考虑干涉相位噪声PSI组合和其沉降监测应用

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1、考虑干涉相位噪声PSI组合和其沉降监测应用基金项目：国家自然科学基金资助项目(41074005)；教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-08-0822)；教育部科技发展中心博士学科类基金资助项目(20050147001)作者简介：聂运菊(1978-),女，讲师，博士研究生,研究方向为InSAR理论和应用研究，电话：18170825037,E-mai1:nieyunju@126.com文章编号：0258-2724(2013)03-0448-07D0I:10.3969/j.issn.0258-2724.2013.03.009摘要：为了提高PSI沉降监测的精度，在常用干涉组合方式的基础上

2、，同时考虑空间基线和时间基线阈值以及各干涉对的干涉相位噪声限制，提出一种新的干涉组合方式•选取上海市局部区域作为实验区，以16幅TerraSAR-X(TSX)影像为数据源，采用考虑干涉相位噪声的PSI干涉组合方式进行地表沉降监测•研究结果表明，与已有的干涉组合方式相比,本文提出的干涉组合方式获取的干涉对数量最少(92对)，PS个数最多(27026个)，与水准测量数据进行比较，年沉降速率中误差为土3.89mm/a,比已有的干涉组合方式的精度平均提高1.86-3.00倍，证实了该干涉组合方式的有效性和可靠性.关键词：永久散射体；干涉组合；时空基线；干涉相位噪声；沉降监测中图分类号：P228文献标

3、志码：A合成孔径雷达干涉(interferometricsyntheticapertureradar,InSAR)技术是通过处理和分析覆盖同一地区的两幅或多幅SAR(syntheticapertureradar)复图像所形成的干涉图获取地面高程或地表位移信息，而干涉图中的噪声是InSAR测量技术的重要误差来源.根据文献［1］的研究，干涉图噪声主要来源于系统性热噪声、时间失相关、空间失相关、多普勒质心失相关及大气水气等因素.针对InSAR技术受时空失相关［1-2］和大气延迟［3-4］的负面影响，近年来，利用相干目标法进行长时间序列分析，并将该方法应用于地表沉降监测，已成为InSAR技术领域的研

4、究热点•其中最典型的是永久散射体合成孔径雷达干涉(persistentscattererInSAR,PSI)技术［3-4］、短基线子集(smallbaselinesubset,SBAS)技术［5-6］.这些技术在区域沉降监测应用方面已展现出巨大的应用潜力.但在实际沉降监测应用中，PSI技术因采用唯一主影像，存在长时空基线问题，而在植被覆盖密集地区，因缺乏足够的硬目标无法进行沉降监测.SBAS技术利用短空间基线干涉像对组合生成差分干涉图，增加了公共主影像条件下的干涉对数目，降低了空间失相关对干涉图的影响，但对时间基线没有进行限制，难以避免时间失相关的影响•文献［7-13］在PSI和SBAS方法

5、的基础上，对两者进行了改进和联合.但是，以上方法在进行干涉对组合时，只针对影响干涉对噪声的单一因素（例如时间、空间或时空基线）进行了限制，没有考虑时间序列干涉对的干涉相位噪声对后续PS探测及沉降监测结果的影响.本文在已有干涉组合方式基础上，提出了一种新的干涉组合方式，即在考虑时空基线的同时，考虑时间序列干涉对的噪声影响因素•为验证本文提出的干涉组合方式的有效性和可靠性，以覆盖上海地区（2009年3月一2010年1月）的16幅高分辨率卫星TerraSAR-X（TSX）影像（重访周期为11d,雷达波长为3.1cm）为数据源，与目前常用的干涉组合方式进行了比较分析，并采用考虑干涉相位噪声的PSI干

6、涉组合方式进行地表沉降监测.1存在干涉相位噪声的PSI干涉组合与常规InSAR观测相同，PS目标的干涉相位由参考椭球面相位、地形相位、形变相位、大气相位和噪声等分量的和构成，区别在于PS点上的相位信号是稳定可靠的，随机干涉相位噪声小，借助滤波方法可分离出各相位分量，达到有效去除轨道残余相位、地形残余相位、大气延迟相位并抑制噪声的目的，进而实现精确提取形变信息［14］.PSI技术的基本思想是：假设同一研究区域在某时间段内有N幅高分辨率SAR影像（m,n）,采用整体相关性测度技术［15］确定其中一幅影像作为主影像，其它SAR影像与主影像进行配准并重采样到同一空间［14］,按照干涉组合方式形成Q幅

7、干涉图•在此基础上，利用精密轨道数据和外部数字高程模型（digitalelevationmodel,DEM）分别去除参考椭球面相位和地形相位，得到相应的Q幅差分干涉图.为了探测出准确可靠的PS点，将时序SAR影像振幅值归一化到同一基准，即对所有配准后的SAR影像进行辐射校正，然后提取SAR影像中的PS点，对这些高信噪比的PS点集进行后续处理和分析.2实验结果2.1实验数据为验证本文提出的干涉组合方式的有效性和