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。     

质量图引导的相位解缠在不同地形的对比分析

质量图引导的相位解缠算法是一种路径跟踪的算法,本文在三种经典相位质量图分析基础上,分别应用不同质量图引导的相位解缠算法对陡峭地形和平坦地形条件下的InSAR数据进行相位解缠实验,实验结果表明,对于地形陡峭的数据选取相位导数方差得到的结果最可靠,而地形平坦数据选取伪相干系数图能够得到较为精确的结果.     

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。     

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。     

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。     

蚁群算法在 InSAR 相位解缠中的应用

相位解缠是InSAR信号处理的关键过程,针对传统的枝切法存在枝切线整体长度过长和容易产生解缠"孤岛"现象等问题,基于蚁群算法提出一种改进的枝切法,通过对传统的枝切线进行优化,有效地减少枝切线长度。采用伊朗Bam地区的InSAR图像数据对算法进行实验计算与分析,表明本文算法所需设置的枝切线整体长度较短,能获得更好的相位解缠效果。     

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.     

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。     

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。     

InSAR关键技术探讨

在简述InSAR原理的基础上,重点介绍了运用InSAR技术进行滤波和相位解缠的常用算法。并通过实例综合使用了图像滤波和相位解缠的经典算法。     

利用差分滤波进行多基线InSAR相位解缠

将差分滤波思想引入到多基线InSAR相位解缠中,以较短基线干涉图解缠结果指导较长基线干涉图的相位解缠,从而扩展相位解缠的非模糊区间,解决较长基线干涉图中欠采样区域的相位解缠难题。利用由SRTM DEM和SIR-C/X-SAR干涉数据获取的DEM进行实验,得到了满意的相位解缠结果。     

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)关键技术研究

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术是近二十年来迅速发展起来的空间对地观测新技术。简述InSAR干涉处理过程的基础上,重点介绍并分析了其关键技术SAR图像配准和相位解缠的常用算法,并对由ERS1/2得到的两幅复杂SAR图像为实验对象,综合使用图像配准和相位解缠的经典算法对SAR图像配准生成干涉图,对干涉图相位解缠。最后简要介绍国内外InSAR技术发展方面的现状及发展趋势。     

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。     

改进的CR-InSAR技术用于四川甲居滑坡形变监测

采用一种改进的基于相位相干性的非线性人工角反射器InSAR解算算法,不仅能有效地避免相位解缠误差,而且对于大尺度形变梯度具有较强的探测能力。将该方法用于四川丹巴县甲居滑坡形变监测试验,获取了位于甲居滑坡上角反射器的形变结果。通过与小基线集InSAR算法以及基于解缠相位的CR-InSAR算法结果比较,该方法更能准确获取非线性形变时间序列结果,合理地揭示了甲居滑坡明显的形变特征。     

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。     

密集残差点区域的解缠算法

针对其他路径跟踪相位解缠算法对密集残差点的干涉图像解缠的不足,提出适用于残差点不同分布的两种路径跟踪相位解缠算法:区域分片连接法和中心扩展搜索法.这两种方法能有效地避免过长的枝切线和残差点的多次连接,既提高了解缠精度,又保留了路径跟踪法在运算速度上的优势.将上述方法应用于ENVISAT-ASAR图像,结果证明了本文方法是一种有效的InSAR处理方法.