InSAR相位解缠方法应用比较

相位解缠是InSAR数据处理中的关键技术和难点,也是InSAR产品的主要误差源。本文通过四组不同的数据对六种相位解缠方法进行比较得到:对于相干性较好的高山地区和平原地区以及范围较大的区域,最佳相位解缠方法均为最小费用流法;对于低相干区域,则采用Golstein枝切法更为合适。     

关于GAMMA相位解缠结果的评价指标研究

差分干涉测量技术突飞猛进,现已可用于监测区域地表沉降等微小形变。GAMMA以其相对完善的程序功能通过枝切区域生长法或最小费用流法能有效完成相位解缠,实现D-InSAR。通过伊朗BAM数据采用GAMMA四轨法进行地形像对相位解缠,分别采用枝切区域生长法和最小费用流法实现,二者相位解缠纹理一致,而枝切区域生长法效率更高。为了定量评价相位解缠效果,提出借助MATLAB分析相位解缠效果的四个评价参考指标,分别为最大值、最小值、均值和方差。利用伊朗BAM数据验证其有效性,并应用于拉斯维加斯区域,阐释了低相干区域掩膜处理有效,并进一步说明生成差分干涉图之前须先去除平地效应。     

InSAR图像相位解缠的最小费用流法及其改进算法研究

最小费用流法是基于网络流的相位解缠方法,解决了许多解缠方法无法消除相位噪声对高相干区域影响的问题,在此基础上,本文针对该方法解缠时速度较慢和对计算机性能要求较高的缺点而提出改进算法,即将干涉图像分为若干子区域分别进行处理,再利用基于Contourlet变换的超小波方法进行融合处理,最后用算例进行了验证,结果表明最小费用流法及其改进算法是一个较好的解缠方法。     

干涉SAR相位解缠中的枝切策略分析

二维相位解缠是合成孔径雷达干涉测量数据处理中的关键步骤和难点,通过对现有相位枝切解缠算法的枝切连接策略进行分析,并结合最小生成树的原理,提出了一种最优最小生成树相位解缠的方法,很大程度地减少了以往方法中造成地枝切线过多、过长、闭合等弊病的发生,阻止了由于枝切线设置错误所引起的误差传播,既保持了枝切法速度快的特点,又优化了算法。通过几种方案的对比实验,说明该方法能提高相位解缠精度。     

应用网络规划进行InSAR相位解缠的路径跟踪算法

介绍InSAR相位解缠算法中Goldstein枝切法和基于质量指导的Mask－cut等路径跟踪法的基本原理,分析它们的特点;详细阐述基于网络规划的规则格网和不规则格网的最小费用流相位解缠算法的基本原理,说明网络规划算法在效率和精度上确实优于其他路径跟踪算法,是一种极具潜力的相位解缠方法。     

基于GAMMA软件的InSAR数据相位解缠分析比较

以ERS影像和COSMO-SkyMed影像两种具有不同代表性的数据为例,着重介绍了GAMMA软件ISP模块中的InSAR数据相位解缠处理过程。通过实验分析得出,对于相干性较好的平原地区,枝切线区域生长法和最小费用流算法解缠结果一致,对于相干性较差的高山地区,两种方法都需分次解缠,但枝切线区域生长法对于相干性要求更高,且枝切线区域生长法的计算效率总是优于最小费用流算法。     

蚁群算法在高噪声区的InSAR相位解缠应用研究

InSAR技术已成为目前监测地面沉降、山体滑坡和地震等灾害的重要手段,而相位解缠是InSAR技术的关键一步。在噪声严重区域使用枝切法进行解缠时会产生大量的残差点,建立的枝切线过长并且会产生大量密集的区域,解缠时会产生解缠“孤岛”。本文应用蚁群算法寻找距离最近的异性残差点并放置建立枝切线,缩短枝切线的长度,减少密集区域,使得枝切线长度最短来避免枝切法产生的解缠“孤岛”。通过仿真实验和泉州地区实地的InSAR图像数据进行实验计算和分析,并以均方误差和解缠时间作为评价指标与其他5种算法进行对比,结果表明,该算法要优于其他算法,且该算法产生的枝切线相比于Goldstein枝切法产生的枝切线总长度缩短超过50%。     

改进积分法的InSAR相位解缠算法

针对InSAR数据处理中干涉相位解缠的效率问题,该文在Goldstein枝切法的基础上提出了一种改进的枝切解缠算法,对枝切法中积分的方法进行了研究。首先按一定原则生成枝切线,然后选择一个非残差点作为积分的起始点,利用行扫描算法进行绕过枝切线的积分,得到最终的解缠相位。通过实验验证表明,行扫描积分法在解缠速度上比常见的四邻域积分法更快,可有效提高枝切法的解缠效率。     

最小生成树相位解缠中冗余去除算法

目前，相位解缠的方法中以Goldstein提出的枝切法最为经典，它通过枝切线将残差点相互连接使得残差点电荷中和，在相位展开处理的积分中，积分路径不能穿过分支，从而限制误差的传播。但是由于枝切线连接策略的不合理，往往造成连成的枝切线过多、过长，甚至多条枝切线形成闭合区域，造成不能解缠的“死区”，特别是在残差点较多的情况，这种现象更为严重。本文在最小生成树原理的基础上，提出的枝切线冗余去除算法能简单、准确地去除枝切树中的冗余，并保证了相位解缠具有最好的效果。     

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...     

基于SARscape的InSAR数据相位解缠方法研究

重点介绍了SARscape核心模块中提供的两种解缠算法,并以Envisat数据为例,分别利用两种解缠算法进行相位解缠。通过实验分析可知,在相干性较好的地区两种算法的解缠效果一致,但对于相干性较差的区域,使用区域增长法会出现孤立区域,而最小费用流法却可得到全局最优结果。     

InSAR相位解缠算法的分析与评价

相位解缠是合成孔径雷达干涉测量中的一个关键步骤,是主要的误差源之一,同时也是研究InSAR的一个重点和难点.相位解缠算法的选取对InSAR最终的成果(DEM或者形变量)有很大的影响.文中选取常用的Gold-stein枝切算法、预解共轭梯度法(PCG)以及最为流行的统计费用网络流算法(Snaphu),对西安地区的实例数据进行解缠运算,采用不同的评价标准对解缠结果的质量进行评价比较,并给出各自解缠算法的特点和适用情况,最后对相位解缠算法的未来发展方向进行展望.     

基于不规则网络下网络流算法的相位解缠方法

相位解缠作为SAR干涉测量数据处理中的一个关键步骤,受到越来越广泛的关注,出现了各种各样的算法。但现有的相位解缠算法仍无法解决高噪声问题,由此导致噪声区域的误差传递到其它区域,产生全程误差,从而影响相位解缠精度。针对这种情况,我们根据网络优化原理,提出了一种基于不规则网络下网络流算法的解缠方法,以干涉相干作为评价相位质量的标准,从含有大量噪声的干涉纹图中剔除低质量的相位,只对高质量相位进行处理,最终获取有用信息。该方法可以避免低质量区域的误差对高质量区域解缠的影响,保证高质量区域的相位解缠,从而获得较理想的解缠结果。     

一种UKF与PF相结合的相位解缠算法

针对干涉相位图解缠问题,该文提出一种基于掩膜图的无损卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的相位解缠算法,并结合基于AMPM局部相位梯度估计技术快速和精确地从复干涉相位图中获取相位梯度等信息以及最大堆排序算法从高质量像元到低质量像元的路径快速地搜索最佳待解缠像元,减少在路径跟踪过程中所消耗的时间。该文算法不仅可以高效、精确地在相位解缠的同时进行干涉图滤波,降低前置预滤波器的难度与复杂度,甚至可以在解缠高信噪比干涉相位图时免去预滤波的过程,而且在一定程度上能将相位解缠误差限制在低质量像元区域,减少误差传递效应,提高相位解缠的精度,在实测数据和模拟数据实验结果中表明:比现有的传统算法如枝切法等InSAR干涉相位解缠算法有更高的精度和稳健性。     

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。     

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。     

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。     

基于序列差分干涉纹图的地表形变速率提取

介绍了一种基于序列差分干涉纹图的地表形变速率提取算法。该算法根据空间离散分布的相干目标，利用Delaunay三角网构成相位解缠网络，应用最小费用流算法完成相位解缠； 根据序列差分干涉相位，利用线性模型解算相干目标形变速率，进而抑制大气波动对形变信号的影响。以廊坊地区2004~2005年ASAR数据为例，获取了该地区地表沉降线性速率及其演变状况。     

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.     

基于SBAS-InSAR技术的大坝形变探测与监测

针对大坝安全运营的形变监测问题,研究基于多基线干涉合成孔径雷达（SBAS-InSAR）技术的大坝形变探测与监测方法。设置时间基线阈值,生成大坝差分干涉相位图;利用改进的戈尔茨坦滤波（Goldstein）算法,滤波处理大坝差分干涉相位图;采用最小不连续的区域增长解缠算法,相位解缠大坝差分干涉相位图;通过相干系数阈值法,在大坝相位解缠图内选取高相干点;建立大坝形变探测与监测的高程测量估计数学模型;通过奇异值分解法,求解数学模型,实现大坝探测与监测结果。实验证明：该方法可有效生成大坝差分干涉图,并去除大坝差分干涉图的内部噪声;可有效探测与监测大坝内各监测点的形变量。