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.     

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。     

顾及地形因素的卡尔曼滤波相位解缠算法

相位解缠是InSAR进行数字高程模型提取和地表形变测量的关键步骤.提出一种顾及地形因素的卡尔曼滤波相位解缠算法.该算法通过在卡尔曼滤波的状态空间模型中引入与地形因素相关的输入控制变量来实现.由于干涉条纹直接反映地形的变化起伏,局部条纹频率与局部地形坡度密切相关,考虑采用局部条纹频率估计作为输入控制变量.在局部频率估计中...     

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