基于R2AU-Net的InSAR相位解缠方法

InSAR相位解缠的质量直接影响地形高程或地表形变的反演精度。传统的基于非机器学习模型的相位解缠方法(如基于路径跟踪或最小范数)在低相干性或相位梯度较大(干涉条纹密集)的区域难以获得正确解缠结果。深度神经网络算法在非线性表示和特征表达能力方面具有独特优势,被广泛应用于数字图像处理研究中,InSAR相位解缠可视为图像回归。本文提出基于R2AU-Net深度神经网络的InSAR相位解缠方法。首先,基于数学分形法模拟成对的缠绕和解缠相位,避免了外部DEM合成相位时引入的固有误差和残缺问题,保持了地貌特征的多样性及复杂性,得到模型训练所需的数据集。然后,基于传统的U-Net模型构建R2AU-Net相位解缠模型,该模型结合注意力机制增强了模型对于卷积特征筛选能力,提高了在低相干或条纹密集区域的解缠性能;使用循环残差卷积结构,避免了梯度消失问题,增强了模型特征表示能力。最后,利用模拟和真实数据进行试验分析,结果表明本文提出的R2AU-Net相位解缠模型能够更有效地保留地形高程或真实地表形变信息,提高了解缠结果的可靠性,在性能表现上优于Goldstein枝切法、SNAPHU方法及CNN和U-Net相位...     

基于DEM的低相干区SAR干涉图卡尔曼滤波相位解缠算法

相位解缠是利用干涉合成孔径雷达(InSAR)进行DEM提取和微小地表形变测量的关键技术之一.常规的卡尔曼滤波相位解缠算法在地形平坦区域可以获得可靠的结果,但是在地形起伏较大的区域却容易产生误差的传递,致使其结果无法准确反演地表形变信息.为此,提出了一种基于DEM的SAR干涉图卡尔曼滤波相位解缠算法.该算法借助美国航天飞机测绘任务(SRTM)获得的DEM信息指导SAR干涉图解缠,以提高解缠的速度和精度.通过与常规卡尔曼滤波解缠算法的结果比较分析表明,利用SRTM DEM地形信息指导卡尔曼滤波相位解缠尤其能够提高低相干区域相位的解缠精度.     

GPS控制点辅助InSAR相位解缠算法研究

利用GPS控制点辅助合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）进行相位解缠能提高InSAR相位解缠的精度。首先提出了一种以多个GPS控制点为解缠起算点的多解缠起算点枝切线相位解缠算法;然后,针对上述算法仍可能存在解缠孤岛,且无法得到残差点解缠值、无法保证整周未知数的整周特性的问题,提出了结合上述算法和基于马尔柯夫随机场的GPS辅助InSAR相位解缠算法的综合算法。实验结果表明,综合算法结合了多解缠起算点枝切线相位解缠算法和基于马尔柯夫随机场的GPS辅助InSAR相位解缠算法的优势,解缠精度高、解缠范围大。     

InSAR相位解缠算法的分析评价

相位解缠是合成孔径雷达干涉测量技术（InSAR）数据处理过程中的关键步骤,相位解缠算法的选取关系到InSAR最终成果数字方程模型（DEM）或者形变量的精度。介绍了相位解缠的基本原理,利用基于路径跟踪、最小范数和网络流思想的8种解缠算法对加拿大魁北克地区合成孔径雷达（SAR）干涉图进行相位解缠,通过不同的评价指标对解缠结果进行了评价比较。实验结果表明：Flynn最小不连续法、最小Lp范数法和Snaphu网络流法具有较好的稳定性和适应性。     

基于瞬时频率估计的InSAR相位解缠

相位解缠是InSAR处理的关键步骤,解缠结果的可靠性和稳定性影响着InSAR测量的性能。从干涉条纹频率与相位解缠结果之间的内在联系出发,推导了干涉条纹频率与干涉复数值之间的严密关系式,设计了基于瞬时频率估计的相位解缠方法,采用多套干涉数据获取的干涉图进行了相位解缠实验,验证了基于瞬时频率估计方法进行相位解缠的可行性。     

基于瞬时频率估计的InSAR相位解缠

相位解缠是InSAR处理的关键步骤,解缠结果的可靠性和稳定性影响着InSAR测量的性能.从干涉条纹频率与相位解缠结果之间的内在联系出发,推导了干涉条纹频率与干涉复数值之间的严密关系式,设计了基于瞬时频率估计的相位解缠方法,采用多套干涉数据获取的干涉图进行了相位解缠实验,验证了基于瞬时频率估计方法进行相位解缠的可行性.     

时序InSAR离散相干点相位解缠误差检查与校正方法研究

提出了一种基于三角形闭合环残差的离散相干点解缠相位误差检测与校正算法,该算法能有效提高离散相干点解缠相位的精度。以沧州市沿海地区为实验区域,利用2008~2010年18景ENVISAT ASAR数据进行InSAR时序分析,对解缠相位跳变误差进行检测和校正,并对比校正前后时序分析结果的精度。实验结果显示,解缠相位一致性检查和误差校正可以有效改正解缠干涉图中的主要相位跳变误差,与改正前相比:1离散点时序累积形变特征的时间连贯性更强,减少了很多突跳;2增加了有效相干点,实验区内有效相干点个数由68 000个增加到186 400个;3两个验证点累积形变量的RMS值分别降低了8.1mm和13.2mm,证明了该方法的有效性。     

中国余数定理在双基线InSAR相位解缠中的应用

介绍了利用中国余数定理求解同余方程组的基本公式,并将中国余数定理引入到双基线InSAR相位解缠中。构造了关于干涉相位模糊数的同余方程组,设计了基于中国余数定理的双基线InSAR相位解缠方法,扩展了相位解缠的非模糊区间,为解决干涉相位欠采样区域的相位解缠难题奠定了基础。利用不同地区的多套DEM仿真的双基线InSAR干涉图进行了相位解缠实验,得到了满意的解缠结果,验证了该方法在干涉相位欠采样等区域的解缠能力。     

基于去噪扩散概率模型的InSAR相位解缠

二维相位解缠是合成孔径雷达(InSAR)中的关键任务之一,传统的相位解缠算法要求干涉相位相邻像元间的相位差位于[-π,π]之间,实际上由于噪声和采样率的因素,解算结果不可避免地产生误差或错误。提出了基于去噪概率扩散模型的InSAR相位解缠算法,利用深度学习中的扩散生成模型(Denoising Diffusion ProbabilisticModels)设计了相位解缠网络DDPU,使用LiCSAR数据以及仿真数据训练网络,在3 000个样本集上评估了相位解缠网络DDPU的质量并与传统相位解缠算法及其他基于深度学习的解缠算法进行对比,结果表明DDPU具有优异的解缠能力以及良好的鲁棒性。     

改进的扩展卡尔曼滤波相位解缠算法北大核心CSCD

针对扩展卡尔曼相位解缠(EKFPU)算法对低信噪比干涉图相位解缠精度不高的缺点,该文提出一种将径向基函数(RBF)神经网络和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相结合的干涉合成孔径雷达(InSAR)相位解缠算法。利用RBF神经网络的自适应调整能力和非线性拟合能力对EKF的结果进行调整、补偿,得到高精度的相位解缠结果;结合路径跟踪策略,利用质量图去引导EKF相位解缠,避免穿过误差较大的区域,进一步提高解缠的精度。通过对模拟数据和实测数据的仿真实验,验证了该算法的有效性。     

一种联合估计形变和大气误差的改进LiCSBAS方法

多时相InSAR(interferometric synthetic aperture radar)技术以其大范围、高时空分辨率、可以获取毫米级甚至亚毫米级形变信号等特点,被广泛应用于大范围地表沉降监测。针对目前时序分析在获取研究区影像和数据预处理上耗时量大的问题,利用LiCSAR(looking inside the continents from space with synthetic aperture radar)产品,采用时序分析新方法 LiCSBAS提高了解算效率。该方法采用整体干涉对质量检验和相位环闭合差,探测二维相位解缠存在的解缠误差,剔除相干性较低的干涉对和大误差像元。为了减弱大气误差的影响,利用通用型大气改正在线服务产品进行大气误差改正,并在此基础上提出了一种形变参数和大气相位联合估计方法。以成都平原地区和西部山区为例,获取2016—2020年共90景影像进行时序分析新方法实验研究。结果表明：（1）提出的联合估计算法在地形起伏明显地区可以有效地抑制大气误差的影响,同时在大气效应不明显的地区也不会错估而引入相位误差;（2）监测的大部分区域表现较为稳定,年际沉降形变速率...     

利用车载双天线InSAR系统监测公路边坡形变

星载差分合成孔径雷达干涉测量(differential interferometric synthetic aperture radar,DInSAR)技术已经广泛应用于大范围的地表形变监测,但星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）数据获取的地表形变易受大气噪声的影响,且长时间的重访周期会导致像对之间的失相干。为了有效减弱这些影响,提出了利用零空间基线的车载合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)系统监测公路边坡形变的方法。在车载双天线系统采集不同时相的公路边坡SAR数据时,通过轨道控制使得异时相干涉对的空间基线接近零,从而使得利用DInSAR数据进行形变信息提取时可以减少去平地相位的过程,极大地简化了差分干涉处理的流程。以中国湖北省武汉市某区域获取的车载双天线InSAR数据为例,使用所提出的方法对7个布设的角反射器点进行形变精度分析,得到形变值均方根误差为2.206 mm。     

雷达遥感滑坡隐患识别与形变监测

滑坡是全球发生最为频繁、造成损失最严重的自然灾害之一,滑坡表面形变测量对于滑坡的早期识别、监测和预警具有重要意义。雷达遥感具有非接触式大范围空间连续覆盖和高精度形变测量等优势,在滑坡地质灾害领域中取得了广泛的应用。本文概述武汉大学干涉雷达遥感团队近几年在利用雷达遥感监测滑坡形变方面的研究内容,包括：雷达遥感在滑坡形变监测中的可行性和适用性分析、大范围滑坡隐患识别、复杂山区滑坡形变测量、大梯度滑坡形变测量、滑坡三维形变提取等。     

角反射器差分干涉方法及反距离加权最小费用流相位展开算法

合成孔径雷达差分干涉测量(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar,DInSAR)在低相关区由于受时间空间去相关的影响,无法得到有效应用。角反射器DInSAR方法能在长时间段内保持幅度和相位稳定性,可以最大程度地减小去相关的影响。但由于反射器在空间上一般形成不规则稀疏网络分布,在平地相位、高程相位计算及相位展开方法上都带来新的挑战。研究三角反射器的DInSAR技术,重点分析基于不规则离散点的最小费用流相位展开算法。对费用流算法权重的选择,通过分析残差的产生来源,提出以弧所穿越的边长度倒数作为弧费用的权重设置方法,解决费用流算法中具有相同费用路径的选择问题。最后将角反射器DInSAR技术应用于滑坡移动的监测,通过对140d时间段的监测,得到与实测值具有较好一致性的结果。     

地表形变D-InSAR监测方法及关键问题分析

总结和分析了地表形变D-InSAR监测的主要方法和当前所面临的主要问题。针对常规D-InSAR技术中大气相位和低相干区域相 位解缠，分别介绍了基于Delaunay三角网的不规则格网解缠方法、累积干涉纹图处理方法（Stacking Interferograms）、永久性 散射体（PS）技术以及角反射器干涉测量（CR-InSAR）方法，分析了各自的适用条件和优缺点。此外，对有限数据量条件下低相干 区域大气相位校正、相干目标识别等问题进行了重点讨论。立足于工程应用需要，分别对D-InSAR测量地表形变的参数选择、测量 结果的精度验证、D-InSAR测量值与形变的关系、大区域处理以及形变场时空演变等问题进行了分析和讨论。     

InSAR生成DEM中WRF大气校正

利用星载重复轨道合成孔径雷达干涉测量InSAR技术获取数字高程模型(DEM),无法避免大气延迟效应的影响。InSAR大气校正的方法很多,但在DEM获取方面的大气校正研究却非常少见。本文研究星载重轨InSAR生产DEM时利用大气数值模式WRF(Weather Research and Forecasting model)得到的水汽结果进行大气校正的问题,重点讨论大气校正的策略,包括WRF模式设置和大气校正时机的选择,简要介绍了基于WRF运算结果的大气校正方法。利用Terra SAR-X数据进行实验,检验了所提出方法的有效性,证明了在干涉相位解缠前进行大气校正,比在相位解缠后进行的效果更好。将所提出方法应用于多基线、多波段InSAR干涉结果融合中,实验结果表明大气校正能够有效降低误差,对于相干性较高的地区效果更好。     

基于相干点目标的多基线D-InSAR技术与地表形变监测

失相干（Decorrelation）与大气波动是影响重复轨差分干涉测量（D-InSAR）进行地表形变信息提取的主要因素。相干性降低使得干涉纹图在空间上表现为不连续,难以完成相位解缠。重复观测时大气波动引起的相位延迟在空间域上的不均一分布则降低了D-InSAR提取形变信息,特别是空间范围覆盖较大的形变场的精度。介绍了一种基于相干目标的多基线D-InSAR数据处理算法。该算法根据少量SAR数据构成多基线干涉纹图集,分别利用点目标检测算法和相干系数均值作为相干目标提取的测度;利用相位回归分析模型对干涉相位进行时间域迭代处理,从干涉相位中提取线性形变速率和DEM误差改正,通过迭代处理补偿高程误差,解算线性地表形变速率。该算法提高了D-InSAR形变监测的时间采样率,能准确获取每个观测时刻的形变累积量。以沧州地区2004—2005年的SAR数据为例,获取了该地区地表沉降线性速率及其演变状况。     

时空三维相位解缠算法改进研究

三维相位解缠是时序干涉合成孔径雷达（interferometric synthetic aperture radar，InSAR）技术的关键环节之一，解缠结果直接影响时序InSAR地面沉降监测的精度。针对地面沉降严重、地形坡度变化较大的区域，因相位欠采样引起的整周期解缠误差问题，提出了一种基于频域置信度的加权最小二乘相位解缠算法，并以此替代时空三维相位解缠中空间维以相位梯度为权重的加权最小二乘相位解缠算法。通过提高相位坡度变化估计的准确性，进而提高时空三维相位解缠的精度和稳定性。以北京地区地面沉降监测为例进行了验证，结果表明，与经典的时空三维相位解缠算法相比，改进算法得到的沉降监测结果精度更高，特别是对于坡度变化较大、失相干现象明显的沉降漏斗区，其沉降监测精度有明显改善。     

InSAR相位解缠算法的分析与评价

相位解缠是合成孔径雷达干涉测量中的一个关键步骤,是主要的误差源之一,同时也是研究InSAR的一个重点和难点.相位解缠算法的选取对InSAR最终的成果(DEM或者形变量)有很大的影响.文中选取常用的Gold-stein枝切算法、预解共轭梯度法(PCG)以及最为流行的统计费用网络流算法(Snaphu),对西安地区的实例数据进行解缠运算,采用不同的评价标准对解缠结果的质量进行评价比较,并给出各自解缠算法的特点和适用情况,最后对相位解缠算法的未来发展方向进行展望.     

GPS与InSAR数据融合在矿山开采沉陷形变监测中的应用探讨

GPS与InSAR数据融合具有重要的研究意义,本文分析了传统测量方法在矿山开采沉陷形变监测中的不足,讨论了GPS与InSAR数据融合的技术优势及其在InSAR相位解缠算法、水汽模型和大气层延迟误差改正模型、时间域与空间域的融合模型和算法等方面研究内容,提出了GPS与InSAR数据融合的研究特点与具体方法,并给出了比较详细的研究方案。