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...     

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。     

基于间断自适应MRF的相位解缠算法

合成孔径干涉雷达（InSAR）技术已被广泛应用于地面高程信息的获取。相位解缠作为其关键步骤直接关系到地表高程的提取精度。然而,相位解缠受相位连续性假设的限制无法识别间断相位,影响在陡峭地形区域的高程反演精度。针对上述问题,本文提出了一种基于间断自适应马尔可夫随机场模型（DA-MRF）的相位解缠算法处理间断相位。首先构建DA-MRF模型的能量函数能够自适应地在连续相位处保持像素连接,同时在间断相位处阻断像素连接;然后再利用图割算法优化能量函数,完成相位解缠。仿真和实测数据试验证明,本文方法与常用的相位解缠算法相比,具有更强的间断相位保持能力,更适用于地形变化剧烈场景中的地形重建。     

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.     

GAMMA软件应用于InSAR相位解缠的研究

相位解缠是InSAR数据处理流程中的关键流程之一,直接决定着最后获得的数字高程模型或地表形变结果的精度。本文介绍了采用瑞士的专业雷达遥感数据处理软件GAMMA,对欧空局的ENVISAT一1卫星的ASAR合成孔径雷达传感器所获取的伊朗BAM地区的三景影像数据进行处理的方法,完成了对这三景数据从干涉数据选取到相位解缠的整个流程,最终获得其中两组影像对的相位解缠结果。     

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.     

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.     

条件随机场的多极化InSAR联合相位解缠算法

提出一种基于CRF模型的多极化InSAR联合相位解缠算法,用于在多极化方式的InSAR中选择最优通道的解缠相位计算高程。其中,缠绕相位的联合条件概率的倒数用作一元似然能量项,全变分对应的解缠相位的平滑度用作二元先验能量项,通过将两者统一的能量函数进行计算并优化,减少了相位解缠和单通道的噪声引起的误差。试验证明,该方法获得的高程精度优于最大似然估计高程。     

相位补偿SAR差分干涉提取山区DEM算法及精度分析

首先,将去平干涉相位和外部DEM模拟的地形相位作差分,以降低干涉图的条纹率。然后,采用模拟的地形相位对差分干涉图的解缠相位进行补偿得到去平干涉图的解缠相位,并用此相位进行基线精化和高程提取。实验结果表明,该算法可得到高程精度更高的山区DEM。与常规干涉算法相比,它不仅可改善解缠精度,还可得到更加真实且相干性明显改善的相干图,减少因相干性低于解缠时设定的相干性阈值而产生的高程空洞区。相比于＂高程补偿＂算法,其可更有效地削弱残余系统相位以及解缠和外部DEM引入的随机相位误差的影响。     

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。     

基于多源InSAR数据的三维地表形变解算方法研究

随着不同成像参数SAR卫星不断发射升空以及新的InSAR技术不断出现,同一地区可以获取多尺度、多源、异质的InSAR地表形变监测数据。将这些多源InSAR地表形变监测数据作为观测量,实际三维地表形变作为未知参数,建立模型并解算,实现东西、南北和垂直向地表形变监测,为地质灾害预报及监测提供更全面的基础资料。本文以InSAR三维地表形变解算为核心研究内容,针对大梯度、轨道和地形、粗差等因素对解算精度的影响,利用现代测量数据处理理论和方法,消除或抑制上述因素导致的各类噪声,实现多源InSAR数据的三维地表形变高精度解算。     

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。     

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同震地表三维形变反演：一种顾及形变梯度的联合解算方法

同震地表三维形变场是对地震引起的地表形变在真实空间中最直观的描述,在地震形变研究中,同震地表三维形变场的恢复具有重要意义。针对目前地表三维形变解算方法存在的不足和缺陷,提出了一种顾及形变梯度的同震地表三维形变场联合解算方法。该方法利用形变梯度信息将合成孔径雷达干涉（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）观测的形变区域分解成形变梯度近似相等的互不相交的子区域,然后根据子区域内观测值数量选择加权最小二乘法（weighted least square,WLS）或基于应力-应变模型（stress-strain model,SM）和方差分量估计（variance components estimation,VCE）的InSAR三维形变解算方法（SM-VCE）获取同震地表三维形变场。模拟实验和实际震例研究结果表明,相比于传统的WLS和SM-VCE方法,通过形变梯度信息能有效恢复地震破裂带的地表三维形变,得到更加完整和可靠的同震地表三维形变场。     

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。     

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。     

利用梯度重建的稳健多频InSAR相位解缠方法

为解决常规InSAR系统因干涉相位欠采样所导致的陡峭地区高程提取困难问题,提出一种利用多频干涉量进行相位梯度重建并实现相位解缠的处理方法。基于干涉相位的统计分布特性,研究了多频InSAR相位梯度的最大似然估计原理,针对有限观测频点情况下梯度解模糊性能对相位噪声敏感的问题,提出通过基于邻点集的局部曲面建模进行相位梯度重建的稳健算法,并从频点选择、估计区间限定等方面进一步研究了提高算法稳健性的途径。最后通过对仿真和实际DEM数据的试验,验证该方法的有效性。     

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系列讲座5:InSAR系统中的误差传播

作为InSAR系列讲座的第五篇，本文介绍InSAR高程与形变测量中的误差来源，对主要误差源（干涉相位、基线参数和地形数据）推导出误差传播模型。此外，还将讨论地形数据误差对干涉形变测量的影响。