GPS与MODIS数据融合的D-InSAR大气延迟改正方法研究

基于D-InSAR技术提取了广东珠三角地区不同时相的地表沉降格局。研究结合GPS网与MODIS以获取大气延迟相位,最后经空间插值得到大气改正图,并且利用同期大气延迟改正图对D-InSAR结果进行了有效改正。     

InSAR生成DEM中WRF大气校正

利用星载重复轨道合成孔径雷达干涉测量InSAR技术获取数字高程模型(DEM),无法避免大气延迟效应的影响。InSAR大气校正的方法很多,但在DEM获取方面的大气校正研究却非常少见。本文研究星载重轨InSAR生产DEM时利用大气数值模式WRF(Weather Research and Forecasting model)得到的水汽结果进行大气校正的问题,重点讨论大气校正的策略,包括WRF模式设置和大气校正时机的选择,简要介绍了基于WRF运算结果的大气校正方法。利用Terra SAR-X数据进行实验,检验了所提出方法的有效性,证明了在干涉相位解缠前进行大气校正,比在相位解缠后进行的效果更好。将所提出方法应用于多基线、多波段InSAR干涉结果融合中,实验结果表明大气校正能够有效降低误差,对于相干性较高的地区效果更好。     

基地SAR大气校正方法分析与比较

分析稳定的高相干点的干涉相位,能够评估大气影响并进行一定的补偿。本文基于IBIS系统并利用不同的比例改正模型进行校正,通过实测项目验证了该方法的有效性,说明了不同模型的优势和不足,为不同情况下的大气改正提供参考。     

复杂观测环境下GB-SAR的气象扰动分析及改正

针对GB-SAR技术采用零空间基线连续监测滑坡、桥梁、矿区、大坝等多种类型的目标物形变时,受观测环境中的气象扰动和噪声影响,大气效应引起的干涉相位变化有时远大于目标形变相位,为有效削弱气象扰动对干涉相位的影响,准确获取监测目标高精度的形变信息,该文首先介绍了常用的GB-SAR大气改正方法,利用实验数据对复杂观测环境下的GB-SAR干涉相位受气象扰动影响特征进行了统计分析,并提出一种改进的气象扰动改正方法,最后通过实测数据验证了该方法的有效性。     

基于气象数据的地基雷达大气扰动校正方法研究

大气扰动是影响地基雷达(Ground-based SAR,GBSAR)系统监测精度的主要因素,文中研究大气扰动对GBSAR相位的影响及相应的补偿方法。实验以自制的角反射器作为监测目标,利用气象数据补偿法改正角反射器相位,用观测区域的温度、气压和湿度建立大气折射模型,估算出大气折射率的变化来校正大气扰动误差。结果表明,文中方法能有效地剔除大气扰动相位,达到改善监测精度的效果。     

高相干点地基InSAR的大气延迟纠正

针对目前地基合成孔径雷达干涉测量技术中大气影响造成的相位延迟校正方法存在的校正精度低、方法复杂、技术要求高等不足,提出了一种基于高相干点的地基InSAR大气延迟相位函数模型校正方案。该方案不需多幅SAR影像,不需人工布点,节省了大量人力物力。以高相干点的相干值作为权阵参与计算,该方法可得到更精确的校正结果。运用该方法将地基雷达对山西省吕梁市林家坪工程滑坡获取的数据进行大气延迟改正的实验。结果表明:所提方案不仅处理方法简单,改正效果明显,而且能满足绝大多数类似工程的精度要求,更为经济实用。     

GNSS天线相位中心模型的演变

介绍了GNSS天线相位中心改正的基本概念和定义,分析了相位中心偏差（PCO）和变化（PCV）的改正公式,以及天线相位中心改正从相对相位中心模型到绝对相位中心模型的演变,最后结合软件对相位中心改正的实现方法进行了介绍。     

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。     

利用TanDEM-X影像和ICESat-2高程数据获取南极高精度数字高程模型

高精度DEM是南极科学研究的基础地理信息数据之一。德国空间局发布的TanDEM-X双站干涉影像对不仅分辨率高、覆盖范围大,而且具有零时间基线,不受时间去相关、大气变化及地面目标形变的影响。本文基于TanDEM-X双站干涉影像对和迭代差分InSAR技术获取南极高分辨率DEM;然后利用南极ICESat-2高程数据和最小二乘平差方法改正DEM产品的系统性偏移误差,提高DEM产品的绝对精度。真实数据试验结果表明,本文方法可获取分辨率优于5 m、绝对精度优于2 m的南极DEM。     

基于相干点目标的多基线D-InSAR技术与地表形变监测

失相干（Decorrelation）与大气波动是影响重复轨差分干涉测量（D-InSAR）进行地表形变信息提取的主要因素。相干性降低使得干涉纹图在空间上表现为不连续,难以完成相位解缠。重复观测时大气波动引起的相位延迟在空间域上的不均一分布则降低了D-InSAR提取形变信息,特别是空间范围覆盖较大的形变场的精度。介绍了一种基于相干目标的多基线D-InSAR数据处理算法。该算法根据少量SAR数据构成多基线干涉纹图集,分别利用点目标检测算法和相干系数均值作为相干目标提取的测度;利用相位回归分析模型对干涉相位进行时间域迭代处理,从干涉相位中提取线性形变速率和DEM误差改正,通过迭代处理补偿高程误差,解算线性地表形变速率。该算法提高了D-InSAR形变监测的时间采样率,能准确获取每个观测时刻的形变累积量。以沧州地区2004—2005年的SAR数据为例,获取了该地区地表沉降线性速率及其演变状况。     

利用车载双天线InSAR系统监测公路边坡形变

星载差分合成孔径雷达干涉测量(differential interferometric synthetic aperture radar,DInSAR)技术已经广泛应用于大范围的地表形变监测,但星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）数据获取的地表形变易受大气噪声的影响,且长时间的重访周期会导致像对之间的失相干。为了有效减弱这些影响,提出了利用零空间基线的车载合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)系统监测公路边坡形变的方法。在车载双天线系统采集不同时相的公路边坡SAR数据时,通过轨道控制使得异时相干涉对的空间基线接近零,从而使得利用DInSAR数据进行形变信息提取时可以减少去平地相位的过程,极大地简化了差分干涉处理的流程。以中国湖北省武汉市某区域获取的车载双天线InSAR数据为例,使用所提出的方法对7个布设的角反射器点进行形变精度分析,得到形变值均方根误差为2.206 mm。     

一种联合GACOS与线性大气校正的StaMPS PSI时序分析方法

雷达信号通过大气层时,会产生路径延迟,从而影响InSAR测量精度。常规靠时空滤波的时序InSAR分析方法,虽能削弱其影响,但仍存在一定局限。其中StaMPS PSI方法凭借适用范围广、开源等优点,受到众多学者的青睐。为此本文以香港地区为例,提出了一种联合GACOS与线性大气校正的StaMPS PSI时序分析方法,并与常规StaMPS PSI对比,最后使用GNSS观测数据对InSAR结果进行验证。结果表明：在SAR数据集较为丰富的情况下,常规时序分析方法能较好地克服大气延迟影响,但相比而言,本文提出的新方法更能反映出真实的地表形变。     

一种联合估计形变和大气误差的改进LiCSBAS方法

多时相InSAR(interferometric synthetic aperture radar)技术以其大范围、高时空分辨率、可以获取毫米级甚至亚毫米级形变信号等特点,被广泛应用于大范围地表沉降监测。针对目前时序分析在获取研究区影像和数据预处理上耗时量大的问题,利用LiCSAR(looking inside the continents from space with synthetic aperture radar)产品,采用时序分析新方法 LiCSBAS提高了解算效率。该方法采用整体干涉对质量检验和相位环闭合差,探测二维相位解缠存在的解缠误差,剔除相干性较低的干涉对和大误差像元。为了减弱大气误差的影响,利用通用型大气改正在线服务产品进行大气误差改正,并在此基础上提出了一种形变参数和大气相位联合估计方法。以成都平原地区和西部山区为例,获取2016—2020年共90景影像进行时序分析新方法实验研究。结果表明：（1）提出的联合估计算法在地形起伏明显地区可以有效地抑制大气误差的影响,同时在大气效应不明显的地区也不会错估而引入相位误差;（2）监测的大部分区域表现较为稳定,年际沉降形变速率...     

Improved topographic mapping through high-resolution SAR interferometry with atmospheric effect removal

The application of SAR interferometry (InSAR) in topographic mapping is usually limited by geometric/temporal decorrelations and atmospheric effect, particularly in repeat-pass mode. In this paper, to improve the accuracy of topographic mapping with high-resolution InSAR, a new approach to estimate and remove atmospheric effect has been developed. Under the assumptions that there was no ground deformation within a short temporal period and insignificant ionosphere interference on high-frequency radar signals, e.g. X-bands, the approach was focused on the removal of two types of atmospheric effects, namely tropospheric stratification and turbulence. Using an available digital elevation model (DEM) of moderate spatial resolution, e.g. Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DEM, a differential interferogram was firstly produced from the high-resolution InSAR data pair. A linear regression model between phase signal and auxiliary elevation was established to estimate the stratified atmospheric effect from the differential interferogram. Afterwards, a combination of a low-pass and an adaptive filter was employed to separate the turbulent atmospheric effect. After the removal of both types of atmospheric effects in the high-resolution interferogram, the interferometric phase information incorporating local topographic details was obtained and further processed to produce a high-resolution DEM. The feasibility and effectiveness of this approach was validated by an experiment with a tandem-mode X-band COSMO-SkyMed InSAR data pair covering a mountainous area in Northwestern China. By using a standard Chinese national DEM of scale 1:50,000 as the reference, we evaluated the vertical accuracy of InSAR DEM with and without atmospheric effects correction, which shows that after atmospheric signal correction the root-mean-squared error (RMSE) has decreased from 13.6 m to 5.7 m. Overall, from this study a significant improvement to derive topographic maps with high accuracy has been achieved by using the proposed approach.     

InSAR观测值大气改正方法的研究进展

介绍了国际上InSAR观测值大气改正方法最新的研究进展，应用实例证明了由于大气（尤其是水汽）的影响，传统的InSAR形变量的监测精度往往只能限制在cm级；而利用GPS数据，通过基于地形的GPS扰动模型（GTTM），大幅度削弱了大气对干涉影像的影响，并成功地探测出了美国洛杉矾地区明显的季节性地表形变，形变量精度可提高到5mm左右。通过与GPS／MODIS集成大气改正模型的结果的比较表明，GTTM和GPS／MODIS两种大气改正模型在削弱InSAR观测值大气水汽影响方面具有很强的互补性。     

一种面向时间序列InSAR的不连通子网快速连接方法

时间序列InSAR技术目前已广泛应用于地表形变监测,尤其是稳定点目标较多地区的城市地面沉降监测。然而,实际应用中受大气相关距离限制以及模型相干系数阈值影响,连接点目标的Delaunay三角网常常不能完整地连接所有点目标,出现若干个不连通的子网。这种现象导致无法获取部分点目标的形变信息,特别是在非城镇地区影响尤为明显。为了提取大区域地表形变信息,本文提出了一种多层级、不同步长的子网最近邻点目标快速连接方法。其显著特点是通过逐层联网的方式,可快速减少子网数目。与现有复杂网络连接方法相比,该方法在保证结果精度的前提下,数据处理耗时仅为前者的32.56%。     

基于CGPS的CRInSAR大气改正——以香港地区为例

基于角反射器的合成孔径雷达干涉测量（Corner Reflector InSAR）在低相干地区的地表形变监测中具有很大应用潜力。在CRInSAR所有误差源中,大气影响是最主要的影响因素之一。针对CRInSAR中的大气影响改正问题,详述了利用连续GPS站的数据和地面气象观测资料来对角反射器的大气影响进行改正。并利用香港地区12个GPS连续站的数据对6个角反射器上的大气影响做出改正,得出了较为可靠的结果。     

MODIS水汽反演用于InSAR大气校正的理论研究

大气效应尤其是大气水汽的影响是InSAR干涉测量中主要的误差源和限制因素之一,因此高精度的InSAR应用迫切需要及时掌握大气水汽含量及其时空变化。本文深入分析了利用MODIS的水汽反演结果进行InSAR干涉测量大气校正的可行性,对MODIS近红外水汽反演结果与地基GPS水汽探测结果进行了比较和分析。同时根据GPS解算结果,利用实例讨论了基于地面气象参数的水汽延迟模拟的效果。     

InSAR大气延迟误差分析

分析了大气延迟的各分量（干延迟、湿延迟、液态水延迟和电离层延迟）对InSAR观测的影响。结合InSAR／DInSAR的数学模型,推导了对流层延迟对重轨干涉测量模式影响的双差模型、对三轨法和四轨法DInSAR对流层延迟的三差模型。并基于此,依据误差传播定律推导了对流层延迟误差对InSAR产品精度影响的公式。