈值法［3］，Urs Wegmüller等提出了点目标的识别方法［4，5］，Mora O等提出相干系数阈值法［3］，这些方法各有优缺点。本文在分析建筑物永久散射体原理基础上，采用幅度离差阈值法、点目标检测法、相干系数法等多种方法相结合的永久散射体识别策略来实现建筑物的高密度监测，并以天津市市内六区的多景TerraSAR数据为例分析该识别策略的有效性。

2 主要研究内容

2.1 建筑物永久散射体原理分析

在SAR影像上建筑物一般具有较强回波信号。以一小区的建筑物群为例分析，在升轨方式下，建筑物的西面和南面表现为强亮度，屋顶有部分亮点，建筑物的东面和北面则表现为暗色调（如图1所示），不同位置亮度产生差异的原因主要是角反射器效应。当地物目标具有两个互相垂直的光滑表面（房屋墙面与地表面）或有是三个互相垂直的光滑表面（建筑物的凹不与地表面）时就是所谓角反射器，它有二面角反射器和三面角角反射器之分。当雷达波束遇到这种目标时，由于角反射器每个表面的镜面反射，使波束最后反转180°方向向来波方向传播，这样就产生各条射线在反射回去的时候方向相同，相位也相同，故而信号互相增强的现象，致使回波信号极强，从而可以视为理想的永久散射体被有效识别出来。

图1　建筑物解译标志

2.2 建筑物永久散射体识别策略

针对建筑物自身特点来充分研究已有永久散射体识别方法的基础上，采用高可信度、高密度的建筑物永久散射体识别策略来实现建筑物的有效监测。

（1）幅度离差阈值法

作为永久散射体识别技术中的经典方法，其主要思想是基于大数据量的SAR影像下幅度离差和相位偏差间的统计关系来选择高可信度的永久散射体。对经过配准处理后的时序SAR数据，计算同一点在多幅影像上的均差、方差，将两者之比作为永久散射体识别方法的测度，选择大于一定阈值的点为建筑物永久散射体。该方法能有效反映建筑物目标在时间序列上的稳定性特征，但是会错误地引入建筑物群间存在的阴影。

∗ 收稿日期:2015—12—03

作者简介:杨魁（1987—），男，硕士，工程师，主要从事影像解译、SAR应用工作。

基金项目：国土资源部公益性行业科研专项（201311045）

（2）点目标检测法

通过上述对建筑物永久散射体原理分析可知，其由于角反射器效应具有高亮度，因此可以将之归为点目标，它在获取时间内的回波信号保持恒定，相位特征也很稳定，可以被识别为有效的永久散射体。在数据处理过程中，通过将SAR影像进行子孔径处理来获取光谱相关性，从而可以利用子视相关理论来识别出属于建筑物的永久散射体［6，7］。该方法物理意义明确，但是由于噪声影响，其在时间序列上的稳定性不够。

（3）相干系数法

经过统计分析可认为具有SAR影像上高空间相干性的点对应着地面上的建筑物等高相干区域。因此选择合适的窗口采用相干系数来评估同一目标在不同SAR影像上的空间类似程度以生成相干图序列，并进一步计算平均相干系数以选择相干系数较高的建筑物点目标。该方法可以有效剔除建筑物的阴影，提高可信度，但受估算窗口的影响容易引入低相干目标。

（4）永久散射体识别策略

通过上述分析可知，单一的永久散射体识别方法用于永久散射体的识别都有其局限性。因此本文针对InSAR在建筑物监测的应用需要，在上述已有的永久散射体目标识别理论基础上采用了永久散射体的识别策略，使之适应于建筑物永久散射体目标的识别，识别流程如图2所示。首先基于幅度离差阈值法来选择时间序列上的变化小的永久散射体，以减少时间失相干的影响；其次基于点目标检测方法选择高亮度的点目标，减少空间失相干的影响；最后用相干系数阈值法来快速剔除影像中那些失相关非常严重的非永久散射体目标，确保最终获取高密度、高质量的永久散射体。

本文所采用的建筑物永久散射体识别策略通过将振幅离差法、点目标检测方法可以选择出受时间失相干或空间失相干影响较小的永久散射体候选点，大大提高单一监测方法的永久散射体密度，实现建筑物的高密度监测。在此基础上采用相干系数阈值法则有效剔除建筑物阴影导致的错误点，提高上述识别方法的可靠性，实现建筑物的高质量监测。因此本文所采用的多种方法相结合的识别策略为建筑物的高精度监测提供有效的基础，下面以天津市的SAR影像集和分析结果为例进行翔实的验证分析。

图2　永久散射体识别流程图

3 实验及结果分析

为验证本项目永久散射体识别策略的有效性，利用11景X波段的TerraSAR-X的单视复影像，以振幅离差阈值法、子视相关法、相干系数法等三种方法为基础进行永久散射体的识别对比实验。

振幅离差阈值法识别的永久散射体如图3所示，识别出来的永久散射体共174.6万。从图中可以看出，永久散射体分布几乎都是独立存在的，而且多数均分布在建筑物密集的中心城区，沿人工建筑物、构筑物以及道路两侧分布，表现为高亮度的点或线。

子视相关法取的永久散射体如图4所示，识别出来的永久散射体共280.4万。从图中可以看出，永久散射体分布比较均匀，点密度较高，尤其是建筑物的监测点密度较高，但是由于其算法的限制，其在建筑物阴影等不应该存在永久散射体的区域识别出一定数量的永久散射体。

图3　振幅离差法识别永久散射体图

图4　子视相关法识别永久散射体图

对比振幅离差阈值法和子视相关法识别的永久散射体分布图，两者在整体上表现出分布的一致性，但子视相关法获取的永久散射体分布相对较均匀。局部进行分析，两者识别的点的数目和分布存在一定的差异，图5和图6所示的天津市标志性建筑之一的津塔，振幅离差法识别的永久散射体在其投影面上高密度、均匀分布，而子视相关法识别的永久散射体则数量仅有振幅离差法的1/3，且在投影上主要分布在顶部和底部，中间区域点较少，这说明振幅离差法在高层建筑物永久散射体识别上具有优势。但是对其周围的众多低中层建筑物的永久散射体分布进行分析，振幅离差法获取的永久散射体数量明显少于子视相关法，且在很多建筑物上没有永久散射体，表明中低层建筑物永久散射体识别上子视相关法更有效。

图5　振幅离差法识别永久散射体局部图

图6　子视相关法识别永久散射体局部图

因此为了实现对实验区域内不同类型建筑物的全面检测，需要将两种方法进行组合处理来实现优势互补。最终共识别出永久散射体375.3万，点密度增大将近一倍，分布也更加均匀。

但是在上述识别出来的永久散射体中，存在部分错误点。如阴影处的一些点，由于平均幅度较低，其统计特性较为稳定，容易被归为永久散射体。因此本项目在此基础上利用相关系数法来剔除明显的错误点（图7所示）39.7万个左右，最终选择候选点共有335.6万左右，分布如图8所示。

从点密度、分布、质量（假设最终识别成果为正确值）等方面对上述分析过程进一步详细分析，如表1所示。采用本文所采用的永久散射体识别策略获取的点密度明显增加，与经典的振幅离差方法对比，密度将近增加1倍；从方法适用性分析，振幅离差适用于高层建筑物，子视相关法在中、低层建筑物上优势明显，永久散射体识别策略则充分利用两者的优势，适用于绝大部分建筑物；从质量进行分析，永久散射体识别策略采用相关系数剔除建筑物阴影的影响，可靠性最高。

图7　错误永久散射体示意图

图8　最终识别永久散射体分布图

四种永久散射体目标识别方法的性能比较 表1

4 结 论

本文主要针对InSAR在城市建筑物沉降监测中的应用需求，重点对建筑物永久散射体的识别策略进行研究。根据建筑物永久散射体原理，选择适用于建筑物永久散射体识别的幅离差阈值法、子视相关法、相干系数法，在对这些方法原理、优缺点分析的基础上，采用这三种方法相结合的永久散射体识别策略对建筑物监测，实现优势互补。并以天津市市内六区的不同类型建筑物为例，分析和对比不同永久散射体识别方法与本文识别策略下永久散射体的密度、分布、质量等特征，验证了永久散射体识别策略能够实现高密度、高可信度、多类型建筑物永久散射体识别。

［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若干关键算法及其在地表沉降监测中的应用研究［D］.徐州：中国矿业大学，2010.

［4］卢丽君.基于时序SAR影像的地表形变监测方法研究与应用［D］.武汉：武汉大学，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，杨魁，陈楚.PSC选择策略及在京津高铁沉降监测中的应用研究［J］.城市勘测，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中图分类号：P237，TP753

A