基于多尺度相关性分析的InSAR对流层延迟误差改正算法

发布时间：2021-02-26 06:59

　　针对合成孔径雷达干涉技术中对流层延迟误差会影响DEM精度的问题,提出采用小波多尺度相关性分析方法来减弱与高程相关的对流层延迟误差的影响,来提高合成孔径雷达干涉DEM的估计精度。该方法基于小波多分辨率分析理论,根据差分干涉相位不同组成的频率特性,利用小波分解重构均方根误差变化率确定分解层数,降低地形残差相位、噪声相位等对大气延迟误差相位估计的干扰,提取对流层延迟误差相位所在频带;然后结合对流层延迟误差相位和雷达坐标系下的DEM在不同尺度上的相关性定权并进行降权处理,重构解缠差分干涉图,改正差分干涉相位中与高程相关的对流层延迟的影响。采用本文方法对覆盖河南义马地区的2景ENVISAT ASAR数据进行处理,得到对流层延迟误差改正后的差分干涉图,估计的与高程相关的对流层延迟相位,与地形变化情况吻合。将对流层延迟误差改正后的干涉图用于DEM高程估计,结果显示本文方法重建的DEM与Aster GDEM的标准差由30.7 m提高到26.37 m,提高了InSAR DEM估计精度。 

【文章来源】：地球信息科学学报. 2020,22(09)北大核心

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

改正后InSAR DEM局部结果对比

采用覆盖河南义马试验区的2景ASAR影像作为实验数据，来验证上述方法的可行性。研究区域覆盖范围约为100 km×100 km，影像分别获取于2006年11月19日和2007年1月28日，影像维数大小为100像元×100像元，数据详细信息见表1。实验中采用SRTM DEM作为外部DEM数据，为实验区提供初始高程估计值，采用日本空间局的Aster GDEM作为参考值，对InSAR重建的DEM的精度进行评价。SRTM DEM和Aster GDEM这2种DEM由于采用不同的技术手段获取，其具有不同且相互独立的高程误差。选取Aster GDEM作为参考值，是由于考虑到在平坦的地区，SRTM DEM是可靠的，但在地形起伏的山地，由于受几何畸变影响较大，SRTM DEM存在过高估计，同时考虑到研究区域没有更高精度的DEM作为参照，故采用Aster GDEM进行比较，其分辨率为30 m。首先采用GAMMA软件对数据进行处理，方位向和距离向的视数为4和20，对两景SAR数据进行二轨差分干涉处理，生成干涉图并去除平地效应。然后将30 m分辨率的SRTM DEM数据编码到SAR坐标系下，并根据轨道参数模拟地形相位，去除干涉图中的地形相位。最后对差分干涉图进行滤波处理，根据相干图，设置相干性阈值为0.3，对差分干涉图采用最小费用流法相位解缠，利用一次曲面多项式模型去除轨道误差后得到解缠相位图。

图3(a）是小波分解重构均方根变化率图，代表了RMSE变化率随分解尺度的变化（分解尺度变化范围为1-16）。由图可见，RMSE变化率随分解尺度的增加先缓慢增加再减小，说明地形残差相位和噪声相位的部分成分被滤除，在分解尺度为12时，变化率为1.01。之后，RMSE变化率介于1.00～1.01之间，逐渐趋于稳定，当分解尺度为12时，小波窗口尺寸能够涵盖SAR影像覆盖范围100 km，故确定的小波分解尺度为12。图3 本文方法实验结果

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3052233