insar相位解缠计算研究及软件开发

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1、InSAR相位解缠计算研究及软件开发第1章绪论1.1研究背景及意义SAR属于主动式微波传感器，其成像不依赖于太阳福射能量，通过自身对目标发射脉冲波束并接收其后向散射信号进行成像，且微波能够穿透云雾、烟尘、雪地以及被沙漠或植被覆盖的地质地物等[1-3]。这使得SAR具有全天候、全天时的对地观测能力，可弥补光学传感器在时间与空间上受限制造成的成像盲区，有效获取地面的高质量高分辨率影像[4]。合成孔径雷达干涉技术(SyntheticApertureRadarInterferometry,InSAR)是以合成孔径雷达复数数据提取的相位信息为基础来获取地表三维信息和形变信息的一种技术[5]。InSAR通

2、过两副天线同时观测(单轨模式)，或两次近平行的观测(重复轨道模式，如图1-1所示)，获取地面同一景观的复数影像对[6-8]。将两幅SAR复数影像中对应像素的复数值共辄相乘(即相位值相减)，可得到干涉相位图。由于SAR复数影像中的相位信息包含了天线和地表距离信息，所以可以对覆盖同一地区的两幅SAR影像的相位进行干涉处理，并利用其雷达平台的姿态参数重建地表三维信息，即数字高程模型(DEM)，可达到米级的精度InSAR的数据处理流程如图1-2所示。1.2InSAR相位解缠的国内外研究现状1.2.1相位解缠算法的研究现状20世纪60年代末至70年代末，以采用积分法为理论基础的一维相位解缠发展到二维。随

3、后，由于InSAR等二维图像处理的需要，二维相位解缠技术迅速发展。近30年来，为了寻求高质量的相位解缠结果，国内外学者做了大量研究并提出了许多具有代表性的相位解缠算法，按解缠方式可分为两类：（1)基于路径跟踪(Path-Folloum-Norm)的相位解缠算法，将相位解缠问题转化为数学上的最小范数问题来解决。基于路径跟踪相位解缠算法最早由Goldstein等人于1988年提出，后来成为经典相位解缠算法枝切（Branch-Cuty[32]。该算法通过定义、识别留数点，依据最近邻原则连接留数点形成枝切线来隔离噪声、防止局部误差传播到整个图像中，然后对相邻像元的缠绕相位梯度进行积分，从而实现相位的解

4、缠[33，34]。对于数据质量好的局部相位的解缠精度较髙，并且解缠速度快；但当枝切线放置不合理时将会导致误差的传播。这是由于枝切法只利用了留数点信息，所以通常会有枝切将大部分区域隔离起来形成闭合回路以及枝切安置错误的现象。第2章相位解缠原理及关键因素分析2.1引言由于一维相位解缠的积分路径唯一，并且是逐个积分，若受到相位噪声的影响或是遇到地形起伏导致相位不一致或不连续，使其中一点的解缠出现误差，那么这个误差会沿着积分路径传播到整个图像中。因此，为了寻求更多的路径来绕过不连续点，一维相位解缠逐渐发展为二维相位解缠。二维相位解缠需兼顾两个方面：一致性与精确性。一致性是指解缠后的相位数据矩阵中任意两

5、点之间的相位差与这两点之间的路径无关；精确性是指解缠后的相位数据能真实地恢复原始的相位信息目前，常用的InSAR相位解缠方法可分为两类，即基于路径跟踪的相位解缠算法和基于最小范数的相位解缠算法。2.2基于路径跟踪的相位解缠基本原理二维相位解缠一般采用上式来判断积分是否与路径无关。然而在干涉相位中，并不是任何积分都能够满足(2-4)的条件。有些像元上的缠绕相位数据由于噪声的影响或地形起伏比较剧烈，导致二维相位解缠并不孤立于积分路径。1987年Ghiglia、Mastin和Remero发现在二维曲面上沿着某一路径对缠绕相位差求积得到了不一致值(闭合路径积分的非零点被标记为不一致)，解缠相位依赖于解

6、缠路径，并且还发现不一致现象局限在某些孤立点或者孤立区域[M]。后来，Goldstein、Zebker和的精度对这一问题进行探讨。本次实验主要包括四个步骤：(1)利用SARscape软件将研究区域的原始复数数据处理至相位解缠步骤(本次实验选用的是最小费用流解缠算法)，提取其中的干涉相位、相千系数图、解缠相位和相应的参数文件；（2)结合相干系数图，使用InSAR相位解缠系统提供的八种解缠算法对干涉相位执行相位解缠；(3)将八种算法生成的解缠相位与SARscape最小费用流算法生成的解缠相位分别导入系统的DEM生成模块，设置相应的参数，分别提取出相应的DEM;(4)结合系统提供的生成误差图功能，并

7、以最小费用流算法的解缠相位及根据其生成的DEM为参考基准，分别将八种算法的解缠相位、DEM与之进行做差比较，从而对各相位解缠算法进行精度评估。结论论文在分析相位解缠原理的基础上对这两类方法的代表性算法进行了分析研究，重点阐述了四种路径跟踪相位解缠算法(Goldstein枝切算法、质量图路径引导算法、掩膜枝切算法、Flyrni最小不连续算法)和四种最小范数相位解缠算法(离散余弦变换算法(DCT)、无