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。     

一种改进的多基线相位展开方法

针对最大似然估计的多基线InSAR相位解缠算法对噪声比较敏感且难以解缠低信噪比干涉图的缺点,该文提出一种多基线迭代与最大似然估计相结合的多基线相位展开方法。首先利用多基线迭代法得到最长基线干涉图粗略的干涉相位;然后在以此粗略相位为中心的相位区间里,利用多基线最大似然估计得到最长基线干涉图的干涉相位精确估计值。该文采用仿真的金字塔场景、多山场景以及城市场景干涉图进行相位解缠实验。实验表明,该方法的相位展开精度比多基线迭代法和最大似然估计法都有了不同程度的提高。     

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。     

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地形测绘若干问题研究

目前,我国已经把InSAR技术作为完成西部测图任务的重要技术手段之一,为了解决影响InSAR应用的技术瓶颈问题,促进InSAR技术的实用化,把InSAR技术应用于实际测绘生产之中,本文对InSAR相位解缠、干涉参数定标、解缠相位到高程转换、InSAR测绘作业流程及SAR影像制图等技术进行了研究;为了促进InSAR技术的进一步发展,为下一代InSAR系统的研制和应用奠定基础,本文对SAR图像仿真技术和干涉图仿真技术进行了研究,并在仿真数据的基础上,对多基线/多波段InSAR相位解缠技术进行了研究。本文在InSAR测绘作业流程设计、区域网平差干涉参数定标与高程控制点加密、SAR影像制图综合等方面的研究成果,对于促进我国InSAR技术的实用化和工程化具有积极意义;在SAR图像仿真和干涉图仿真方面的研究,为SAR系统设计和SAR仿真的应用奠定了基础;在多基线、多波段InSAR相位解缠方面所取得的研究成果,将促进我国多基线、多波段InSAR技术的发展。     

基于Goldstein枝切法的InSAR干涉相位解缠方法研究进展

相位解缠作为InSAR干涉测量处理中重要步骤之一,对最终获取高精度地面高程信息有重要的影响。Goldstein枝切法作为路径跟踪解缠算法中最经典的算法之一,因快速并且有效地计算理想的分割路径的优点而被广泛应用于InSAR相位解缠中。本文针对算法在残差点密集区域解缠易产生的"孤岛"现象的缺点,从残差点的识别和枝切线设置的改进两大方面对该算法的研究发展现状进行了综述,并对该算法的下一步研究方向进行了展望。     

基于R2AU-Net的InSAR相位解缠方法

InSAR相位解缠的质量直接影响地形高程或地表形变的反演精度。传统的基于非机器学习模型的相位解缠方法(如基于路径跟踪或最小范数)在低相干性或相位梯度较大(干涉条纹密集)的区域难以获得正确解缠结果。深度神经网络算法在非线性表示和特征表达能力方面具有独特优势,被广泛应用于数字图像处理研究中,InSAR相位解缠可视为图像回归。本文提出基于R2AU-Net深度神经网络的InSAR相位解缠方法。首先,基于数学分形法模拟成对的缠绕和解缠相位,避免了外部DEM合成相位时引入的固有误差和残缺问题,保持了地貌特征的多样性及复杂性,得到模型训练所需的数据集。然后,基于传统的U-Net模型构建R2AU-Net相位解缠模型,该模型结合注意力机制增强了模型对于卷积特征筛选能力,提高了在低相干或条纹密集区域的解缠性能;使用循环残差卷积结构,避免了梯度消失问题,增强了模型特征表示能力。最后,利用模拟和真实数据进行试验分析,结果表明本文提出的R2AU-Net相位解缠模型能够更有效地保留地形高程或真实地表形变信息,提高了解缠结果的可靠性,在性能表现上优于Goldstein枝切法、SNAPHU方法及CNN和U-Net相位...     

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.     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

一种分区域的复合相位解缠算法

提出了一种分区域的复合相位解缠算法。首先根据相位质量图将缠绕相位分成高、低质量区域,并采用质量引导算法求解初始解缠相位。然后采用区域生长法识别出所有的低质量区域,每个低质量区域信息单独存储。最后依次对每个低质量区域进行最小不连续优化,获取最终的解缠相位。对InSAR干涉相位图的解缠试验结果表明,该方法计算效率较最小不连续性算法高一个量级,而计算精度优于质量引导算法,在两者之间取得了很好的平衡。     

基于局部频率和多网格技术的InSAR相位解缠算法

提出一种基于自适应局部频率估计和多网格加权迭代的相位解缠算法。采用高精度的局部频率估计代替滤波相位差分,先用最小二乘FFT法进行初始相位解缠,再以局部频率估计置信度做为依据判断不可解缠区域进而设置加权参量,应用多网格法完成精细相位解缠。局部频率估计的应用使得解缠前无需进行单独的相位滤波,简化了InSAR处理模块,提高了数据处理效率。经实验验证,InSAR数据处理精度明显提高。     

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。