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.     

基于GAMMA软件的InSAR数据相位解缠分析比较

以ERS影像和COSMO-SkyMed影像两种具有不同代表性的数据为例,着重介绍了GAMMA软件ISP模块中的InSAR数据相位解缠处理过程。通过实验分析得出,对于相干性较好的平原地区,枝切线区域生长法和最小费用流算法解缠结果一致,对于相干性较差的高山地区,两种方法都需分次解缠,但枝切线区域生长法对于相干性要求更高,且枝切线区域生长法的计算效率总是优于最小费用流算法。     

应用网络规划进行InSAR相位解缠的路径跟踪算法

介绍InSAR相位解缠算法中Goldstein枝切法和基于质量指导的Mask－cut等路径跟踪法的基本原理,分析它们的特点;详细阐述基于网络规划的规则格网和不规则格网的最小费用流相位解缠算法的基本原理,说明网络规划算法在效率和精度上确实优于其他路径跟踪算法,是一种极具潜力的相位解缠方法。     

关于GAMMA相位解缠结果的评价指标研究

差分干涉测量技术突飞猛进,现已可用于监测区域地表沉降等微小形变。GAMMA以其相对完善的程序功能通过枝切区域生长法或最小费用流法能有效完成相位解缠,实现D-InSAR。通过伊朗BAM数据采用GAMMA四轨法进行地形像对相位解缠,分别采用枝切区域生长法和最小费用流法实现,二者相位解缠纹理一致,而枝切区域生长法效率更高。为了定量评价相位解缠效果,提出借助MATLAB分析相位解缠效果的四个评价参考指标,分别为最大值、最小值、均值和方差。利用伊朗BAM数据验证其有效性,并应用于拉斯维加斯区域,阐释了低相干区域掩膜处理有效,并进一步说明生成差分干涉图之前须先去除平地效应。     

融合枝切法和最小费用流的多级相位解缠方法

针对植被茂盛的山区相位解缠困难、单一方法通用性差等问题,该文提出一种融合枝切法和最小费用流方法的多级相位解缠方法。该方法遵循测量学中“先控制后碎部”原则分区域进行,首先以最小费用流方法解缠的高相干区域作为“控制”,为后续的相位解缠提供初值,其次在低相干区域使用枝切法进行相干阈值递减的多次相位解缠,根据预设的步幅逐步降低相干性阈值,直至终止阈值,其中每一级相位解缠“控制”为高相干区域初值和之前所有级的解缠结果。实验采用两对TanDEM-X Bistatic模式的数据,解缠相位连续,未出现明显的漏洞和相位突变等错误;将解缠相位转换至高程,使用该文方法得到的中误差远小于分别使用枝切法和最小费用流法得到的中误差。该文方法可以充分结合两种解缠算法的优势,在保障解缠区域连通性的同时,避开了叠掩区的影响,也没有向水域等低相干区域过度扩展,有效提高解缠结果的准确性和可靠性。     

InSAR相位解缠算法的比较

相位解缠作为合成孔径雷达干涉测量(InSAR,Interferometric Synthetic Aperture Radar)中一个关键的步骤,为获取地形高程提供了基础。相位解缠的质量将直接影响着DEM生成的质量。对现有的几类算法进行实验分析,并对解缠结果的质量进行比较,分析其精确性。结果表明:统计耗费网络流算法具有较好的解缠连续性以及较高的精度,可以获得一个较优的全局解。     

基于SARscape的InSAR数据相位解缠方法研究

重点介绍了SARscape核心模块中提供的两种解缠算法,并以Envisat数据为例,分别利用两种解缠算法进行相位解缠。通过实验分析可知,在相干性较好的地区两种算法的解缠效果一致,但对于相干性较差的区域,使用区域增长法会出现孤立区域,而最小费用流法却可得到全局最优结果。     

InSAR相位解缠算法比较及误差分析

介绍和比较了残差缺口法、最小二乘法和统计耗费网络流算法,并研究了解缠相位误差对DEM和地壳变形的影响。通过理论分析和实际计算发现,无论计算效率还是解缠精度,残差缺口法都优于最小二乘法。统计耗费网络流算法在残差缺口算法基础上又有创新,是一种最具潜力的新型算法。     

InSAR图像相位解缠的最小费用流法及其改进算法研究

最小费用流法是基于网络流的相位解缠方法,解决了许多解缠方法无法消除相位噪声对高相干区域影响的问题,在此基础上,本文针对该方法解缠时速度较慢和对计算机性能要求较高的缺点而提出改进算法,即将干涉图像分为若干子区域分别进行处理,再利用基于Contourlet变换的超小波方法进行融合处理,最后用算例进行了验证,结果表明最小费用流法及其改进算法是一个较好的解缠方法。     

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。     

InSAR相位解缠方法应用比较

相位解缠是InSAR数据处理中的关键技术和难点,也是InSAR产品的主要误差源。本文通过四组不同的数据对六种相位解缠方法进行比较得到:对于相干性较好的高山地区和平原地区以及范围较大的区域,最佳相位解缠方法均为最小费用流法;对于低相干区域,则采用Golstein枝切法更为合适。     

最大似然估计的改进多基线InSAR解缠算法

多基线InSAR相位解缠算法能够突破相位欠采样及相位连续性假设的问题,可获得比单基线更为精确的解缠结果,但现有的多基线相位解缠算法存在噪声鲁棒性差或运行时间长的缺点。为提升精度减少运行时间,该文提出了结合最大似然估计算法与扩展卡尔曼滤波算法的多基线相位解缠算法。该算法首先对基于最大似然估计算法重建的预估地形高程进行误差点判断,之后利用扩展卡尔曼滤波的方法对误差点高程进行重建,获得最终估计的地形高程。为验证算法的适用性,采用模拟数据和实测数据进行实验处理,以归一化均方根误差和算法运行时间作为评价指标,将此算法与最长单基线最小费用流解缠算法、最大似然估计多基线解缠算法和最大后验估计多基线解缠算法进行比较,实验结果表明该方法精度较高、运行时间较短。     

DEM辅助的山区InSAR相位解缠

针对山区InSAR相位解缠困难的问题,在实现零中频矢量滤波的基础上,设计了DEM辅助的山区InSAR相位解缠方法。将原始干涉图与DEM模拟的干涉图做差分处理,获取条纹中心频率极低的零中频干涉图,再对零中频干涉图进行滤波和相位解缠处理;并将解缠结果和模拟干涉相位求和得到原始干涉图的解缠结果,从而减小相位欠采样和频谱混叠现象对干涉处理的影响,提高相位解缠性能。采用兰州地区和登封地区两套ENVISAT ASAR数据进行相位解缠实验,统计解缠百分比、解缠效率,以及零中频干涉图对应的相干图和常规干涉相干图构成的差分相干图的相干值均值,验证方法的可行性和有效性。     

基于序列差分干涉纹图的地表形变速率提取

介绍了一种基于序列差分干涉纹图的地表形变速率提取算法。该算法根据空间离散分布的相干目标，利用Delaunay三角网构成相位解缠网络，应用最小费用流算法完成相位解缠； 根据序列差分干涉相位，利用线性模型解算相干目标形变速率，进而抑制大气波动对形变信号的影响。以廊坊地区2004~2005年ASAR数据为例，获取了该地区地表沉降线性速率及其演变状况。     

基于不规则网络下网络流算法的相位解缠方法

相位解缠作为SAR干涉测量数据处理中的一个关键步骤,受到越来越广泛的关注,出现了各种各样的算法。但现有的相位解缠算法仍无法解决高噪声问题,由此导致噪声区域的误差传递到其它区域,产生全程误差,从而影响相位解缠精度。针对这种情况,我们根据网络优化原理,提出了一种基于不规则网络下网络流算法的解缠方法,以干涉相干作为评价相位质量的标准,从含有大量噪声的干涉纹图中剔除低质量的相位,只对高质量相位进行处理,最终获取有用信息。该方法可以避免低质量区域的误差对高质量区域解缠的影响,保证高质量区域的相位解缠,从而获得较理想的解缠结果。     

空间网络对时序InSAR相位解缠的影响——以Delaunay与Dijkstra网络为例EI北大核心CSCD

在时间序列InSAR相位解缠的过程中,相干目标需事先构建空间网络之后再进行模糊度解算。Delaunay三角网是当前时序相位解缠的主流构网方法,但其网络形态易包含高相位梯度的边缘,导致违背相位连续性假设。考虑到目前很少有关于空间网络对解缠影响的研究及相位解缠对InSAR技术测量精度的主导地位,本文在量化分析Delaunay网络对解缠影响的基础上,提出引入图论中的Dijkstra最短路径算法优化Delaunay网络中所有边的相位梯度,进而改善时序相位解缠的精度。本文采用模拟和真实数据对基于Delaunay网络和基于优化网络的相位解缠进行了对比验证。结果表明,本文提出的构网方法能够更好地满足相位连续性假设,减少约33%由解缠误差所导致的不闭合三角环数。较传统研究聚焦解缠方法和目标函数的改进而言,本文研究揭示了空间网络的改善对时间序列相位解缠的重要性。     

一种基于界面传播的干涉相位快速解缠方法

相位解缠是干涉测量的重要处理步骤之一,随着观测技术的进步,解缠处理也面临着新的情况,尤其是针对大块、海量数据的处理问题。本文提出了一种基于界面传播的并行相位解缠方法,首先利用残差点和数据质量指标分布定义数据的可靠度,然后根据可靠度的取值解算绝对相位。整个过程的实现基于数据分块的并行处理模式,数据块内与块间的操作实现了界面正向和反向传播过程。真实In SAR数据试验结果验证了本文方法的可靠性和高效性。     

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。     

卡尔曼滤波相位解缠及其与其他方法的对比分析

一般相位解缠算法通常在相位解缠前首先需要借助滤波算法进行噪声消除,随后才能相位解缠,以保证解缠的质量和顺利实施。卡尔曼滤波将相位解缠问题转化为状态估计问题,实现相位解缠与噪声消除一并处理,简化了数据处理过程。利用真实干涉SAR数据进行实验,采用卡尔曼滤波相位解缠算法进行处理,并与其他几种较常用相位解缠算法的结果从目视和定量两方面进行比较和分析。验证了卡尔曼滤波相位解缠方法在滤波和解缠效果方面的有效性和可行性,可以获得较为可靠的解缠结果。     

非递归最小不连续相位解缠算法及其优化方法

提出了一种非递归最小不连续相位解缠算法,并对其解缠效率进行了优化。在深入分析最小不连续算法的基础上,采用栈来保存生长边添加过程和消圈过程中的中间数据,实现了非递归最小不连续相位解缠算法。然后将其与量化质量引导相位解缠算法相结合,通过限制优化区域加速算法收敛。对InSAR（interferometric synthetic aperture radar）和InSAS（interferometric synthetic synthetic aperture sonar）干涉相位图的解缠试验结果表明:本文方法在保持相位解缠精度的同时,极大提高了相位解缠效率。