【《InSAR技术原理分析概述》5900字】

PAGE59InSAR技术原理分析概述目录TOC\o"1-3"\h\u5486InSAR技术原理分析概述 139601.1InSAR干涉几何 1170151.2D-InSAR原理和方法 5112191.3时序InSAR算法 7306341.3.1PS-InSAR技术 739881.3.2SBAS-InSAR技术 10235451.3.3StaMPS算法 121.1InSAR干涉几何自20世纪50年代以来，合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)遥感理论与技术一直处于快速发展态势，目前已经成为一种重要的对地观测技术手段。相比可见光和红外遥感，SAR成像属主动遥感，因雷达传感器所采用的波长较长，受大气散射的影响较小，可以穿透云层、薄雾、雨和尘埃等，故SAR主动遥感具有全天候、全天时等明显的技术优势。SAR系统利用脉冲波束压缩技术提高距离分辨率，利用合成孔径技术等效放大天线孔径提高方位分辨率。通过主动发射电磁波和接收地面物体反射的回波信号，可以获得合成孔径雷达原始数据，其成像几何关系见如图2-1。图2-1合成孔径雷达成像几何关系假设合成孔径雷达孔径长度为D，方位向分辨率可以表示为：（2-1）式中，为雷达波长；为斜距；为真实孔径长度。距离向分辨率可以由如下公式计算得到：（2-2）式中，为光速；为脉冲宽度；为信号带宽。为了更加直观反应SAR系统的成像特性，可将斜距向分辨率投影到地面，即：（2-3）式中，为地距向分辨率；雷达入射角。SAR影像的每个像素既包含地面分辨元的雷达后向散射强度(振幅)信息，也包含与斜距(即传感器到目标的距离)有关的相位信息[24,63-65]。由卫星记录获得的原始数据被传送回地面工作站后需要经过聚焦处理生成单视复数影像（SingleLookingComplex,SLC）。SLC数据由两部分组成：复数的实部记录振幅信息；复数的虚部记录相位信息。可以用公式(2-4)的复数关系表示（2-4）式中，表示复数的实部；表示复数的虚部；表示强度信息；表示相位信息；表示虚部单位。图2-2雷达干涉测量几何原理InSAR干涉测量的几何原理如图2-2所示。其中P为两颗卫星观测地表的同一目标,S1和S2是两个天线的位置，H为在S1时距参考椭球面的高度，R1、R2分别S1和S2对地观测的往返斜距，是S1的雷达侧视角，是基线倾角，B为两颗卫星之间的空间基线。在对主、从影像进行干涉分析，实质是两幅SAR影像对应像素复数值的共轭相乘[13,66]，即（2-5）这里，干涉结果仍是一个复数，包括振幅和相位，共轭相乘实际上是两个原始信号的相位进行相减，表示为：（2-6）（2-7）（2-8）其中，为雷达波长；和为对应斜距和的相位整周数；和∈[-π，π)，分别表示对应斜距和的非整周数相位。为了获得地面P点的高程值，不妨将两次卫星过境的相位差设为。其中，为地面点P经过两次SAR成像记录在影像中的相位作差。可以得到高程表达式：（2-9）从理论上来说，两幅SAR影像生成的干涉相位中包含参考椭球面相位、地形相位、形变相位、大气延迟相位和噪声相位，可以如下表示：（2-10）当SAR卫星对地面P点两次观测时，如果该点发生形变，P点沿形变分量方向移动到P2点（如图2-3），则可获得沿雷达视线方向的形变量。图2-3InSAR地表形变观测几何原理由式（2-7）和式（2-8）可以得到干涉相位表达式：（2-11）其中，。因此，可以将上式改写为：（2-12）式（2-12）中，为参考椭球面相位和地形相位的合成相位量，为沿雷达视线向上的地表形变相位量。将参考椭球面相位和地形相位的合成相位设为,同时考虑到地表高度和基线的关系，可以得到下列表达式：（2-13）（2-14）为了获得沿雷达视线向上的地表形变，可以将形变量和形变相位建立关系：（2-15）上述讨论忽略了InSAR地表形变探测时大气延迟相位和噪声相位对地表形变量的影响。由上述分析可得，波长越短，雷达测量系统的形变精度越高；波长越长，雷达干涉系统的形变测量精度越低[67-68]。1.2D-InSAR原理和方法为了提取地表形变信息，需要去除干涉相位中的参考椭球面相位、地形相位、大气相位和其余噪声相位。合成孔径雷达差分干涉测量(DifferentialInSAR,InSAR)技术就是对覆盖同一区域的不同时期的SAR影像进行差分干涉处理得到差分干涉相位，然后去除差分干涉相位中除形变相位以外的其余相位以提取雷达LOS向的一维形变信息。自1989年Gabriel等人提出DInSAR方法以来，随着InSAR方法与理论的不断发展，DInSAR已被广泛应用于地震、滑坡、火山、冰川和地表沉陷等方面的监测和反演。DInSAR提取地表形变信息的数据处理流程一般包括SAR影像配准、相位干涉图生成与滤波、参考椭球面相位去除、地形相位去除(即差分处理)，相位解缠、地理编码等步骤，技术流程如图2-4所示。图2-4DInSAR提取地表形变流程当地面发生形变时，不考虑大气相位和噪声相位，则形变点的干涉相位等于参考面相位、地形相位和形变相位贡献之和。反之将干涉相位减去参考面相位和地形相位则可以得到形变相位，即：（2-16）DInSAR观测几何如图2-3所示，如果卫星第二次成像时地表已发生形变，地面点P2沿矢量r方向平移到P3点，点P2的位移量r在雷达视线S1P2上存在投影分量△r，这时雷达天线S2获取目标点P3信息的有关参数与P2点相比已发生了变化，得到形变后观测影像。S1和S2获得的两影像经配准后进行干涉处理，得到地表发生形变后的干涉相位表达式为：（2-17）相对雷达斜距R来说，地面形变量r为无穷小，故近似平行于，可以认为，故式（2-17）可变为：（2-18）式（2-18）右边第一项为参考椭球面相位和地形相位的贡献之和[69]，而右边第二项则是由于地表位移引起的形变相位（雷达视线方向），即形变相位为：（2-19）将式（2-19）进行变换，可得到地表形变量为：（2-20）由式（2-20）可知差分干涉相位的一个整周相位（即一个干涉条纹）对应于（雷达波半波长）的地表形变量，显然，对于DInSAR地表形变测量来说，雷达波波长越短，形变测量精度越高；波长越长，形变测量精度越低。理论上，DInSAR技术可以探测到厘米甚至毫米量级的地表形变。这里得到的地表形变量为沿雷达视线方向的一维地表形变量，即真实三维形变在雷达视线方向的投影。当地表形变方向与雷达视线方向垂直或夹角较大时，通过DInSAR技术难以探测到这种形变，这是DInSAR监测地表形变的一个局限性。由于DInSAR测量使用雷达波穿过大气从地表反射回雷达信号接收器，这中间不可避免会受到大气的影响。同时，DEM数据与卫星轨道参数也存在误差，这就会在差分干涉相位上留下残留参考椭球面相位和地形相位。并且，过长的时空基线也会带来失相干的问题。这些问题里对DInSAR测量精度影响最大的是大气误差和时空失相关，为减弱这些误差对形变测量精度的影响，逐渐发展出了众多的时序InSAR技术，在下一节将进行详细介绍。1.3时序InSAR算法1.3.1PS-InSAR技术为了克服时空失相关、大气延迟和轨道误差的影响，Ferretti等[70]于2000年提出了PSInSAR理论。该理论的整体思路是对覆盖研究区域的多幅SAR影像配准后选取合适的方法识别PS点（具有稳定雷达散射特性的点目标点目标），并以一幅影像作为主图像，其他影像作为干涉对产生相应的干涉相位。然后提取识别出的PS点的干涉相位，构建PS网络，求解线性变形和高程误差；之后，从原始干涉相位中去除线性变形和高程误差相位，得到残差相位。恢复残差相位的时间序列后，再用时空滤波的方法分理出非线性形变相位、大气相位和噪声相位。最后将线性形变相位和非线性形变相位叠加即得PS点的形变相位。假设研究区域存在N+1景不同时段的SAR影像数据，首先考虑时间基线、空间基线、多普勒中心频率及热噪声的共同影响，使相干性之和达到最大，即保证式（2-21）的值最大，并选择这景影像为主影像，将其余N景影像分别与主影像配准，并引入DEM,得到N个差分干涉像对。（2-21）接下来通过SAR影像的振幅信息和干涉的相位信息采用振幅离差设定阈值选取PS点，其表达式为：（2-22）式中，为第n个干涉对的差分相位；为第n个干涉对的低通滤波相位；为第n个干涉对的地形残差相位。然后对最终的PS点进行组网，从而进行相位解缠、大气延迟相位的获取、空间相干与非相干视角误差的估算，以及最终的形变结果。PSInSAR方法的具体处理流程如图2-5所示。图2-5PS-InSAR技术处理流程永久散射体（下文简称PS）是指在长时间序列中能够保持高相干性且强散射特性的地物目标，例如岩石和人造建筑等。由于PS具有很强的散射特性，因此它在SAR图像强度图上显示为亮点，PS点的相位稳定性使得它不受时间、轨道间距的影响，基于PS点进行建模求解，可以得到比较可靠的形变信息，克服了时空失相关的问题。所以，如何从SAR影像中识别PS点是PSInSAR技术中关键步骤。目前探测PS点的方法有很多，例如相干系数阈值法、振幅离差指数阈值法、相位离差指数阈值法，下面简单介绍这几种常见的方法。相干系数阈值法相干系数是用于评估对主从图像的干扰的相干性的标准，取值范围是[0,1]。如果系数为0，则表示两个图像完全不相干。如果值为1，则影像完全相似。设有N+1幅SAR影像，选取其中一幅当做主影像，将其他N幅辅影像与其配准得到N幅干涉图。一般用相干系数来衡量干涉相位噪声的高低，从而探测PS点。要计算任一像元的相干系数，先选取以该像元为中心的m×n阶的运算窗口，然后计算窗口内的像素信息，、分别是主、辅影像，公式如下：（2-23）对于N个干涉对，可以计算得到每一个分辨单元的相关系数时间序列：，，…,,并计算出相干系数的平均值，通过设定合适的阈值筛选出PS点。虽然使用相关系数阈值方法选择PS点，计算很简单，但是存在一些问题：首先，根据设置的窗口大小来计算相关系数值。如果将窗口设置得太小，则相关系数值的可靠性将降低，如果窗口增大，则相关系数值的可靠性得到提高，但是容易导致孤立的PS点不被识别；其次，设定阈值的大小还决定了PS点识别的有效性，如果阈值太高，则无法检测到一些周围有少量噪声的PS点，如果阈值太高，将提取有效像素周围分布严重不相关的点。最后，如果不去除地形，则在相和大气相等成分的情况下，计算出的相关系数不能完全反映相关性。因此，仅靠相干系数来提取PS点是不可靠的。振幅离差指数阈值法1999年，Ferretti等[32]针对PS探测，提出了振幅离差指数方法，提出对于高信噪比的像元，可以利用时序振幅的稳定性来识别PS点。振幅阈值和振幅离差指数阈值方法的表达式为：（2-24）其中，和分别代表平均振幅图像的平均振幅值和标准差；为振幅离差指数，和分别代表振幅的平均值和标准差，为设定的阈值，取值范围一般在0.25到0.4之间。第一个公式表明，比平均强度值高的像素点有着更好的相干性；第二个公式意味着具有较小ADI值的目标在时序上有着更好的稳定性。相位离差指数阈值法相位离差阈值法主要是通过对地面目标在长时间序列上的相位稳定性来探测PS点。而相位稳定性是指地面目标后向散射特性的稳定性。首先按式（2-25）计算配准后的影像的每一个像元的时序相位值，如下所示：（2-25）式中，、分别表示复数的实部和虚部，、代表影像的行数和列数，表示时序相位值的平均值。相位离差指数按下式计算：（2-26）选取合适的相位离差阈值，若候选的PS像元的相位离差小于给定的阈值，则选为PS点，若候选PS像元的相位离差大于给定的阈值，则剔除。由于相位离差阈值法只考虑了相位信息，因此存在两点问题：第一，像元的相位中包含了大气延迟相位、失相关噪声等相位，因此相位离差的可靠性不高；第二，像元在记录相位时是非线性的，只是将相位的主值记录下来，因此对于探测PS点并不十分可靠。1.3.2SBAS-InSAR技术SBAS方法的主要原理是通过设置的时间基线和空间基线阈值为配准好的多景SAR图像选择合适的干涉对组合[35]。时空基线的阈值是提高干涉图的相干性，然后选择相干目标，并基于相干目标进行相位建模和参数解算，然后根据各自的特征采用滤波方法进行分离。求出变形阶段，大气阶段，噪声阶段等的信息，最终获得研究区域长期序列的变形信息。与DInSAR方法相比，SBAS可以更好地克服时空失相干的影响，并减少大气延迟误差，地形误差，高程误差和其他噪声误差。SBAS-InSAR技术流程如图2-6所示。图2-6SBAS-InSAR技术处理流程假设SAR卫星在该地区分别于时间点获取N景SAR影像，生成了M个干涉对组合，并且M满足式（2-27）所示关系：（2-27）以任意时刻差分干涉相位为例在不考虑时空失相干、大气延迟、高程延迟、高程误差和其他噪声等因素的情况下，表示方位向坐标和表示距离向坐标，则该幅干涉图中像元的干涉相位可以表示为：（2-28）式中，表示雷达波的波长，和分别表示像元在时刻和时刻()沿LOS向的形变量。设=0，则像元任一时刻的相位差为：（2-29）在对形变信息进行解算时将其表示为矩阵，根据最小二乘法求解干涉图每个像元的形变时间序列，并设像元的N阶相位组成向量为待求向量：（2-30）解缠后的差分干涉相位的M阶组成向量为观测量：（2-31）依据（2-30）和（2-31），可得：（2-32）上式方程组为包含N个未知数的M阶方程。A为M×N的矩阵，如下式所示：（2-33）矩阵A的秩为N(M×N)，用最小二乘法可求解：（2-34）若在时空基线阈值的限制下，SAR影像被分割成多个子基线集，则矩阵A秩亏，此时为奇异矩阵，设有L个子集，则A的秩为N-L+1，式（2-34）中方程的解不唯一，用奇异值分解将A分解成：（2-35）式中，U为M阶正交矩阵，W为M×N阶正交矩阵，式（3-35）的最小二乘范数解为：（2-36）式（2-36）求得的相位解在时序上不连续，所以可以转化为求解相位变化速率，则待求参数向量为：（2-37）（2-38）和为主从影像的时间序列。简化后，如下：（2-39）B为M×N阶的非列满秩矩阵，对B进行奇异值分解求得相位变化速率，求积分即可求得像元的时序形变信息。1.3.3StaMPS算法StaMPS永久散射体干涉测量技术是Hooper等于2004年提出的时序差分雷达干涉算法，主要用于非人工地表区的形变探测。本算法进行相位时序分析时，是采取相位时域分析算法，并根据时域相干系数来判断相位是否具有时域稳定性。当点的时域保持稳定时，StaMPS调用Doris进行差分干涉，并采用统计费用网络流相位解缠算法进行相位解缠[71-72]，然后基于解缠后的相位实现形变速