IPTA监测圣佩德罗湾港口地表时序沉降

常规D-InSAR技术已成功应用于由于火山、地震等引起的地表形变监测,然而受时间失相干和大气延迟等影响,该技术监测地表沉降形变的精度只能达厘米级。本文以美国圣佩德罗湾港口为研究对象,采用干涉点目标分析(IPTA)技术,选用二维线性相位模型对时序差分干涉相位图迭代回归分析,逐次去除大气延迟、DEM误差以及噪声等的影响,最终提取出准确可靠的形变序列相位信息。结果证明IPTA技术对长期微小的地壳累积形变探测具有广阔的应用前景,而且IPTA技术在实现效率和数据存储方面都优于常规的PS-InSAR。     

利用高分辨率聚束模式TerraSAR-X影像的PSInSAR监测地表变形

利用20景于2010-03～2010-11期间采集的高分辨率聚束(1m分辨率)模式的TerraSAR-X SAR数据,采用永久散射体干涉测量技术(PSInSAR)获取了西藏羊八井地区由地热电站开采地下水引起的地面沉降。结果显示,羊八井地热电站周边及地热开采井地区在2010年期间的地面沉降速率最大达到25mm·a-1,而盆地其他地区的地面平均沉降速率为1mm·a-1。将其与ASAR获取的平均沉降速率结果对比,两者的相关性达到了0.76,这说明TerraSAR-X高分辨率SAR数据不仅可以提供高密度PS点,而且更好地体现了散射体的细节变化和微量位移情况。     

利用压缩感知方法的高分辨率三维层析SAR研究

利用压缩感知方法解决SAR三维层析成像中的频谱估计问题,弥补了传统谱估计方法的一些缺陷,准确重建了来自不同散射目标的回波信号。实验结果表明,该方法不仅能够有效地区分影像中同一像元中的多个散射体,而且可以较为准确地获取目标散射体相对强度分布及高程信息,为目标的分类和识别提供更多依据,显现出对数据量要求较少及抗噪声性能强等优势。     

轨道误差对InSAR 数据处理的影响

轨道参数是InSAR 数据处理中一个重要的参数,对从最初的图像配准到最后的高程值或形变值图像生成都有着重要的影响.含有误差的轨道参数造成基线误差以残差条纹的形式存在于干涉图中.完全去除残差条纹要求轨道绝对精度低于1mm,目前的定轨精度远不能满足要求.这里推导了轨道误差和残差干涉条纹的关系,分析了轨道误差对高程值和形变值影响的特点,提出采用二次多项式拟合的方法去除残差干涉条纹,并以巴姆地区的 ENVISAT 数据证明了提出方法的有效性.     

InSAR技术在陕西省地理国(省)情地表沉降监测中的应用研究

地表沉降监测是地理国(省)情监测的一项重要内容。采用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术,运用基于SAR影像的时序分析数据处理方法,获取地表沉降范围、沉降量和年沉降变化速率等监测成果,较好地解决了煤矿分布区大面积小量级沉降与采空区大尺度塌陷交错的复杂沉降监测难题。     

南海问题的大周边地缘环境

南海的西沙、南沙等历来是中国的领土,但如今海洋国土存在重大争议,南海已经成为世界上最复杂、最紧张的水域之一,南海周边的政治、军事、经济地缘环境也越来越为复杂。本文以南海问题为切入点,基于南海地理区位中的要素联系对南海周边国家的地缘环境进行探讨。结果得出:南海问题是涉及多元利益和跨国机构关联的复杂问题,南海周边是一个包含域内争端国家、域外干涉国家和具有复杂组织机构关联的"大"周边,南海周边地缘环境是超出地理毗邻的"大"地缘环境,中国南海的维权维稳势必要在域内双边地缘环境、域外多边地缘环境、国际多元多边地缘环境等构成的大周边地缘环境下做出战略决策。     

永久散射体干涉测量技术在首都机场的应用

采用永久散射体干涉测量技术,结合2003—2009年间28幅Enviast卫星的ASAR影像,分两次监测首都机场地面沉降情况。试验结果表明,首都机场及其附近区域存在着地表形变。在监测的时间区间内,T1、T2航站楼有下降趋势,年均形变量约为10 mm;T3航站楼有上升趋势,且呈现出不均匀状态。     

基于最优极化相干系数的倾斜建筑物解译研究

基于Freeman_Durden分解的全极化SAR影像分类方法能够较好地保持地物极化散射特性,但在分类的过程中,不能改变初始散射机制,导致分解结果对分类精度影响很大。在Freeman_Durden分解中,排列方向相对雷达飞行方向不平行的建筑物(简称为倾斜建筑物)常被分为体散射类型,使得该类建筑物往往被误分为植被。通过分析建筑物在SAR影像中的后向散射特性,利用建筑物具有较高相干性的特点,引入最优极化相干系数,在目标分解的基础上通过阈值分割将两者区分开来,进而提高反射非对称性人工目标的分类效果。通过使用E-SAR系统在德国DLR附近Oberp-faffenhofen地区获取的L波段PolInSAR影像和国内X-SAR系统在海南陵水地区获取的X波段PolInSAR影像进行试验,证明该方法能够有效地将与雷达飞行方向不平行的建筑物与森林区分开。     

时间序列InSAR技术中的形变模型研究

时间序列InSAR技术,包括PS-InSAR技术和小基线集InSAR技术, 能有效克服传统D-InSAR的失相干限制, 逐步成为形变测量中的实用化技术。但是, 现有时间序列InSAR技术主要采用线性函数对真实形变进行模拟, 在真实形变呈现强烈的非线性时, 这种处理将不能得到正确的形变结果。本文就时间序列InSAR的形变模型问题展开研究, 首先从干涉相位模型解算的方法入手, 深入分析了线性形变模型的不足, 当干涉点目标的密度不够并且真实形变的非线性较强时, 干涉相位方程的解将会发散。根据魏尔斯特拉斯逼近定理, 提出以高阶多项式取代线性形变模型, 并给出了基于多项式形变模型的干涉相位方程解算方法。 利用太原市2003-2009年的23景ENVISAT ASAR影像, 分别采用线性形变模型和三次多项式形变模型, 利用小基线集技术进行了形变反演。将这两种方法得到的结果分别与水准测量结果进行了比较。结果表明, 采用多项式形变模型不仅能取得更高的形变测量精度,而且能提高点目标的密度。由于高阶多项式总能比低阶多项式更准确地拟合连续函数, 因此本文提出的多项式形变模型在时间序列InSAR形变监测中具有广泛的应用价值。     

基于全极化SAR影像的舰船目标检测算法研究

介绍了基于星载极化SAR影像的舰船目标检测的处理流程,针对基于不同杂波模型的CFAR检测法和基于相干信息的2L-IHP检测法,分析实现了瑞利分布、Gauss分布、韦布尔分布、对数正态分布,四种常用杂波分布模型的CA-CFAR检测法,通过实验检测海面舰船目标,发现这四种杂波模型针对不同海况有着不同的适应性,其检测效果也大不相同。而2L-IHP检测法不依赖于海杂波模型,通过子孔径相干提高目标和背景之间的对比度,实验结果表明,该方法能大幅提高海面舰船目标的检测概率。