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。     

RFM替代星载InSAR几何模型的方法

尝试用RFM替代InSAR几何模型。建立了替代InSAR几何模型的RFM方程并给出了求解方法。分别用星载高分辨率SAR影像和普通SAR影像进行了试验,通过比较不同阶数的RFM模型的替代精度,验证了RFM模型替代InSAR严格模型的可行性与可靠性。结果表明,采用三阶带分母的RFM模型,星载高分辨率SAR影像的替代精度可达到万分之一波长,满足InSAR进行地形测绘的精度要求,有望应用于InSAR数据的并行计算与快速处理。     

InSAR在地面沉降监测中的应用及发展前景

简要介绍SAR、InSAR、D-InSAR的发展情况,以及InSAR、D-InSAR的基本原理。然后通过实例介绍了InSAR、D-InSAR技术在地面沉降监测中的应用。最后介绍了GPS-InSAR技术应用于地面沉降监测的可行性展望。     

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。     

InSAR系统的相干性来源

InSAR系统根据两幅相干复影像的相位差进行高程测量或动目标检测,要求这两幅SAR复数影像之间必须相干。相干性是InSAR系统得以实施的前提,是InSAR系统中最关键的因素之一。本文根据InSAR信号的获取情况,对InSAR相干性的来源进行了分析。     

雷达影像地表形变干涉测量的机遇、挑战与展望

随着合成孔径雷达(SAR)卫星的不断发射,合成孔径雷达干涉测量技术(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)得到前所未有的发展机遇,同时也面临诸多挑战。本文首先简要介绍了SAR卫星发展现状与InSAR技术的基本原理,并系统梳理了干涉图堆叠(InSAR stacking)、小基线集干涉测量(small baseline subset InSAR,SBAS-InSAR)、永久散射体干涉测量(persistent scatterer InSAR,PS-InSAR)、分布式散射体干涉测量(distributed scatterer InSAR,DS-InSAR)和分频干涉测量(split-bandwidth interferometry,SBI)等先进InSAR技术的优缺点。在此基础上,指出目前InSAR技术面临的主要挑战(相位失相干、大气延迟、相位解缠、几何畸变和多维变形测量)及相应的解决方案。进一步从地震、火山、滑坡、地面沉降、冰川运动、人工建构筑物位移变形及大气水汽含量估计等不同的应用场景分析了InSAR技术的应用现状和存在的缺陷。最后,展望目前InSAR的发展趋势,随着更高空间分辨率,更高时间分辨率,更轻小化SAR卫星的不断发展,InSAR技术将会被应用到越来越多的新场景,激励我国雷达影像干涉测量更快发展。     

InSAR获取DEM流程的分析

介绍了InSAR的基本原理,阐述了InSAR获取DEM的处理流程。通过自主研发的SAR数据处理软件,对两景机载数据进行实验处理和DEM精度分析,验证了InSAR在DEM获取方面的可行性及优势。     

GPS/INS支持下的机载干涉SAR定标试验

干涉定标技术是机载InSAR获取高精度DEM的关键技术,根据GPS高精度定位数据支持下的机载SAR定标模型,通过一定数量的地面定标点校正干涉SAR系统参数,InSAR与高精度GPS/INS技术的结合进一步提高了InSAR测图的精度。文中对GPS支持下的干涉定标技术进行仿真试验,基于机载SAR正侧视模型的成像几何关系,建立关于干涉参数和地面定标点的定标模型,采用基于敏感度方程的干涉定标方法,对地面定标点的测量高程值上加入不同的随机误差,分析该测量误差对干涉定标结果的影响,结果表明,高精度的GPS定位数据提高了机载InSAR测图的精度。     

多基线层析SAR技术的研究现状分析

层析SAR技术是在干涉SAR （InSAR）基础上发展起来的一种信息反演技术。层析SAR技术弥补了传统InSAR技术在高程向上分辨能力缺失的不足,真正实现了距离向-方位向-高程向的三维成像。本文介绍了层析SAR成像的原理,讨论了成像过程中复图像配准、去斜、相位误差补偿及高程向成像等问题,总结了层析SAR成像的三类算法,分析了层析SAR技术在各领域的应用情况,最后指出了层析SAR成像技术目前存在的问题,并对未来层析SAR技术的发展趋势做出了展望。     

基于DGPS/IMU的机载InSAR系统DEM生成技术

InSAR技术是近年来在SAR基础上发展起来的一种新技术,机载InSAR系统在国外已得到广泛应用.根据InSAR测量原理,在系统中需装有高精度的DGPS/IMU系统,测量雷达天线位置和基线倾角,用于求解地面目标点高程,但如何求解目标点平面坐标研究不多.在介绍了InSAR高程求解的基础上,结合SAR成像原理,使用高精度DGPS/IMU系统获取的数据,提出了平面坐标的求解方法,并使用实际的机载InSAR数据进行了试验.结果表明,利用提出的方法可以满足其精度要求.     

基于图像特征的星载SAR图像模拟研究

SAR图像模拟技术被广泛应用于SAR系统的设计和验证、SAR图像的正射纠正、雷达图像解译和目标识别等。随着星载SAR的发展,必然面临着对星载SAR图像模拟的大量需求。本文首先从SAR图像的几何特征和辐射特征出发,探讨了SAR图像模拟技术的原理,分析了RD（Rang Doppler）模型,后向散射模型和斑噪模型。在传统RD模型的基础上,根据不同地形特征（起伏地形和平坦地形）考虑不同的后向散射模型。特别强调了在平坦地形情况下,需要地物分类数据的参与,并利用Ulaby和Dobson的后向散射模型。另外,在SAR图像统计特征的基础上,进行SAR图像的乘性噪声模拟,可以满足更逼真的SAR场景需求。然后,给出了图像模拟的算法流程,并对关键步骤的算法做了分析。最后,在实现基于图像特征的星载SAR图像场景模拟算法的基础上,选择新疆窝依牙地区和天津地区分别进行起伏地形和平坦地形的模拟试验,实验结果证明了本文模拟算法的有效性。     

多通道SAR影像中道路的探测

提出了一种探测多通道SAR影像中道路的新方案。首先阐述了从边缘探测器中建构线状探测器。然后,介绍了应用到SAR影像中的多参数统计假设检验方法。利用传统的亮线提取过程对初期结果进行了矢量化。实验表明:该方法应用到全极化SAR影像中的道路的提取中效果较好。     

基于小波的SAR影像纹理分析

在分析SAR影像特征的基础上 ,引入了基于小波的纹理提取方法 ,并采用第二代提升小波与双正交小波对SAR影像进行小波二级分解 ,提取影像各尺度上的小波特征系数。对机载的SAR影像进行了纹理分析及分类 ,得出了不同小波的分类分析结果。     

利用纹理特征的SAR与光学图像融合方法研究

针对SAR与光学图像的融合问题,提出一种基于SAR图像中纹理特征的Contourlet变换融合方法。利用灰度共生矩阵法提取SAR图像的纹理特征,分析各个纹理特征间的相关性,得到重要纹理特征图。用HSV变换提取光学图像的强度分量。将重要纹理特征和强度分量利用改进的Contourlet多尺度变换融合,得到新的强度分量。通过HSV逆变换得到SAR与光学的融合图像。利用Landsat8和Cosmo-SkyMed图像进行融合实验,并与小波、HSV、Brovey、Contourlet变换融合方法对比分析,实验表明该方法能够较好的保持光学图像的光谱特征和SAR图像的纹理、强散射特征,增加图像细节信息,提高图像可解译性。     

海洋表面膜特征的SAR图像探测

讨论并分析各种成因类型的海洋表面膜特征及其在海洋ＳＡＲ图像中影像特征。对渤海湾的ＳＡＲ图像中的表面膜特征进行检测并对这些表面膜特征成因进行了分类。     

基于FFT的星载SAR复数图像压缩及其码率控制算法

分析了成像后的星载SAR复数图像压缩的必要性及复数图像特点, 对已有压缩算法做了简单分析。在此基础上, 提出一种基于FFT变换和加权量化的星载SAR复数图像压缩算法, 同时建立了适合SAR复数图像压缩的码率控制模型, 提出一种精确码率控制方法。实验结果表明, 以幅值PSNR和平均结构相似度以及平均相位误差为性能指标, 提出的SAR复数图像压缩算法优于现有压缩算法(JPEG2000、H.264等); 同时, 提出的码率控制算法能够实现精确码率控制。     

SAR和光学异源遥感图像匹配方法的探讨

本文针对SAR和光学遥感图像的异源遥感图像匹配的问题,采用6种基于图像灰度信息的相似性度量方法进行研究和实验。在求得图像间旋转和尺度参数的基础上,重点比较了如何提取平移量。采用了包括归一化互相关、相似率、结构相似性、交互方差、互信息和f散度的方法,并根据SAR图像特性进行了部分改进,得到了不同场景下的实验结果,最后对结果进行了比较和分析。结果表明针对不同场景中匹配方法各有优势,其中归一化互相关方法和f散度方法在场景适应性及精度上表现出了很好的适应性。     

SAR与可见光图像匹配算法研究

合成孔径雷达影像和可见光影像的匹配是雷达自动导航飞行器的关键技术之一,概述了雷达图像的基本滤波方法,多尺度边缘特征提取的基本思路。论述了基于改进Hausdorff距离的SAR与可见光图像的匹配思想,总结了其中存在的主要问题。     

深度学习在光学和SAR影像融合研究进展

遥感影像融合作为影像处理领域中最具有挑战的工作,一直是学术界研究的热点。合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)具备全天时、全天候、穿透云雾等多种特点,却因存在相干斑噪声等问题,使得影像难以解译。相比之下,光学影像可以反映地物的光谱和空间信息,易于解译,但容易受到云雾干扰,造成信息丢失,将光学与SAR影像数据融合可以实现不同类型传感器成像之间的信息互补,能够更好地为后续的影像分析与解译提供方便。本文首先对光学和SAR影像融合进行了系统性回顾,包括传统融合方法和基于深度学习方法在影像融合方面的最新工作,重点阐述了卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Network)、生成式对抗网络GAN (Generative Adversarial Networks)等框架在光学和SAR影像融合中的进展;然后总结了光学和SAR影像融合在深度学习领域开发的数据集,并做了简单介绍和说明;最后,从数据集、时间序列影像融合、融合评价体系和算法轻量化等4个方面对光学和SAR影像融合的未来发展趋势进行了展望。     

星载SAR复数图像的配准

星载干涉雷达测量已经被证实用于生成大范围（乃至全球）的DEM或监测地表位移具有广阔的应用前景，其中SAR复数图像序列的精确配准是保证生成有效干涉相位图的重要环节之一。本文分析了卫星InSAR系统中所涉及的几种坐标系统变换问题，并提出了基于此的几何配准方案，即基于卫星轨道状态矢量、SAR成像几何进行配准的算法；同时，还设计了基于几何配准结果和能量影像相关技术的配准算法，最后使用ERS－1／2、JERS－1和RADARSAT卫星获取的3种SAR复数图像对分别做几何配准和相关配准试验和比较，并对卫星SAR图像质量和轨道数据质量作了定性分析。