利用机载双天线InSAR数据生成高精度DEM的试验研究——以大面积丘陵地区为例

机载双天线InSAR(interferometric synthetic aperture Radar)是获取高精度数字高程模型(digital elevation model,DEM)的新技术。为了获取大面积高精度的DEM,在已有的应用机载InSAR数据生成DEM流程的基础上,引入精确干涉参数定标和区域网平差处理技术,提出了利用国产机载双天线InSAR数据生成丘陵地区大面积、高精度DEM的技术流程,主要包括干涉定标、干涉处理、区域网平差、相高转换、地理编码和影像镶嵌;基于VC++开发了InSAR地形制图处理系统。以四川江油试验区4个条带、76景高分辨率机载InSAR数据为基础进行试验研究,生成了覆盖超过500 km2的高精度DEM。利用野外布设的角反射器检查点进行精度检验的结果是点位中误差为±1.188 m,高程中误差为±0.508 m。该结果表明:应用上述技术流程生成的DEM能满足丘陵地区1∶1万比例尺一级高程中误差的精度要求;机载InSAR可作为复杂地区大面积地形测图制取的一种技术手段。     

利用极化合成孔径雷达干涉测量技术生成DEM

极化合成孔径雷达干涉测量(PolInSAR)是目前雷达遥感的前沿领域之一,它综合了极化和雷达干涉技术(InSAR)的特点.文中应用极化干涉相干最优化技术处理了Amazon雨林地区的真实L波段PALSAR全极化数据,得到该地区的数字高程模型(DEM).与常规的单极化InSAR技术进行对比,证明了利用极化干涉技术可以显著提...     

基于CryoSat-2 SARIn数据的南极Grove山地区DEM建立和分析

基于CryoSat-2 SARIn模式L1b数据,利用干涉处理法生成了南极Grove山地区DEM(CS2-SWDEM),并与CryoSat-2 L2高程脚点数据及4种南极DEM进行比较分析。针对CryoSat-2基线C数据存在的卫星姿态问题进行了侧滚角校正,此外,利用模型模拟了Grove山地区CryoSat-2雷达穿透影响。结果表明,CS2-SW DEM与REMA和TanDEM-X DEM符合较好,高程差异分别为-3.57±4.71 m和-0.28±4.68 m,其中和REMA的高程偏差主要由雷达穿透引起。同时,CS2-SW DEM精度随着坡度的增加而降低。     

多频率InSAR提取沼泽湿地DEM精度对比分析

选取3种波长的干涉SAR数据对提取沼泽湿地区域的DEM,并随机从1：10 000地形图中选取111个点数据进行精度验证,最后对比分析了沼泽湿地植被对于不同SAR波长的干涉相干性差异。结果表明：L-band ALOS-1 PALSAR精细模式的HH单视复数数据与1：10 000地形图数据吻合度较好,76.58%的高程值差异在3 m以内,其相干系数比C-band Sentinel-1A IW模式的VV单视复数数据和X-band TerraSAR HH单视复数数据要高;更适合利用雷达干涉测量技术提取沼泽湿地的DEM;不同湿地植被类型的相干系数有较大差异,岛状林和灌草结合的湿地植被分布区相干系数值较大,而浅水沼泽植被区和深水沼泽植被区相对较低。     

车载双天线干涉SAR DEM提取方法

相对于星载和机载SAR而言,使用车载SAR数据提取DEM可有效缩短DEM数据更新周期,降低成本。由于车载SAR平台结构可变,干涉定标需要重复进行,本文提出了基于单控制点的车载双天线干涉SAR的DEM提取方法。该方法基于单个控制点的精确坐标信息进行相位、斜距和高程改正,并实现高程的迭代求解,无需布设大量控制点进行干涉定标,有效简化外业工作。仿真试验证明：当基线长度估计达到毫米级精度,基线倾角估计也达到较高的精度时,可保证该方法较高的DEM提取精度。利用2018年在湖北武汉地区获取的车载双天线干涉SAR数据使用该方法和基于干涉定标的多控制点方法进行DEM提取对比试验,结果表明该方法在检查点的高程中误差为0.301 8 m,多控制点方法为0.258 4 m,在高相干区域,两种方法的DEM结果具有高度的统一性。     

Envisat ASAR ScanSAR-Stripmap 干涉测量研究

分析了ScanSAR-Stripmap干涉测量的相位组成,指出其因非同步数据引起的特有相位项,并通过实验验证了该相位项的存在.提出一整套ScanSAR-Stripmap干涉测量方法,借助JPL开发的开源干涉测量软件ROI_PAC的相应模块实现干涉处理过程,重点解决了ScanSAR-Stripmap两种模式数据间的配准以...     

利用L波段星载重复轨道干涉SAR提取DEM及大气效应分析

以四川省茂县、安县地区的ALOS PALSAR L波段雷达影像为数据源,在对地形复杂区的配准、解缠等算法研究的基础上,结合SAR特有的成像几何结构,对两幅SAR图像进行快速自动配准,配准误差小于0.2个像元;在去除平地引起的干涉相位变化后,运用MCF对缠绕相位进行解缠,在此基础上提取研究区的数字高程模型(DEM),分析发现精度受多种因素影响,其中波长较长的L波段数据比波长较短的时间相关性好,此外为消除大气效应,采用改进的相位累积法去除大气的影响,在一定程度上提高DEM精度。其误差范围在±10m左右,对快速提取地形信息具有一定的借鉴意义。     

基于SRTM DEM的InSAR高分辨率山区地表高程重建算法

山体的叠掩和阴影现象造成的信号去相关,一直是InSAR重建山区地表高程的瓶颈之一.为此,提出了一种新的基于粗分辨率SRTM DEM(约90m分辨率)辅助InSAR数据重建山区地表高程的方法.利用SRTM DEM模拟的干涉相位,对ERS-1/2干涉相位做去地形相位处理,得到残余相位.通过对解缠后的残余相位计算方差提取叠掩和阴影区域的噪声,并用平均相位近似恢复噪声区域的相位,然后将其转换为高程,并用SRTM DEM作高程补偿处理,从而实现地表高程重建.最后,定量比较了该方法与传统InSAR技术生成的DEM精度.实验表明,这种方法能有效提高传统InSAR技术生成地表高程的精度,这对提高星载雷达数据的使用效率具有重要意义.     

利用ENVISAT ASAR雷达数据提取DEM

主要讨论了利用 ENVISAT ASAR 雷达数据通过干涉测量技术提取 Bam 地区的 DEM。首先介绍了干涉测量的原理及干涉数据对的选取,然后介绍了 InSAR 数据的处理方法,最后用真实的数据提取 Bam 地区的 DEM。试验证明利用 InSAR 技术可以快速地、高精度地获取大面积的 DEM。     

InSAR平地相位去除算法及其对DEM精度影响研究

准确有效去除干涉纹图中的平地相位是精确莺建DEM的关键.探讨了两类常见的去平地相位方法(基于地理定位和基于干涉频谱),分析了其所引起的误差影响.通过Envis砒和JERS-1两种数据的验证结果表明:在可获取精密轨道数据的情况下,基于地理定位的去平地方法能够有效去除干涉纹图中所包含的平地相位,并很好地控制最终所得的DEM误差,其效果优于基于干涉频谱的去平方法;基于干涉频谱的去平方法在干涉频谱平均空间频率为0时,所引起的DEM误差相对较小;在精密轨道数据缺乏的情况下,两种方法均不能满足重建DEM精度要求.     

利用三维重建模型的机载InSAR区域网平差方法

在机载合成孔径雷达干涉测量（synthetic aperture radar interferometry,InSAR）中,为了获取高精度的数字高程模型（digital elevation model,DEM）,研究了机载InSAR视向量正交分解法及三维重建数学模型,分析了中国的机载CASMSAR（synthetic aperture radar system of Chinese Academy of Surveying and Mapping）干涉系统误差来源及观测参数,建立了机载InSAR区域网平差模型。利用国产机载CASMSAR系统获取的X波段干涉数据进行试验,利用高精度的控制点数据进行平差解算,结果表明本文方法能够消除干涉模型间平面和高程差异,DEM成果满足1:1万山地测图精度要求,验证了该模型的正确性和有效性。     

一种基于高分辨率雷达影像以及外部DEM辅助的复杂地形制图方法

为满足在坡度陡、高差大的复杂地形地区高精度DEM制图的需要,在传统的雷达干涉测量技术的基础上,通过引入外部DEM,建立外部DEM模拟相位和干涉解缠相位的对应关系,构建多维线性模型,进行线性回归分析,去除误差相位趋势;同时根据引入的外部DEM估计高程的误差范围,进行高程点的滤波,达到精化DEM的目的,形成最终的DEM产品。该方法已经应用于高分辨雷达影像（COSMO数据）在云南德钦地区DEM地形图的制作,通过GPS数据的验证,其精度达到了国家1∶50 000 DEM制图要求。     

SAR卫星轨道数据精度对Doris获取DEM精度的影响研究

本文介绍了InSAR卫星轨道状态矢量内插方法,基于荷兰Delft大学开发的Doris雷达干涉软件分析了SAR卫星轨道数据误差对基线参数、参考椭球面相位、地形干涉相位和数字高程模型(DEM)精度的影响。以西藏玛尼地区为例,采用ERS1/2卫星数据,利用Doris软件,分别生成了基于欧空局(ESA)粗略轨道数据和荷兰Delft大学精密轨道数据的数字高程模型(DEM),并以SRTMDEM为基准对其精度进行了对比分析。结果表明,基于粗轨数据获取的DEM明显存在系统偏差,而基于精轨数据获取的DEM与SRTM DEM吻合的很好,相对于前者,精度提高5倍。     

CryoSat-2 SARIn数据干涉处理及DEM获取

CryoSat-2搭载的合成孔径/干涉雷达高度计能够精确地探测海洋与大陆冰面高程变化,其合成孔径干涉模式（synthetic aperture interferometric mode,SARIn）提供的干涉数据可以利用传统差分干涉测量技术反演地面的高程信息,但在欧洲空间局公布的SARIn二级产品没有充分地利用这一信息。介绍了SARIn模式工作原理,并结合传统干涉测量技术,提出利用SARIn一级（level 1b,L1b）数据进行数字高程模型提取的算法和流程。通过数据质量检查,剔除数据中的错误信息;通过信号强度和相干性选择合适的解缠起点,实现干涉数据的逐行解缠;计算出卫星视角,结合卫星姿态、速度、位置和视线向距离等信息计算地面点的三维信息,最终插值生成SARIn DEM（digital elevation model）。利用该算法对2012年1月~4月的SARIn L1b数据进行干涉处理,获得了南极Lambert冰川流域局部地区的数字高程模型。通过对比ICESat DEM和RMAP DEM,表明SARIn DEM具有较高的精度,能够满足南北极等地区的高程变化研究。     

粗／精轨道数据对卫星InSAR DEM精度影响的对比分析

本文在介绍InSAR系统中卫星轨道状态矢量内插方法的基础上，从理论和实际两方面分析了轨道数据误差对参考椭球面相位、地形干涉相位和数字高程模型（DEM）精度的影响。以上海局部地区作为实验场，采用ERS-1／2卫星SAR影像数据，分别使用欧洲空间局粗略轨道数据和荷兰Delft大学空间研究中心精密轨道数据进行了干涉处理，生成了两种情况下的DEM，并对相关精度进行了对比与分析。研究结果表明，使用精轨数据建立的DEM的精度明显高于基于粗轨数据建立的DEM的精度。     

考虑基线去相关的编队InSAR测高精度分析

针对主星带辅星群编队InSAR的双站、斜视、空间基线等特点，首先建立绝对测高误差与相对测高误差模型；重点分析了基线去相关对干涉相位误差的影响；对干涉车轮和钟摆编队的测高性能、对测高精度与基线矢量的关系进行仿真分析；其次与两种经典近似几何关系下的测高精度分析进行对比。仿真结果表明：干涉测高精度必须考虑基线去相关的影响；相对测高精度明显优于绝对测高精度；经典近似几何给分析测高精度带来很大误差。     

Digital elevation model of King Edward VII Peninsula, West Antarctica, from SAR interferometry and ICESat laser altimetry

We present a digital elevation model (DEM) of King Edward VII Peninsula, Sulzberger Bay, West Antarctica, developed using 12 European Remote Sensing (ERS) synthetic aperture radar (SAR) scenes and 24 Ice, Cloud, and land Elevation Satellite (ICESat) laser altimetry profiles. We employ differential interferograms from the ERS tandem mission SAR scenes acquired in the austral fall of 1996, and four selected ICESat laser altimetry profiles acquired in the austral fall of 2004, as ground control points (GCPs) to construct an improved geocentric 60-m resolution DEM over the grounded ice region. We then extend the DEM to include two ice shelves using ICESat profiles via Kriging. Twenty additional ICESat profiles acquired in 2003-2004 are used to assess the accuracy of the DEM. After accounting for radar penetration depth and predicted surface changes, including effects due to ice mass balance, solid Earth tides, and glacial isostatic adjustment, in part to account for the eight-year data acquisition discrepancy, the resulting difference between the DEM and ICESat profiles is -0.57/spl plusmn/5.88 m. After removing the discrepancy between the DEM and ICESat profiles for a final combined DEM using a bicubic spline, the overall difference is 0.05/spl plusmn/1.35 m.     

小波域多时相干涉SAR数据融合

大气因素和高斯白噪声对由星载干涉SAR系统获取的干涉图相位有很大的影响，可能会极大地降低结果DEM的精度，提出了一种对多时相干涉SAR数据生成的独立DEM进行权重融合的方法，该算法在小波域当中估计了大气和高斯噪声的误差功率，并对多时相DEM进行权重融合。用河北省尚义县地区的ERS-1和ERS-2数据的研究表明，此算法可以很好地提高由干涉SAR获取的DEM的精度。     

Accuracy Assessment of Digital Elevation Model Generated by SAR Stereoscopic Technique Using COSMO-Skymed Data

Radargrammetry technique using the stereoscopic synthetic aperture radar (SAR) images is used for the generation of a digital elevation model (DEM) of a region requires only the amplitude images. SAR stereoscopic technique is analogous to the stereo-photogrammetric technique where the optical stereoscopic images are used for DEM generation. While the advantages of the SAR images are their indifference to atmospheric transparency and solar illumination conditions, the side-looking geometry of the SAR increases the complexity in the SAR stereo analysis. The availability of high spatial and temporal resolution SAR data in recent years has facilitated generation of high-resolution DEM with greater vertical accuracy using radargrammetric technique. In the present study, attempt has been made to generate the DEM of Dehra Dun region, India, from the COSMO-Skymed X-band SAR data-pair acquired at 8 days interval through the radargrammetry technique. Here, radargrammetric orientation approach has been adopted to generate the DEM and various issues and processing steps with the radargrammetry technique have been discussed. The DEM was validated with ground measured elevation values using a differential global positioning system and the root-mean-square error of the DEM was found as 7.3 m. The DEM was compared with the reference DEM of the study area generated from the Cartosat-1 stereo data with a model accuracy of 4 m.