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《基于相位空间相关性分析的psinsar技术》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第28卷第3期地理与地理信息科学Vol.28No.32012年5月GeographyandGeo-InformationScienceMay2012基于相位空间相关性分析的PSInSAR技术在地面沉降监测中的研究与实践刘欢欢1,范景辉2,陈建平3,郭小方2(1.中国地质博物馆,北京100034;2.中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083;3.中国地质大学北京市国土资源信息开发研究实验室,北京100083)摘要:PSInSAR技术克服了图像失相干和大气影响等限制因素,扩展了DInSAR在提取大面积微小形变上的应用,但基于亮度离散度和先验形变
2、模型的PSInSAR有一定的局限性。基于相位空间相关性分析的PSInSAR技术通过分析相位各个组分的空间相关性,完成PS的选择和形变信息提取,可以在没有亮散射体的情况下选取PS点和提取各种地表形变信息,且不受先验的形变时间模型限制,可应用于各种形变研究。该文以天津地区地面沉降监测实践为例,描述了该方法的关键技术和工作流程,利用14幅ENVISATSAR数据,得到了较好的监测结果。关键词:相位空间相关性;PSInSAR;地面沉降中图分类号:P642.26文献标识码:A文章编号:1672-0504(2012)03-0015-05地面沉降在我国许多地区
3、均有出现。DInSAR1数据预处理对地表微小形变很敏感,且具有全天候、全天时、广覆盖、高分辨率等优点,但由于两次观测条件变化造实验数据是2003年10月至2005年12月的14成的干涉图像时空失相干以及大气不均匀产生的大景天津地区ENVISATASAR数据(vv极化,成像气相位延迟等,严重限制了其应用范围和监测精度。模式为IS2)。根据最小化干涉图的非相干之和以及PSInSAR技术通过选取PS点并分析这些呈类点散最大化干涉图的相干性之和的主影像选择原则,以射体的像素的相位来反演形变信息,保证了相位质2004年8月27日的SLC为主影像,生成13幅
4、差分量;通过建立形变模型和对这些像素的时序滤波可干涉图,研究范围为16000行*3300列,13幅辅影去除大气相位等误差,克服了DInSAR图像失相干像与主影像的时间和空间垂直基线如表1所示。和大气影响等限制因素[1-9]。但上述方法大多通过表113幅辅影像与主影像的时间和空间垂直基线Table1Temporalandspatialperpendicularbaselinesbetween分析像素的亮度值及其变化来选取PS点,在城市地theslaveimagesandmasterimage区比较适用,应用于自然地貌时,会因为亮度值或亮编号成像时间
5、时间基线(d)空间垂直基线(m)12003-10-17-315721度变化的阈值太低而不能得到可靠的结果。再者,22003-12-26-245548通常需要用形变的时间模型识别PS点并去除其干32004-01-30-21061242004-03-05-175-183扰信息,会产生如下问题:一是模型通常被假设为匀52004-04-09-140780速或周期性等,不适用于不规律形变;二是通常地表62004-05-14-105-46472004-06-18-70-25随时间的形变规律本来就是研究目的之一,先验的82004-07-23-35248时间模型
6、显然会有限制。92004-12-10105-112102005-03-25210-789天津在地质构造上易发生地面沉降,虽然自112005-06-03280-327122005-09-16385-801986年加强了沉降控制和监控体系建设,取得了一132005-12-3049059定成果,但沉降形势仍比较严峻。本文以天津地区前期的主要工作流程是:读取主辅影像的DE-地面沉降为例,通过分析差分干涉图上各像素的相OS精轨数据,完成辅影像到主影像的粗配准和精配位组分及各组分的空间相关性完成PS点的选取,几准,读取SRTMDEM高程数据,重采样13幅辅影
7、乎适用于所有地表情况,且不受形变模型限制,能获像,对主辅影像共轭计算生成干涉图,去除用精密轨得各个成像时期的形变信息,类似的方法已被应用于道计算出的平地相位及地形相位分量和地理编码。[10,11][12]监测火山及青藏高原北麓地区的冻土形变。在对辅影像到主影像进行子像素级精配准时,考虑收稿日期:2011-12-19;修订日期:2012-03-05基金项目:国家公益性基金项目“地质灾害雷达干涉测量预警系统的研究与设计”(200811053)作者简介:刘欢欢(1984-),女,回族,硕士研究生,助理工程师,研究方向为遥感与地理信息系统应用。E-mai
8、l:liuhh3s@163.com第16页地理与地理信息科学第28卷到有些辅影像与主影像的相关性太低会降低配准精1Nγx=|∑expj(
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