融合Deep-ResUnet和PS-InSAR的城市道路网形变灾害监测方法——以合肥市为例

摘要：

针对城市道路网变形监测存在的高分辨率影像获取难、道路人工提取效率低、传统变形监测工作量大等难题,本文提出了一种基于融合Deep-ResUnet和PS-InSAR的城市道路网形变监测方法.主要思路为:首先对目标区的哨兵-1A(Sentinel-1A)影像数据进行伪彩色变换建立道路数据集;然后训练深度残差网络(Deep-ResUnet)模型并对道路网栅格进行提取;最后利用永久散射体干涉测量(PS-InSAR)技术获取PS点形变信息与道路网栅格融合.研究结果表明,Sentinel-1A影像经过伪彩色处理后,能提高城市道路网提取的完整性,交并比提高6%～9%,道路提取精度平均提高10%左右,得到的城市道路网形变信息专题图能为城市道路变形监测和健康状况评估提供科学依据.

关键词：永久散射体雷达干涉、语义分割、道路提取、道路形变、哨兵-1A

分类号：P23(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;安徽省优秀青年科学基金项目

在线出版日期：2023-09-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：67-71