【《InSAR基本原理及误差来源分析》5600字】

InSAR基本原理及误差来源分析目录TOC\o"1-3"\h\u708InSAR基本原理及误差来源分析 1145561.1InSAR地表形变监测基本原理 1133031.2InSAR复影像配准精度分析 2186081.1.1InSAR系统模型 276391.1.2干涉相位误差统计特性 3133451.1.3配准误差 52441.3干涉基线距误差分析 5144871.3.1基线误差分析 540431.3.2基线误差对干涉相位的影响 6180531.3.3基线校正 723741.4时间失相关 7308261.5空间失相关 8521.6大气延迟误差 9140481.6.1大气延迟误差成因 9326891.6.2大气延迟效应对干涉相位的影响 966401.6.3大气延迟改正 101.1InSAR地表形变监测基本原理如图2-1所示为重复轨道干涉InSAR系统的几何示意图，S1和S2分别代表雷达两次经过相同区域成像时的天线的相位中心，S1和S2之间的距离是基线B，它们与地面目标P的距离分别为R1和R2，α是S1和S2之间的空间距离与水平方向的夹角，θ是S1处雷达侧视角，h为测量目标点P的高度，H是天线到参考椭球的垂直高度。在三角形S1S2P中，采用余弦定理可得： R22=其中R1=R2 δR=−B2在雷达干涉测量系统中，可以认为基线B≪R2， δR=Bsinθ−α相位差为： δ∅=−4πλ高程为: h=H−R1图2-1InSAR几何示意图Figure2-1InSARgeometrydiagram理论上来说，InSAR干涉相位ϕ由多个相位的分量组成，具体如下： ϕ=ϕref其中ϕref为参考椭球相位，ϕtop为地形相位，ϕdef为形变相位，ϕatm为大气相位，ϕnoi为噪声相位。参考椭球相位也就是平地相位。由平地相位引起，在雷达观测成像时因卫星传感器对观测点的入射角和斜距的不同而导致相位发生变化。加入精密的卫星轨道数据即可去除。地形相位由地形的变化引起，使用精密轨道数据和DEM数据可以去除部分的地形相位而得到残余地形相位。形变相位是由卫星两次观测地表时，地表发生了形变引起的相位变化，主要体现在沿雷达视线方向的变化量。而噪声相位以高频分量的形式表现在相位模型中，通过低通相位滤波来抑制。大气相位在后面小节有具体的描述。1.2InSAR复影像配准精度分析1.1.1InSAR系统模型假设SAR获取到的由物体反射的回波信号为复平稳高斯过程，则天线获取的信号可表示为 P=fx,y式中，f(x,y)为观测区域中散射单元；W(x,y)=sinc(πx/Rx)·sinc(πy/Ry)为SAR系统的脉冲响应函数，Rx为雷达系统方位向的分辨率，Ry为雷达系统距离向的分辨率；r为卫星到地面目标的距离；n为复高斯噪声。令雷达影像干涉对在方位向和距离向的配准误差为Δx和Δy,假设Δx=0，Δy≠0，且基线的水平分量Bx=B，垂直分量By=0，当观测目标由独立的均匀散射中心组成时，通过积分得到干扰回波信号的互相关函数为 P1∙式中，σ0为平均雷达散射截面，而相关系数γ可表示为 γ=γbaseline式中，γbaseline为基线去相关；γreg为由配准误差导致的去相关。1.1.2干涉相位误差统计特性由式（2-8）和式（2-9）可知，复影像精度配准是直接影响相位精度的首个环节。因此一定要分析配准误差在干涉相位中造成的影响程度。干涉相位与相干系数的精度的相关性非常高。假设散射体为高斯分布，则干涉相位的概率密度函数为 pdfϕ=式中，Ф0为真实相位。如果将相位限制在Ф0中的土π范围，有 Eϕ σϕ2=式中，Li2为二次对数函数，Li2γ2=图2-2干涉系数估计随独立像素样本个数变化示意图Figure2-2Schematicdiagramofinterferencecoefficientestimationwiththenumberofindependentpixelsamplesinthewindow（a）干涉相位随相干系数的概率密度函数曲线（a）Probabilitydensityfunctioncurveofinterferencephaseversuscoherencecoefficient（b）干涉相位随相干系数和估计窗大小的关系（b）Therelationshipbetweentheinterferencephaseandthecoherencecoefficientandthesizeoftheestimationwindow图2-3干涉相位与相干系数关系图Figure2-3Relationdiagramofinterferencephaseandcoherencecoefficient1.1.3配准误差如上所述，配准偏差引入的噪声将导致干涉图失去相干性。为了获得较高的相干性，必须确保主影像和从影像的最佳配准。对于分布比较分散的目标，配准偏差可能会导致干涉图完全失相干。此时，这两个图像的地物目标是完全不匹配的。因此，解决干涉处理必须是像素级的配准，配准去相干如下： γcoreg,r式中，ur为配准误差在方位向分辨率Δr的小分量。当配准误差高于0.1个像素，相干性几乎不随配准精度进一步提高；该阈值对应的相干值γcoreg,r γcoreg=1.3干涉基线距误差分析1.3.1基线误差分析星载InSAR处理干涉基线必须获得卫星的轨道位置及其情况的空间矢量，以便更好地解决问题。之后也可以平地相位的消除。因此，InSAR高度和反演结果非常容易发生观测卫星的轨道误差。通常，星载SAR的动态实时轨道数据的精准度不够，必须使用高精度的轨道数据。例如，欧洲空间局的ERS-1/2和ENVISAT卫星有两种获得高精度轨道数据的方法。第一个是空间局本身提供的卫星精确轨道数据，其径向误差为8-10厘米。另一个是由代尔夫特理工大学使用信息内容（例如地球重力场的物理模型）计算出的精确轨道数据，径向误差为5〜6厘米。由于此阶段的技术仅能获取厘米度量的精确轨道数据，并且当轨道精度在毫米量级时，才可以获得具有约1米的定位精度的涉图，目前的水平还难以实现。为了满足要求，必须精化基线。由雷达干涉原理可知干涉相位为： ϕ=ϕref式中，ϕref为平地相位或者参考相位，表示平地效应对相位的贡献量；ϕtopo为相对参考面地形变化产生的相位；ϕdef为地表形变产生的干涉相位；最后一项中ϕnoise包含大气相位和其他噪声相位。其中: ϕref=− ϕtopo=− ϕdef=−1.3.2基线误差对干涉相位的影响1）基线误差对平地相位影响由式（2-15）可得到参考相位误差与基线误差的关系式为： Δϕref=−因此，厘米级别的轨道误差造成的平行基线误差对于平地相位影响更严重，并且很可能导致多个条纹发生偏差，同时，星载系统使用的波长不同，并且平行基线误差对L,S,C,X波段平地相位具有越来越大的影响。2）基线误差对地形相位影响地形相位是在差分雷达干涉测量中只保留形变信息的地形起伏相位，可以通过融合信息内容（例如卫星轨道），结合外部或者InSAR生成的DEM数据模拟干涉图而获得。参考式（2-16），垂直基线误差对地形相位的影响为： Δϕtopo=−从上式中可以看出，传感器光的波长也造成了地形相位误差，即短波长对地形相位误差影响大，长波长对地形相位误差影响小。3）基线误差对高程误差影响由式（2-19）可推演出垂直基线误差对高程反演精度的影响。导致2π相位变化对应的高程变化为高程模糊度，其表达式为： h2π=−如上式所示，高程模糊度与垂直基线成反比，与卫星与地物间的斜距及传感器波长成正比。4）基线误差对形变相位影响形变相位信息精度主要受平地相位、地形相位、大气及噪声相位所影响。在形变测量中，其他分量误差都可以传递到形变相位中。1.3.3基线校正基线校正的方法一般来说可以分为两钟。第一种，使用地面上的控制点来进行校正基线的方法。该方法通过挑选没有形变过程的地面控制点，计算线性变化的水平基线误差，但是对于垂直基线误差的效果不好。另外该方法中如何将控制点匹配到SAR图像的影像坐标系中也是一个技术难题。第二种方法是通过使用外部DEM，通过在经过剔除地形相位、平地相位后的相位与空间基线的相关性来再次预计基线。1.4时间失相关时间失相关一般是由于在第一次SAR成像和第二次成像期间地表上的一些散射体的物理、化学特性和分布特性产生了改变。例如，由周期性植物群落的覆盖变化引起的相位是不相关的，还有由地震前后的地表强烈变化引起的失相关等。对于这种地球表面的改变，通常干涉影像对之间的时间相差越久，相关性的损失就越大。在城市市区中，由于人为建筑等硬反射目标较多，即使采集干涉影像对的时间基线为数月甚至数年，很多SAR干涉影像对仍能维持高相位相关性。但是由于机载SAR干涉使用的双天线可同时进行数据采集，所以不会受到时间失相关的影响。另外，对于某一个地表上被观测的识别区域，其传输特性关键是由成像SAR系统的主要参数和成像面的几何和电学特性决定的。确定区域中散射体的组成和结构，其明显的变化可能会导致更严重的失相关。如果在识别区域中观察到波长单位级的位置改变，或者整体目标像素中的物质的物理结构或特性发生明显变化，都会导致失相关的产生。常会出现地震灾害导致的地表形变引起的失相关和滑坡等物质形态改变引起的失相关。而识别区域的电学特征是带有与水分含量十分相关的介电常数的函数。因此，识别区域内地物电特征的变化也很容易造成相关性的损失，关键体现在地物含水量的变化，在植物群落生长发育区、寒冷多雪区、农牧区，极有可能造成更严重的失相关。所以，经过越久的时间观察（即长时间基线）越影响维持干涉的相关性，尤其是针对植物群落茂盛的地区。此外，改变雷达波长对保持时间相关性的效果也存在一定的差异。总体发展趋势主要是：雷达波长越长，越有利于时间相关性的维持。这是由于雷达波长较长。穿透能力越强，它的工作能力就越强。例如，在植物群落覆盖的区域，较长的雷达波可以通过树冠到达地表，然后被地表反射，而较短的雷达波很可能被树冠表面反射。而地表散射的可靠性优于树冠表面散射的可靠性，而且其可靠性要高得多，因此长波段雷达波的时间相关性明显高于短波段雷达波的时间相关性。1.5空间失相关空间失相关一般是由于雷达波在两个SAR成像周期以不同的倾角直接探测地面上的目标引起的。包含表散射失相关和体散射失相关有两种形式。其中，表散射的失相关由不同的SAR侧视角引起，导致两个雷达回波数据信号具有不同的地面反射数据，即两个观测到的目标在响应信号时存在相对偏差，进而导致雷达回波数据信号不完全一致。体散射的失相关涉及雷达探测波的穿透效果，它与雷达的波长和散射体的大小有较高的关联。在高穿透区，如植物群落（山林、粮食作物）覆盖区和冰川堆积区，体散射比表面散射更严重。在具体的干涉测量中，干涉影像对的空间基线是选择图像的关键指标值。干涉基线非常长肯定会致使影像的相关性较低，产生劣质的干涉成果。在以获得的地表形变数据信号作为首要目标的差分干涉测量的准确性方面，较短的空间基线不仅有益于提高干涉质量，而且有利于形变数据信号本身的采集和显着降低DEM偏差的危害。但是在获取地形为目的的InSAR干涉测量中，使用比较长的干涉基线对于提高相关性的方面是没有好处的，而且更容易受到失相关噪声的危害，但相比于高程相位的误差更利于提高相位的精准度。因此，干涉基线的选择也是选择最优方法的过程。1.6大气延迟误差1.6.1大气延迟误差成因地球上的大气是混合气体，它由多种气体组成，其中还包含水汽和部分杂质。尽管水汽在大气中的成分很少，但它的含量是动态变化的，而且变化程度较大，在0%~4%之间。当合成孔径雷达对地表进行观测并且生成图像时，雷达发射的电磁波要在整个大气层中穿过。大气中的水汽会对电磁波信号造成影响，最主要的影响就是使信号在传播路径中发生折射效应。相比于电磁波信号在真空中的传播，大气中的介质会使微波信号在传播时发生速度的改变和造成路径走向的偏移，这两种效果结合在一起表现为倾斜方向上传播距离的变大，即大气延迟。1.6.2大气延迟效应对干涉相位的影响InSAR中的大气效应是重复轨道雷达干涉测量中最紧要的误差来源。1994年，Massonnet在利用InSAR研究Landers地震时首先发现了受大气效应影响产生的干涉条纹；1997年Zebker发现不考虑基线影响时，相对湿度20%的时空变化，可能会引入10~14cm的形变误差[15]。对于重复轨道雷达干涉测量，其干涉相位的变化主要受到大气中的对流层的影响。对于大气延迟的改正往往研究的是对对流层延迟的改正，针对对流层中的水汽进行改正。当雷达信号在传播时发生大气延迟，此时在InSAR系统中所获得的相位发生了偏移，表达式如下： ϕ1=其中ΔR1，ΔR2是大气延迟效应造成的影响。而干涉相位为： ϕ=ϕ1当两次测量时的大气条件相同或相似，那么两次雷达信号的传播路径是相同的，这时由大气延迟引起的传播路径差会相互抵消，不会产生影响。但在实际测量过程中，大气中的水汽含量是不断变化的，只有在同时测量时才能保证大气条件完全相同。由式（2-22）可知，大气效应造成的相位误差如果不严格的加以区分开，会与地形或形变信息造成的相位误差相混淆。而在二轨法重复轨道InSAR测量中，大气延迟会引起地形和形变相位的误差。具体如下：