本公開實施例中提供了一種基于HRNet模型的采煤沉陷區提取方法、裝置，該方法包括利用SBAS?InSAR技術，對目標區域的SAR影像進行處理以獲取目標區域的形變信息；利用D?InSAR技術，對包含礦井的區域進行形變監測以獲得反映所述區域地表形變情況的相位解纏結果圖；對所述相位解纏結果圖進行目視解譯以獲得含有采煤沉陷區的圖像塊作為訓練樣本數據；利用所述訓練樣本數據訓練HRNet網絡模型以獲得經訓練的HRNet網絡模型；以及將所述目標區域的形變信息輸入所述經訓練的HRNet網絡模型以獲得采煤沉陷區。通過本公開的處理方案，可保持高分辨率特征不受損失，將沉陷區域的細節信息更完整的保留利用，進而提升預測結果的精確度，減少沉陷區漏分類錯分類的現。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及雷達遙感處理與應用，具體涉及基于hrnet模型的采煤沉陷區提取方法、裝置。
技術介紹
1、伴隨著大量煤炭的開采，可能會導致地面沉陷、基礎設施破壞等，這些都威脅著當地自然環境和財產安全，因此對采礦區域進行形變監測并提取礦區沉陷區范圍有著重要意義。盡管水準測量和gps測量等傳統的測繪方法在礦區形變監測中具有較高的精度，但它們也存在明顯的局限性和不足。具體來說，這些方法需要投入大量的人力物力，導致作業成本較高，測量周期較長，使得監測效率較低。此外，監測點容易遭受破壞的問題也不容忽視。更重要的是，這些傳統測繪手段只能提供離散點的測量結果，無法全面、系統地揭示礦區的整體形變和開采沉陷規律，從而在一定程度上限制了其在礦區形變監測中的應用。
技術實現思路
1、有鑒于此，本公開實施例提供一種基于hrnet模型的采煤沉陷區提取方法、裝置，至少部分解決現有技術中存在的問題。
2、第一方面，本公開實施例提供了一種基于hrnet模型的采煤沉陷區提取方法，包括：
3、利用sbas-insar技術，對目標區域的sar影像進行處理以獲取目標區域的形變信息；
4、利用d-insar技術，對包含礦井的區域進行形變監測以獲得反映所述區域地表形變情況的相位解纏結果圖；
5、對所述相位解纏結果圖進行目視解譯以獲得含有采煤沉陷區的圖像塊作為訓練樣本數據；
6、利用所述訓練樣本數據訓練hrnet網絡模型以獲得經訓練的hrnet網絡模型；以及
>7、將所述目標區域的形變信息輸入所述經訓練的hrnet網絡模型以獲得采煤沉陷區。8、在一個具體實施方式中，所述方法還包括對所述目標區域的形變信息進行人工解譯，并對經過人工解譯的形變信息與通過hrnet網絡模型所獲得的采煤沉陷區進行比較。
9、在一個具體實施方式中，選取于秋冬季節采集的干涉像對來對包含礦井的區域進行形變監測。
10、在一個具體實施方式中，所述利用d-insar技術，對包含礦井的區域進行形變監測以獲得反映所述區域地表形變情況的相位解纏結果圖的步驟包括：
11、從sar影像中選取主影像；
12、將其他時時相的sar影像與所述主影像進行影像配準；
13、基于外部dem數據和配準后的sar影像數據生成干涉圖；
14、基于干涉圖生成差分干涉圖，并對所述差分干涉圖進行濾波，并對濾波后的差分干涉圖進行相位解纏以獲得相位解纏結果圖。
15、在一個具體實施方式中，對濾波后的差分干涉圖進行相位解纏以獲得相位解纏結果圖的步驟包括：
16、識別濾波后的差分干涉圖中由于地表形變引起的相位變化；
17、應用相位解纏算法估計相位變化中隱藏的相位；以及
18、將估計出的隱藏的相位加到原始相位上，以恢復相位的完整性。
19、在一個具體實施方式中，采用兩軌法獲取所述差分干涉圖。
20、在一個具體實施方式中，對所述相位解纏結果圖進行目視解譯以獲得含有采煤沉陷區的圖像塊作為訓練樣本數據，包括：
21、采用arcgis軟件對所述相位解纏結果圖進行目視解譯；
22、在所述相位解纏結果圖中手動圈畫出采煤沉陷區；
23、按照512×512的規格對所述相位解纏結果圖進行裁剪；
24、從裁剪出的圖像塊中挑選出含有采煤沉陷區的圖像塊作為訓練樣本數據。
25、在一個具體實施方式中，還通過準確率、精確率以及平均交并比對所獲得的hrnet網絡模型的分割性能進行評價。
26、在一個具體實施方式中，通過下式獲取包含礦井的區域的形變：
27、
28、式中，δr為形變量，λ為波長，為形變相位。
29、第二方面，本公開實施例提供了一種基于hrnet模型的采煤沉陷區提取裝置，包括：
30、目標區域形變信息獲取裝置，利用sbas-insar技術，對目標區域的sar影像進行處理以獲取目標區域的形變信息；
31、相位解纏結果圖獲取裝置，利用d-insar技術，對包含礦井的區域進行形變監測以獲得反映所述區域地表形變情況的相位解纏結果圖；
32、訓練樣本數據獲取裝置，對所述相位解纏結果圖進行目視解譯以獲得含有采煤沉陷區的圖像塊作為訓練樣本數據；
33、hrnet網絡模型訓練裝置，利用所述訓練樣本數據訓練hrnet網絡模型以獲得經訓練的hrnet網絡模型；以及
34、采煤沉陷區獲取裝置，將所述目標區域的形變信息輸入所述經訓練的hrnet網絡模型以獲得采煤沉陷區。
35、本公開實施例中的基于hrnet模型的采煤沉陷區提取方法包括利用sbas-insar技術，對目標區域的sar影像進行處理以獲取目標區域的形變信息；利用d-insar技術，對包含礦井的區域進行形變監測以獲得反映所述區域地表形變情況的相位解纏結果圖；對所述相位解纏結果圖進行目視解譯以獲得含有采煤沉陷區的圖像塊作為訓練樣本數據；利用所述訓練樣本數據訓練hrnet網絡模型以獲得經訓練的hrnet網絡模型；以及將所述目標區域的形變信息輸入所述經訓練的hrnet網絡模型以獲得采煤沉陷區。通過本公開的處理方案，可保持高分辨率特征不受損失，將沉陷區域的細節信息更完整的保留利用，進而提升預測結果的精確度，減少沉陷區漏分類錯分類的現。
本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于HRNet模型的采煤沉陷區提取方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于HRNet模型的采煤沉陷區提取方法，其特征在于，所述方法還包括對所述目標區域的形變信息進行人工解譯，并對經過人工解譯的形變信息與通過HRNet網絡模型所獲得的采煤沉陷區進行比較。
3.根據權利要求1所述的基于HRNet模型的采煤沉陷區提取方法，其特征在于，選取于秋冬季節采集的干涉像對來對包含礦井的區域進行形變監測。
4.根據權利要求1所述的基于HRNet模型的采煤沉陷區提取方法，其特征在于，所述利用D-InSAR技術，對包含礦井的區域進行形變監測以獲得反映所述區域地表形變情況的相位解纏結果圖的步驟包括：
5.根據權利要求4所述的基于HRNet模型的采煤沉陷區提取方法，其特征在于，對濾波后的差分干涉圖進行相位解纏以獲得相位解纏結果圖的步驟包括：
6.根據權利要求4所述的基于HRNet模型的采煤沉陷區提取方法，其特征在于，采用兩軌法獲取所述差分干涉圖。
7.根據權利要求1所述的基于HRNet模型的采煤沉陷區提取方法，其特征在于，對所述相位解纏結果圖進行目視解譯以獲得含有采煤沉陷區的圖像塊作為訓練樣本數據，包括：
8.根據權利要求7所述的基于HRNet模型的采煤沉陷區提取方法，其特征在于，還通過準確率、精確率以及平均交并比對所獲得的HRNet網絡模型的分割性能進行評價。
9.根據權利要求1所述的基于HRNet模型的采煤沉陷區提取方法，其特征在于，通過下式獲取包含礦井的區域的形變：
10.一種基于HRNet模型的采煤沉陷區提取裝置，其特征在于，包括：
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【技術特征摘要】
1.一種基于hrnet模型的采煤沉陷區提取方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于hrnet模型的采煤沉陷區提取方法，其特征在于，所述方法還包括對所述目標區域的形變信息進行人工解譯，并對經過人工解譯的形變信息與通過hrnet網絡模型所獲得的采煤沉陷區進行比較。
3.根據權利要求1所述的基于hrnet模型的采煤沉陷區提取方法，其特征在于，選取于秋冬季節采集的干涉像對來對包含礦井的區域進行形變監測。
4.根據權利要求1所述的基于hrnet模型的采煤沉陷區提取方法，其特征在于，所述利用d-insar技術，對包含礦井的區域進行形變監測以獲得反映所述區域地表形變情況的相位解纏結果圖的步驟包括：
5.根據權利要求4所述的基于hrnet模型的采煤沉陷區提取方法，其特征在于，對濾...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉雯婷，陳琦，譚路文，王越，楊佳琦，王嘯天，郭美娟，趙振陽，胡驍，田甜，
申請(專利權)人：中國四維測繪技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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