高分辨率机载InSAR相位解缠方法研究

发布时间：2017-12-19 11:48

  本文关键词：高分辨率机载InSAR相位解缠方法研究　出处：《中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：合成孔径雷达干涉测量(InSAR)是一项利用复图像相位差作为信息源提取地表三维信息的技术。目前InSAR技术主要运用于生成大面积高分辨率的数字高程模型(DEM)和检测地表形变。相位解缠是InSAR技术的关键步骤,其精度直接影响DEM和地表形变精度。目前国内外学者提出了几十种相位解缠算法,主要分为三大类:1)路径跟踪法;2)最小范数法;3)网络流法。路径跟踪法易形成解缠孤岛;最小范数法易造成全程的误差传递。而网络流法兼具了解缠连续性与限制误差传递的优点。SNAPHU算法为网络流法,被广泛运用于InSAR数据处理中,本文以SNAPHU算法为机载相位解缠算法的研究基础。SNAPHU本为星载相位解缠算法,其参数与几何模型与机载InSAR系统并不完全匹配,因此根据机载系统的特性,修正其参数与几何模型。此外,机载In SAR系统获取的数据分辨率更高,相较星载数据更易出现相位不一致,尤其在山区,树木繁茂区域或者是水体区域相干性低,产生严重的相位不一致。相位不一致为局部问题,当干涉数据存在严重相位不一致时,SNAPHU作为一种全局算法,并不能很好地解决该问题,解缠结果往往存在沿相位不一致为分界的大面积相位跳变。为解决上述问题,结合路径跟踪法和网络流法的优点,提出一种残差点退化的修正几何模型的统计费用网络流机载相位解缠算法。该算法根据残差点及其邻域像元的性质对残差点进行处理,使其退化为非残差点,使局部数据得以优化;再采用机载统计费用网络流法对退化后的图像进行解缠。该算法可分为3步:1)残差点退化;2)机载统计费用网络流相位解缠;3)中值滤波。该算法结合了局部求优与全局求优算法的特点,从而在整体上具有良好的解缠性能,有效地解决了解缠相位大面积跳变的问题;此外,中值滤波能有效降低噪声的影响,对噪声具有鲁棒性。本文创新点在于提出一种能解决这种大面积相位跳变的机载相位解缠算法。创新点有两处:1、对滤波且去除平地相位后的干涉图像,进行残差点退化处理。残差点退化处理包含残差点定位,及残差点补偿两部分。根据残差点及其临域像元的性质,对残差点进行补偿使其退化为非残差点,不断迭代这一过程,以减少图像中的残差点,优化局部数据。2、修正了SNAPHU算法的参数与几何模型,使其与机载InSAR系统相匹配。将残差点退化方法与SNAPHU算法结合起来,形成一种融合局部求优与全局求优优点的算法,从而在整体上具有良好的解缠性能,并能有效解决解缠相位大面积跳变的问题;此外,对解缠后的图像进行中值滤波,能有效降低噪声的影响,使算法对噪声具有鲁棒性。利用2011年四川江油地区的多组单轨双天线X波段机载InSAR数据进行了试验,试验结果表明,在相位不一致,相干性低的连续树木带、山体叠掩、水域等区域,该算法显著缩小了解缠相位不连续区域,修正了大面积的相位跳变。验证了残差点退化方法结合统计费用网络流算法可有效解决解缠相位大面积跳变问题,且对噪声具有鲁棒性。
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN958

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本文编号：1307813