一种复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法

技术领域

本发明涉及工程质量的监测技术领域，特别涉及土地复垦与开发整理工程中的浅埋地埋管深度的提取方法。

背景技术

在我国，煤炭行业占一次性能源消耗的比例接近70％，有关专家预测，到2050年，这个比例仍可能会达到50％左右，然而，煤炭资源在为我国国民经济的发展提供动力的同时，也造成了大量的受损土地，特别是中东部的高潜水位地区，这种现象更加明显，耕地变成常年、季节性的水域，彻底丧失耕作能力。而且，近些年，随着城镇化进程的快速推进，土地作为一种稀缺的战略资源，用地指标的缺乏，严重制约了城市的发展。

2008年10月份发布的《中共中央关于推进农村改革发展若干重大问题的决定》中，提出了土地开发整理的模式与体系，明确了土地整理为重点，土地复垦为辅助的发展思路。废弃厂矿和空心村的整理、农村土地集约利用，高标准农田的建立等工作大力开展。地埋管作为这些工程的重要组成部分，其质量检测工作量极大，快速有效的现场检测手段仍比较欠缺。

其中，地埋管深度是保证使用寿命的决定指标之一，其值必须大于农作物主根系和翻耕深度。典型区段的开挖工效很低，且只能进行小规模作业，并对整理工程在小范围的程度上有一定的破坏，可操作性比较小。因此，寻求一种快速、有效、无扰动的监测技术显得尤为重要。

探地雷达技术简称GPR(Ground penetrating radar)，以微波信号为载体，通过天线发射，接收所探测物体的回波信号，它是一种无损探测地下目标特征的地球物理方法，有别于遥感技术和传统取样的方法，其尺度位于二者之间，具有连续性、大面积的探测能力(何雪洲,2002)。已应用于土壤盐分与水分(Huisman J A,2002；崔凡,2015)、土壤分层(彭亮,2007；赵艳玲,2009；徐献磊,2013)、道路病害监测(黄玲,2006)等多个领域，利用探地雷达进行土地复垦工程质量监测成为今年的研究热点(胡振琪,2009；王新静,2013)。

由于开发整理的土壤中目标物体上部介质的不均匀性及复杂性，实际的目标体回波信号并不理想，且GPR雷达回波中一般会有较多的相干性干扰及噪声，因此，在实际应用过程中会增加探地雷达探测及解释工作的复杂性，浅埋地埋管深度的提取应解决如下难题：1)地埋管在雷达图像中ROI(region of interest)区域提取：多种因素的干扰与杂波噪声得影响造成了GPR图像中ROI区域提取及自动目标检测异常困难，而且由于雷达探测的区域一般较大，当获取的数据量很大时，人工判读方法的弊端就显现出来。而且获取的目标区域质量也会因为经验的不同而发生很大的差异，需利用计算机来判断与选取目标区域。

2)电磁波在管线上覆土体中的传播速度：土壤属于复杂的三相混合体，电磁波在土壤中的传播速度与土壤的介电常数以及电导率休戚相关，在不同含水量的情况，土壤的介电常数和电导率存在很大差异，电磁波在土壤中的传播会有不同程度的延迟，不同时段同一区域土壤含水量情况会有变化，如何准确估算电磁波的传播速度也是需要解决主要难题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于，提出一种复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，以探地雷达为载体，无损探测技术为手段，获取浅埋地埋管的深度信息。

为实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案：

一种复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，包括以下步骤：

(1)布设观测基准线，进行探地雷达探测：在数据采集之前布设全面覆盖地埋管分布范围的探地雷达探测基准线，探地雷达天线沿测线方向进行探测工作；

(2)提取地埋管在雷达图像上的目标区域：对所采集的原始雷达图像进行预处理；在此基础上，建立基于方差统计学的方法，依次计算单个采样道s_j的能量协方差e_j和时间层t_i的能量方差e_i，分别表示雷达回波信号能量在图像横向和纵向的变化情况，综合e_i、e_j的幅值确定地埋管在雷达图像上的目标区域；

(3)提取管线特征曲线的特征点：在确定的目标区域内，以区域内某采样道的回波信号作为参考向量，依次计算各采样道信号与参考向量之间的相似程度，获取有限时间域上最大相关系数，并对这些采样点进行重采样，从而提取出管线目标反射特征曲线的特征点集合N(s_i，t_i)；

(4)特征点曲线拟合：建立管线目标反射特征曲线的函数表达式，利用Levenberg-Marquardt算法进行特征点N(s_i，t_i)的曲线拟合，通过多次迭代运算，初次获取管线目标反射特征曲线的顶点坐标(s₀，t₀)；在此基础上，利用拟合系数、调整后的均方差以及拟合特征曲线分布情况，将偏移拟合曲线较大的特征点进行删除，形成进一步优化的特征点集合和顶点坐标

(5)地埋管深度计算：根据道间距将转化为平面坐标，结合埋设管线的管径，通过最小二乘原理计算电磁波在管线上覆土壤中的平均传播速度v，根据公式计算地埋管的深度。

优选地，所述探地雷达采用高频、甚高频的接收一体的天线，天线频率在400MHz-1GHz之间。

优选地，所述探测基准线由多条平行的测线组成，呈条带状。

优选地，探测基准线由3至5条测线组成，测线尽量垂直于管线的分布方向。

优选地，探地雷达天线紧贴地面，沿测线方向匀速前行。

优选地，每条测线包含至少3次的重复观测。

优选地，雷达图像的预处理包含零线标定、零线校正、漂移去除、背景去噪、滤波处理以及时窗增益步骤。

优选地，使用加性白噪声模型表述雷达回波信号，用矩阵描述雷达回波信号，其中i,j分别表示雷达图像的采样道次和采样点号。

优选地，在雷达图像中，管线目标反射特征曲线为双曲线，在确定的目标区域内，以区域内能量协方差值最大的采样道的回波信号作为参考向量。

优选地，电磁波传播速度估算是基于管径已知的前提下，通过曲线拟合求取最优值；通过电磁波波速和电磁波到达管线目标正上方时的时间计算管线深度。

本发明与现有技术相比，具有以下明显优点：

本发明的复垦土地浅埋地埋管深度的提取方法，采用基于探地雷达的无损探测技术，以探地雷达为载体，从方便统计的角度分析与检测感性区域，使用加性白噪声模型对雷达回波信号进行表述，通过最小二乘原理，计算电磁波在管线上覆土壤中的平均传播速度v，进而准确计算浅埋地埋管的深度信息。该方法，可为我国土地复垦、土地整理工程的验收提供一种新方法。

附图说明

图1为本发明中探地雷达基准线布设示意图；

图2为本发明中管线目标感性区域提取效果图；

图3是本发明中雷达图像坐标与平面坐标转化示意图。

具体实施方式

下面以本发明所述方法在某土地复垦工程地下管线检测的实际应用为例，对本发明进行详细说明。本发明所述方法包括以下步骤：

第一步：布设观测基准线，进行探地雷达探测。

探地雷达在数据采集之前，布设探地雷达探测基准线，所述探测基准线由多条平行的测线组成，呈条带状，基准线应全面覆盖地埋管分布范围；探地雷达天线沿测线方向进行探测工作。

在本例中，先根据地下管线分布图，利用RTK(Real Time Kinematic)等测量技术标定出地下管线对应的地面位置，然后布设探测基准线，由3-5条测线组成，间隔在2-10m不等。如图1所示，其中1为探地雷达测线，2为管线分布走向线，二者近乎垂直，天线紧贴地面，沿测线方向匀速前行；每条测线应包含至少3次的重复观测。

同时，使用比如全站仪/GNSS接收机测定测线两端点的平面坐标，并且，重复测的平面坐标的较差应小于20cm。

第二步：提取地埋管在雷达图像上的目标区域。

在进行数据采集之前，首先要进行探地雷达天线的选型。具体地，由于土地整理工程中地埋管均为浅埋，通常的施工都在地表往下1m范围之内，对于探地雷达来说属于浅层探测。考虑，探地雷达天线的空间分辨率随频率减小而减小，而探测深度随频率的减小而增大，综合二者，选用高频、甚高频的探地雷达天线更能够满足精细探测的要求。为对比起见，故本实例选用GR-Ⅲ 400MHz和750MHz的天线同时进行。

在数据采集过程中，对雷达主机的进行参数设置。优选地，单道采样点数512个，叠加次数1-5次，采样时窗25ns-40ns。

对所采集的原始雷达图像进行预处理，雷达图像的预处理包含零线标定、零线校正、漂移去除、背景去噪、滤波处理以及时窗增益等步骤。由于雷达图像中的噪声不完全服从正态分布，从方便统计的角度分析与检测感性区域，本例使用加性白噪声模型对雷达回波信号进行表述，将雷达图像以矩阵形式表达在此基础上，建立基于方差统计学的方法，依次计算单个采样道s_j的能量协方差e_j和时间层t_i的能量方差e_i，e_j和e_i分别表示雷达回波信号能量在图像横向和纵向的变化情况，综合e_i、e_j的幅值确定地埋管在雷达图像上的目标区域；

如图2所示，其中3为各采样道回波信号能量的协方差分布曲线，4为管线目标所在的分界线，从上面可以判断出管线目标在雷达图像中的感性区域。

第三步：提取管线特征曲线的特征点。

在雷达图像中，管线目标的反射特征曲线为双曲线，参考信号应选择双曲线顶点附近的采样道的回波信号，时间域的大小应在目标区域的范围之内。

在确定的目标区域内，以区域内能量协方差值最大的采样道的回波信号作为参考信号，依次计算各采样道信号与参考向量之间的相似程度，提取出有限时间域上回波信号的最大相关系数参数，并对这些采样点进行重采样，从而提取出管线特征曲线的特征点集合N(s_i，t_i)，以矩阵的形式表示。

第四步：特征点曲线拟合。

由于管线目标的反射特征曲线符合双曲线的特征，可以建立双程走时与采样道之间的函数关系式，其中R为管径，单位为cm；v为电磁波速，单位为cm/ns.

$t_i=\frac{2}{v}(\sqrt{{(\frac{1}{2}{\mathrm{vt}}_0+R)}^2+{(s_i-s_0)}^2}-R)$

在此基础，利用Levenberg-Marquardt算法，对两组317个特征点N(s_i，t_i)的分别进行曲线拟合，通过多次迭代运算，获取双曲线的顶点坐标(s₀，t₀)；在此基础上，进一步形成优化的特征点集合和顶点坐标其中管线1顶点坐标为

特征点集合和顶点坐标的优化过程应基于初次拟合的基础上，利用拟合系数、调整后的均方差以及拟合特征曲线分布情况，将偏移拟合曲线较大的特征点进行删除。

第五步：地面管深度计算。

利用测线两端点的坐标，以两点之间的连线作为新建坐标系的x轴，以垂直于该连线方向作为y轴，据此，可考虑特征点在y方向的变化。如图3所示，5为空间直角坐标系轴线，6为坐标转化时所使用的坐标系轴线。结合采样道次，内插出道间距，可将转化为平面坐标N(x_i，t_i)，结合埋设管线的管径R，通过最小二乘原理，计算出电磁波在管线上覆土壤中的平均传播速度v，根据公式进而精确计算出地埋管的深度。

电磁波传播速度估算是基于管径已知的前提下，需通过曲线拟合，求取最优值。管线深度的计算通过电磁波波速和电磁波到达管线目标正上方时的时间求得的。

在本例中，估算出来的v＝10.136cm/ns，计算出来h＝63.60cm，开挖验证的h₀＝67.12cm，相对误差为5.2％，结果比较理想。

上面结合附图对本发明实施例进行了说明，但本发明不限于上述实施例，还可以根据本发明的发明创造的目的做出多种变化，凡依据本发明技术方案的精神实质和原理下做的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，只要符合本发明的发明目的，只要不背离本发明的技术原理和发明构思，都属于本发明的保护范围。