专利名称：基于多项式反演模型的时间序列InSAR形变监测方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及合成孔径雷达技术，尤其涉及一种基于多项式反演模型的时间序列合成孔径雷达干涉测量(InSAR, Synthetic Aperture Radar Interferometry)形变监测方法及装置。
背景技术：
合成孔径雷达(SAR, Synthetic Aperture Radar)是20世纪50年代发展起来的最重要的对地观测技术，它通过雷达天线在随载体的运动中以一定的时间间隔发射电磁脉冲信号，在不同位置上接收地面物体反射的回波信号，并记录和存储下来，形成地面的高分辨率图像。与可见光、近红外传统遥感技术相比，SAR具有全天候全天时成像能力，不受天气和时间影响，如微波可以穿透云层和一定程度上穿透雨区，可以不依赖于太阳作为照射源进行夜间成像，这是其他遥感手段所不具备的。SAR技术只能获取地表目标物的二维信息，缺乏获取目标点高程信息和监测目标微小形变的能力。将干涉测量技术与SAR技术结合而形成的合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR, Synthetic Aperture Radar Interferometry)提供了获取地面三维信息的全新方法，它通过两副天线同时观测或通过一副天线两次平行观测，获取地面同一景观的复图像对，根据地面各点在两幅复图像中的相位差，得出各点在两次成像中微波的路程差，从而获得地面目标的高程信息。基于InSAR技术的发展，合成孔径雷达差分干涉测量 (Differential Synthetic Aperture Radar Interferometry, DInSAR)技术是对两幅以上的干涉图或对一幅干涉图加一幅地面数字高程模型(DEM,Digital Elevation Model)进行再处理的一种技术，它通过去除地形引起的干涉相位，获得关于地表形变的信息，在火山监测、地震位移测量、地面沉降等领域具有极大的应用潜力。基于重复轨道的DInSAR技术容易受空间失相干、时间失相干和大气干扰等因素的影响，难以进行常态化的实际应用。引起空间失相干的原因包括大的垂直基线和大的形变梯度。时间失相干则是由于两次成像时刻环境的不一致导致同一地面像元中散射体的散射特性发生改变而引起的。易变的大气条件可能会导致在两幅干涉影像上不一致的相位延迟，从而引起形变测量误差。为了克服传统DInSAR技术的这些限制，自上世纪90年代末，一些新的InSAR处理技术被提出。这些技术的共同特点是基于时间序列SAR影像进行处理，处理的对象不是整幅影像的全部像元，而是其中具有稳定散射特性从而能在较长时间间隔内保持高相干的像元子集，也就是高相干点。这些技术总体上可以概括为两类以永久散射体干涉(Permanent Scatterer 或者 Persistent Scatterer Interferometry,或 PS-InSAR)为代表的单一主影像时间序列InSAR技术和以小基线集技术(Small baseline subset interferometry,或 SBAS InSAR)为代表的多主影像时间序列InSAR技术。为叙述方便，将这两种技术统称为时间序列InSAR技术。时间序列InSAR技术对上述三种制约因素均有良好的免疫力，目前已经取代传统的DInSAR技术在火山、地震、滑坡、地面沉降等领域得到大量应用。由于城市地区拥有密集的天然点目标，如路灯、屋顶等，因此时间序列InSAR技术在城市地面沉降测量方面应用最为广泛。但是，时间序列InSAR技术中仍有一些问题有待完善，其中之一就是关于形变模型。现有的时间序列InSAR处理中，都将形变模式假设为以线性形变为主，然后在后续处理中再恢复出残余的非线性形变分量。然而，当高相干点的形变呈现高度的非线性且在空间不相关的时候，形变反演结果会有很大误差。本发明针对现有时间序列InSAR处理中的线性形变模型的不足，提出了基于多项式的形变反演模型，及相应的时间序列InSAR形变监测方法。
发明内容
本发明实施例提供一种基于多项式反演模型的时间序列InSAR形变监测方法及装置，以解决如何利用时间序列InSAR进行高精度地表形变监测的问题。一方面，本发明实施例提供了一种基于多项式反演模型的时间序列InSAR形变监测方法，所述时间序列InSAR形变监测方法包括将某一地区N幅SAR单视复影像根据小基线原则组合成M个干涉像对，生成M幅干涉图，并去除所述M幅干涉图中由数字高程模型 DEM模拟得到的地形相位图，生成M幅差分相位图；通过所述M幅干涉图计算平均相干系数图，通过预设相干系数阈值从该平均相干系数图中提取高相干点，并对所述M幅差分相位图的相邻高相干点的差分相位进行再次差分，得到相邻高相干点的二次差分相位；通过所述相邻高相干点的二次差分相位建立多项式反演模型，求解两个高相干点间的相对多项式形变与相对高程误差，以某一具有已知形变量和DEM误差的高相干点为参考点，分别集成两两高相干点间的相对多项式形变与相对高程误差，得到每个高相干点上的多项式形变和高程误差；通过所述多项式形变和高程误差得到高相干点的多项式反演模型相位，从高相干点的差分相位中减去该高相干点的多项式反演模型相位，得到残差相位；从所述残差相位中提取残余形变，将所述残余形变与所述多项式形变叠加得到所述高相干点的地表形变信息。可选的，在本发明一实施例中，所述小基线原则为对时间基线和空间基线的限制。可选的，在本发明一实施例中，所述高相干点的差分相位包括多项式形变相位、 高程误差相位、残余形变相位、大气影响相位、噪声相位。可选的，在本发明一实施例中，对所述M幅差分相位图的差分相位进行再次差分， 得到相邻高相干点的二次差分相位，包括通过德劳内Delaunay三角网连接各高相干点， 对所述德劳内Delaunay三角网上边长小于或等于2公里的相邻点作邻域差分，得到相邻高相干点的二次差分相位；其中，所述相邻高相干点为空间距离小于或等于2公里的两个高相干点。可选的，在本发明一实施例中，通过所述多项式形变和所述高程误差得到所述高相干点的多项式反演模型相位，该多项式反演模型相位包括如下参数一次形变速率、二次形变速率、三次形变速率和高程误差。另一方面，本发明实施例提供了一种基于多项式反演模型的时间序列InSAR形变监测装置，所述时间序列InSAR形变监测装置包括
差分相位图生成单元，用于将某一地区N幅SAR单视复影像根据小基线原则组合成M个干涉像对，生成M幅干涉图，并去除所述M幅干涉图中由数字高程模型DEM模拟得到的地形相位图，生成M幅差分相位图；相邻高相干点的二次差分相位获取单元，用于通过所述M幅干涉图计算平均相干系数图，通过预设相干系数阈值从该平均相干系数图中提取高相干点，并对所述M幅差分相位图的相邻高相干点的差分相位进行再次差分，得到相邻高相干点的二次差分相位；多项式反演模型单元，用于通过所述相邻高相干点的二次差分相位建立多项式反演模型，求解两个高相干点间的相对多项式形变与相对高程误差，以某一具有已知形变量和DEM误差的高相干点为参考点，分别集成两两高相干点间的相对多项式形变与相对高程误差，得到每个高相干点上的多项式形变和高程误差；地表形变信息获取单元，用于通过所述多项式形变和所述高程误差得到高相干点的多项式反演模型相位，从高相干点的差分相位中减去该高相干点的多项式反演模型相位，得到残差相位；并从所述残差相位中提取残余形变，将所述残余形变与所述多项式形变叠加得到所述高相干点的地表形变信息。可选的，在本发明一实施例中，所述小基线原则为对时间基线和空间基线的限制。可选的，在本发明一实施例中，所述高相干点的差分相位包括多项式形变相位、 高程误差相位、残余形变相位、大气影响相位、噪声相位。可选的，在本发明一实施例中，所述相邻高相干点的二次差分相位获取单元，具体用于通过德劳内Delaunay三角网连接各高相干点,对所述德劳内Delaunay三角网上的边长小于或等于2公里的相邻点作邻域差分，得到相邻高相干点的二次差分相位；其中，所述相邻高相干点为空间距离小于或等于2公里的两个高相干点。可选的，在本发明一实施例中，所述地表形变信息获取单元，具体用于通过所述多项式形变和所述高程误差得到所述高相干点的多项式反演模型相位，该多项式反演模型相位包括如下参数一次形变速率、二次形变速率、三次形变速率和高程误差。上述技术方案具有如下有益效果与现有基于线性反演模型的时间序列InSAR方法相比，上述本发明实施例为高精度的地表形变监测提供了一种解决方案，能更好地拟合实际地表形变。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图I为本发明实施例基于多项式反演模型的时间序列InSAR形变监测方法流程图；图2为本发明实施例基于多项式反演模型的时间序列InSAR形变监测装置结构示意图；图3是本发明应用实例通过预设相干系数阈值提取的高相干点示意图；图4是本发明应用实例高相干点生成的Delaunay三角网示意图5是本发明应用实例用于精度验证的30个水准点分布图；图6是本发明应用实例得到的太原地区一次形变速率示意图；图7是本发明应用实例得到的太原地区二次形变速率示意图；图8是本发明应用实例得到的太原地区三次形变速率示意图；图9是本发明应用实例得到的太原地区平均形变速率示意图；图10是现有技术基于线性反演模型InSAR技术得到的太原地区平均形变速率示意图；图11是本发明应用实例太原地区2004-2006年多项式反演模型得到的形变量和现有技术线性反演模型得到的形变量与同时段水准数据的精度比较表。
具体实施例方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。如图I所示，为本发明实施例提供了基于多项式反演模型的时间序列InSAR形变监测方法流程图，所述时间序列InSAR形变监测方法包括101、将某一地区N幅SAR单视复影像(SLC, Single Look Complex)根据小基线原则组合成M个干涉像对，生成M幅干涉图，并去除所述M幅干涉图中由数字高程模型DEM模拟得到的地形相位图，生成M幅差分相位图。小基线原则可以为对时间基线的限制和空间基线的限制两方面，对于C波段的 ERS-1/2SAR或ENVISAT ASAR数据而言，时间基线一般不超过3年，空间基线一般不超过400 米。基于N幅SAR SLC影像，可组合形成M个小基线干涉像对，生成M幅干涉图，去除由该地区外部DEM模拟得到的地形相位图，可得到M幅差分相位图，各像素的相位模型可表示为
权利要求
1.一种基于多项式反演模型的时间序列InSAR形变监测方法，其特征在于，所述时间序列InSAR形变监测方法包括将某一地区N幅SAR单视复影像根据小基线原则组合成M个干涉像对，生成M幅干涉图，并去除所述M幅干涉图中由数字高程模型DEM模拟得到的地形相位图，生成M幅差分相位图；通过所述M幅干涉图计算平均相干系数图，通过预设相干系数阈值从该平均相干系数图中提取高相干点，并对所述M幅差分相位图的相邻高相干点的差分相位进行再次差分， 得到相邻高相干点的二次差分相位；通过所述相邻高相干点的二次差分相位建立多项式反演模型，求解两个高相干点间的相对多项式形变与相对高程误差，以某一具有已知形变量和DEM误差的高相干点为参考点，分别集成两两高相干点间的相对多项式形变与相对高程误差，得到每个高相干点上的多项式形变和高程误差；通过所述多项式形变和高程误差得到高相干点的多项式反演模型相位，从高相干点的差分相位中减去该高相干点的多项式反演模型相位，得到残差相位；从所述残差相位中提取残余形变，将所述残余形变与所述多项式形变叠加得到所述高相干点的地表形变信息。
2.如权利要求I所述时间序列InSAR形变监测方法，其特征在于，所述小基线原则为对时间基线和空间基线的限制。
3.如权利要求I所述时间序列InSAR形变监测方法，其特征在于，所述高相干点的差分相位包括多项式形变相位、高程误差相位、残余形变相位、大气影响相位、噪声相位。
4.如权利要求I所述时间序列InSAR形变监测方法，其特征在于，对所述M幅差分相位图的差分相位进行再次差分，得到相邻高相干点的二次差分相位，包括通过德劳内Delaunay三角网连接各高相干点，对所述德劳内Delaunay三角网上边长小于或等于2公里的相邻点作邻域差分，得到相邻高相干点的二次差分相位；其中，所述相邻高相干点为空间距离小于或等于2公里的两个高相干点。
5.如权利要求I所述时间序列InSAR形变监测方法，其特征在于，通过所述多项式形变和所述高程误差得到所述高相干点的多项式反演模型相位，该多项式反演模型相位包括如下参数一次形变速率、二次形变速率、三次形变速率和高程误差。
6.一种基于多项式反演模型的时间序列InSAR形变监测装置，其特征在于，所述时间序列InSAR形变监测装置包括差分相位图生成单元，用于将某一地区N幅SAR单视复影像根据小基线原则组合成M 个干涉像对，生成M幅干涉图，并去除所述M幅干涉图中由数字高程模型DEM模拟得到的地形相位图，生成M幅差分相位图；相邻高相干点的二次差分相位获取单元，用于通过所述M幅干涉图计算平均相干系数图，通过预设相干系数阈值从该平均相干系数图中提取高相干点，并对所述M幅差分相位图的相邻高相干点的差分相位进行再次差分，得到相邻高相干点的二次差分相位；多项式反演模型单元，用于通过所述相邻高相干点的二次差分相位建立多项式反演模型，求解两个高相干点间的相对多项式形变与相对高程误差，以某一具有已知形变量和DEM误差的高相干点为参考点，分别集成两两高相干点间的相对多项式形变与相对高程误差， 得到每个高相干点上的多项式形变和高程误差；地表形变信息获取单元，用于通过所述多项式形变和所述高程误差得到高相干点的多项式反演模型相位，从高相干点的差分相位中减去该高相干点的多项式反演模型相位，得到残差相位；并从所述残差相位中提取残余形变，将所述残余形变与所述多项式形变叠加得到所述高相干点的地表形变信息。
7.如权利要求6所述时间序列InSAR形变监测装置，其特征在于，所述小基线原则为对时间基线和空间基线的限制。
8.如权利要求6所述时间序列InSAR形变监测装置，其特征在于，所述高相干点的差分相位包括多项式形变相位、高程误差相位、残余形变相位、大气影响相位、噪声相位。
9.如权利要求6所述时间序列InSAR形变监测装置，其特征在于，所述相邻高相干点的二次差分相位获取单元，具体用于通过德劳内Delaunay三角网连接各高相干点，对所述德劳内Delaunay三角网上的边长小于或等于2公里的相邻点作邻域差分，得到相邻高相干点的二次差分相位；其中，所述相邻高相干点为空间距离小于或等于2公里的两个高相干点。
10.如权利要求6所述时间序列InSAR形变监测装置，其特征在于，所述地表形变信息获取单元，具体用于通过所述多项式形变和所述高程误差得到所述高相干点的多项式反演模型相位，该多项式反演模型相位包括如下参数一次形变速率、二次形变速率、三次形变速率和高程误差。
全文摘要
本发明提供一种基于多项式反演模型的时间序列InSAR形变监测方法及装置，该方法包括将某一地区N幅SAR单视复影像组合生成M幅干涉图，并生成M幅差分相位图；计算平均相干系数图，提取高相干点，对相邻的两个高相干点的差分相位进行再次差分建立多项式反演模型，求解相邻点的相对多项式形变与相对高程误差，以某一具有已知形变量和DEM误差的高相干点为参考点，分别集成得到每个高相干点的多项式形变和高程误差；得到高相干点的多项式反演模型相位，从高相干点的差分相位中减去该高相干点的多项式反演模型相位，得到残差相位；从残差相位中提取残余形变，与多项式形变叠加得到高相干点的地表形变信息。本发明为高精度的地表形变监测提供了一种解决方案。
文档编号G01S7/40GK102608584SQ20121007311
公开日2012年7月25日 申请日期2012年3月19日 优先权日2012年3月19日
发明者吴宏安, 张永红, 张继贤, 燕琴 申请人:中国测绘科学研究院