一种面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法及装置制造方法

一种面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明提供一种面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法及装置，该方法包括：将一区域雷达影像的所有不连续的Delaunay三角网子网及其顶点进行编号；对每个子网的四个边界点，查找在预置初始步长L范围内的所有点目标及其所属的子网；计算所有点目标与当前子网边界点的距离，并将距离由小到大排序，依次计算得到的每条边的最大模型相干系数，大于给定阈值时即认为该边为有效边，否则继续计算下一条边；当遍历完所有的子网后，重新统计子网数目，若该子网数目只有1个，则无需扩展连接计算；若该子网数目超过1，再依次以2L，3L，4L，5L，……nL为步长，重复上述步骤进行扩展连接，直至循环停止。其能逐步减少子网总数，实现不连续子网的快速连接，有利于大区域的地表形变监测。
【专利说明】-种面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法及装置

【技术领域】
[0001] 本发明涉及InSAR(SyntheticApertureRadarInterferometry，合成孔径雷达 干涉测量）【技术领域】，尤其涉及一种面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法及装置。

【背景技术】
[0002] 合成孔径雷达（SAR，SyntheticApertureRadar)是20世纪50年代发展起来的最 重要的对地观测技术。但是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，SyntheticApertureRadarInterferometry)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（DifferentialSyntheticApertureRadarInterferometry,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,DigitalElevationModel) 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。
[0003] 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。
[0004] 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PersistentScattererInterferometry，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（Smallbaselinesubsetinterferometry，或 SBASInSAR)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。
[0005] 在时间序列InSAR技术中，当提取完所有点目标后，通常利用Delaunay三角网连 接所有的点目标，通过相邻点相位差分并建立线性相位模型求解形变参数。但受大气相关 距离限制以及模型相干系数阈值影响，Delaunay三角网常常不能完整地连接所有点目标。 当点目标质量好且密度较大时，如城区，通过Delaunay建网能够较好的连接各点目标，实 现形变参数的解算；但是当点目标质量较差或相隔较远时，如非城区，容易出现大量孤立的 子网，这时就无法解算形变信息。
[0006] 对于上述问题，目前研究人员提出了两种解决方案，一种是点目标自由连接方法， 将一定距离内的所有点两两连接，从而极大增加了三角网的边数；一种是复杂网络方法，它 首先利用Delaunay三角网对所有点目标快速建网，提取城区密集点目标的形变参数，然后 在大气相关距离范围内连接所有没有被估计的点目标，建立复杂网络，重新计算形变参数。 上述两种方法均能提高点目标之间的连接关系，但显而易见的是，它们所带来的计算量非 常巨大，不适合大区域海量数据处理。如何快速且稳健地连接点目标子网，以实现大区域地 表形变监测，这是本领域技术人员亟待解决的关键问题。


【发明内容】

[0007] 本发明实施例提供一种面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法及装置，以解 决不连续的Delaunay三角网稳健连接问题，从而更好的实现大区域地表形变监测。
[0008] -方面，本发明实施例提供了一种面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法， 所述面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法包括：
[0009] 将一区域雷达影像的所有不连续的Delaunay三角网子网及所述所有不连续的 Delaunay三角网子网顶点进行编号；
[0010] 对所述所有不连续的Delaunay三角网子网中的每个子网的四个边界点，查找在 预置初始步长L范围内的所有点目标及所述所有点目标所属的子网；
[0011] 计算所述所有点目标与当前子网边界点的距离，并将所述距离由小到大排序，依 次计算每条边的最大模型相干系数，当该最大模型相干系数大于给定阈值时即认为该边为 将该点目标所属的子网与当前子网连接的有效边，否则继续计算下一条边；
[0012] 当遍历完所有的子网后，重新统计子网数目，若该子网数目只有1个，说明全部子 网均已连接成功，则无需扩展连接计算；若该子网数目超过1，说明还有未被连接的孤立子 网，再依次以2L，3L，4L，5L，……nL为步长，重复上述步骤进行扩展连接，直至循环停止，此 时所有子网均已完成扩展连接；若还存在若干与主要网络相隔nL以上的子网，将所述与主 要网络相隔nL以上的子网抛弃，其中η为大于1的自然数。
[0013] 本发明实施例通过这种多层级扩展方式，能够逐步减少子网总数，从而实现不连 续子网的快速连接，特别有利于大区域的地表形变监测。
[0014] 优选的，在本发明一实施例中，所述将一区域雷达影像的所有不连续的Delaunay 三角网子网及所述所有不连续的Delaunay三角网子网顶点进行编号，包括：将所述所有不 连续的Delaunay三角网子网编号按照点目标的顺序从小到大，依次进行编号，分别以子网 1、子网2、子网3.......标识，直至完成所有点目标的遍历；同时记录每个子网中含有的点 目标及该点目标编号。本发明实施例通过上述编号方式，进一步实现了不连续子网的快速 连接，特别有利于大区域的地表形变监测。
[0015] 优选的，在本发明一实施例中，所述预置初始步长L根据SAR影像的分辨率和所 有点目标的密度进行调整，但最大步长nL小于或等于大气相关距离，即3000m;所述预置初 始步长L可设为分辨率的50倍：如当SAR像兀分辨率为IOm时，该预置初始步长L可设为 500m;当SAR像元分辨率为20m时，该预置初始步长L可设为IOOOm;当分辨率为3m时，该 预置初始步长L可设为150m。本发明实施例通过上述预置初始步长L的设置方式，通过这 种多层级扩展方式，进一步能够逐步减少子网总数，从而实现不连续子网的快速连接，特别 有利于大区域的地表形变监测。
[0016] 优选的，在本发明一实施例中，所述最大模型相干系数，反映了相对形变速率和相 对高程误差对相邻点目标的拟合程度，其最大值为1，最小值为0 ;将所述最大模型相干系 数的给定阈值设为〇. 7,当某条边的最大模型相干系数大于0. 7时，认为该条边是可靠的连 接关系，将两个子网相连；否则该条边不能作为两个子网的连接边，需要继续计算下一条边 的最大模型相干系数，直至完成所有边循环。本发明实施例通过上述最大模型相干系数的 设置方式，进一步实现不连续子网的快速连接，特别有利于大区域的地表形变监测。
[0017] 优选的，在本发明一实施例中，当预置初始步长设为L时，所述当遍历完所有的 子网后，重新统计子网数目，若该子网数目只有1个，说明全部子网均已连接成功，则无需 扩展连接计算；若该子网数目超过1，说明还有未被连接的孤立子网，再依次以2L，3L，4L， 5L，……nL为步长，重复上述步骤进行扩展连接，直至循环停止，此时所有子网均已连接 成功；若还存在若干与主要网络相隔nL以上的子网，将所述与主要网络相隔nL以上的子 网抛弃，包括：在完成L内的所有子网搜索后，重新统计不连续子网数目，并对所述不连续 子网顶点进行编号；若子网数目只有1个，说明全部子网均已连接成功，则无需扩展连接计 算；若子网数目超过1，再以2L为步长，重复上述步骤，对每个子网进行相邻子网搜索；以此 类推，当新的子网数目仍然超过1时，再进一步扩大搜索步长距离，逐渐以3L，4L，5L，…… 3000m为步长循环计算，进行子网链接，直至循环停止，此时所有子网均已完成扩展连接； 若还存在若干与主要网络相隔3000m以上的子网，将所述与主要网络相隔3000m以上的子 网抛弃。本发明实施例通过上述扩展连接计算的方式，通过这种多层级扩展方式，能够逐步 减少子网总数，从而实现不连续子网的快速连接，特别有利于大区域的地表形变监测。
[0018] 另一方面，本发明实施例提供了一种面向时间序列InSAR的不连续子网连接装 置，所述面向时间序列InSAR的不连续子网连接装置包括：
[0019] 编号单元，用于将一区域雷达影像的所有不连续的Delaunay三角网子网及所述 所有不连续的Delaunay三角网子网顶点进行编号；
[0020] 查找单元，用于对所述所有不连续的Delaunay三角网子网中的每个子网的四个 边界点，查找在预置初始步长L范围内的所有点目标及所述所有点目标所属的子网；
[0021] 计算单元，用于计算所述所有点目标与当前子网边界点的距离，并将所述距离由 小到大排序，依次计算每条边的最大模型相干系数，当该最大模型相干系数大于给定阈值 时即认为该边为将该点目标所属的子网与当前子网连接的有效边，否则继续计算下一条 边；
[0022] 遍历单元，用于当遍历完所有的子网后，重新统计子网数目，若该子网数目只有1 个，说明全部子网均已连接成功，则无需扩展连接计算；若该子网数目超过1，说明还有未 被连接的孤立子网，再依次以2L，3L，4L，5L，……nL为步长，重复上述步骤进行扩展连接， 直至循环停止，此时所有子网均已完成扩展连接；若还存在若干与主要网络相隔nL以上的 子网，将所述与主要网络相隔nL以上的子网抛弃，其中η为大于1的自然数。
[0023] 本发明实施例通过这种多层级扩展方式，能够逐步减少子网总数，从而实现不连 续子网的快速连接，特别有利于大区域的地表形变监测。
[0024] 优选的，在本发明一实施例中，所述编号单元，进一步用于将所述所有不连续的 Delaunay三角网子网编号按照点目标的顺序从小到大，依次进行编号，分别以子网1、子网 2、子网3.......标识，直至完成所有点目标的遍历；同时记录每个子网中含有的点目标及 该点目标编号。本发明实施例通过上述编号方式，进一步实现了不连续子网的快速连接，特 别有利于大区域的地表形变监测。
[0025] 优选的，在本发明一实施例中，所述预置初始步长L根据SAR影像的分辨率和所 有点目标的密度进行调整，但最大步长nL小于或等于大气相关距离，即3000m;所述预置初 始步长L可设为分辨率的50倍：如当SAR像兀分辨率为IOm时，该预置初始步长L可设为 500m;当SAR像元分辨率为20m时，该预置初始步长L可设为IOOOm;当分辨率为3m时，该 预置初始步长L可设为150m。本发明实施例通过上述预置初始步长L的设置方式，通过这 种多层级扩展方式，能够逐步减少子网总数，从而实现不连续子网的快速连接，特别有利于 大区域的地表形变监测。
[0026] 优选的，在本发明一实施例中，所述最大模型相干系数，反映了相对形变速率和相 对高程误差对相邻点目标的拟合程度，其最大值为1，最小值为〇 ;将所述最大模型相干系 数的给定阈值设为〇. 7,当某条边的最大模型相干系数大于0. 7时，认为该条边是可靠的连 接关系，将两个子网相连；否则该条边不能作为两个子网的连接边，需要继续计算下一条边 的最大模型相干系数，直至完成所有边循环。本发明实施例通过上述最大模型相干系数的 设置方式，进一步实现不连续子网的快速连接，特别有利于大区域的地表形变监测。
[0027] 优选的，在本发明一实施例中，当预置初始步长设为L时，所述遍历单元，进一步 用于在完成L内的所有子网搜索后，重新统计不连续子网数目，并对所述不连续子网顶点 进行编号；若子网数目只有1个，说明全部子网均已连接成功，则无需扩展连接计算；若子 网数目超过1，再以2L为步长，重复上述步骤，对每个子网进行相邻子网搜索；以此类推，当 新的子网数目仍然超过1时，再进一步扩大搜索步长距离，逐渐以3L，4L，5L，……3000m为 步长循环计算，进行子网链接，直至循环停止，此时所有子网均已连接成功；若还存在若干 与主要网络相隔3000m以上的子网，将所述与主要网络相隔3000m以上的子网抛弃。本发明 实施例通过上述扩展连接计算的方式，通过这种多层级扩展方式，能够逐步减少子网总数， 从而实现不连续子网的快速连接，特别有利于大区域的地表形变监测。
[0028] 上述技术方案具有如下有益效果：本发明实施例所述面向时间序列InSAR的不连 续子网连接方法包括：将一区域雷达影像的所有不连续的Delaunay三角网子网及所述所 有不连续的Delaunay三角网子网顶点进行编号；对所述所有不连续的Delaunay三角网子 网中的每个子网的四个边界点，查找在预置初始步长L范围内的所有点目标及所述所有点 目标所属的子网；计算所述所有点目标与当前子网边界点的距离，并将所述距离由小到大 排序，依次计算每条边的最大模型相干系数，当该最大模型相干系数大于给定阈值时即认 为该边为将该点目标所属的子网与当前子网连接的有效边，否则继续计算下一条边；当遍 历完所有的子网后，重新统计子网数目，若该子网数目只有1个，说明全部子网均已连接成 功，则无需扩展连接计算；若该子网数目超过1，说明还有未被连接的孤立子网，再依次以 2L，3L，4L，5L，……nL为步长，重复上述步骤进行扩展连接，直至循环停止，此时所有子网 均已连接成功；若还存在若干与主要网络相隔nL以上的子网，将所述与主要网络相隔nL以 上的子网抛弃，其中η为大于1的自然数。本发明实施例达到了如下技术效果：通过这种多 层级扩展方式，能够逐步减少子网总数，从而实现不连续子网的快速连接，特别有利于大区 域的地表形变监测。

【专利附图】

【附图说明】
[0029] 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的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。
[0030] 图1为本发明实施例一种面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法流程图；
[0031] 图2为本发明实施例一种面向时间序列InSAR的不连续子网连接装置结构示意 图；
[0032] 图3是本发明应用实例使用的河北省某试验区24景欧洲空间局ENVISATASAR影 像的平均幅度图：
[0033] 图4是本发明应用实例一种面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法流程图；
[0034] 图5为本发明应用实例使用的试验区不连续Delaunay三角网子网示意图；
[0035] 图6是本发明应用实例以500米为步长，最大搜索距离为3000米，利用多层级快 速连接方法得到的网络示意图；
[0036] 图7为本发明应用实例基于多层级快速连接方法得到的5179个点目标的线性地 表形变速率示意图（单位：毫米/年）；
[0037] 图8是利用现有技术复杂网络连接方法得到的网络示意图；
[0038] 图9是现有技术基于复杂网络连接方法得到的5141个点目标的线性地表形变速 率示意图（单位：毫米/年）。

【具体实施方式】
[0039] 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。
[0040] 如图1所示，为本发明实施例一种面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法流 程图，所述面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法包括：
[0041] 101、将一区域雷达影像的所有不连续的Delaunay三角网子网及所述所有不连续 的Delaunay三角网子网顶点进行编号；
[0042] 102、对所述所有不连续的Delaunay三角网子网中的每个子网的四个边界点，查 找在预置初始步长L范围内的所有点目标及所述所有点目标所属的子网；
[0043] 103、计算所述所有点目标与当前子网边界点的距离，并将所述距离由小到大排 序，依次计算每条边的最大模型相干系数，当该最大模型相干系数大于给定阈值时即认为 该边为将该点目标所属的子网与当前子网连接的有效边，否则继续计算下一条边；
[0044] 104、当遍历完所有的子网后，重新统计子网数目，若该子网数目只有1个，说明全 部子网均已连接成功，则无需扩展连接计算；若该子网数目超过1，说明还有未被连接的孤 立子网，再依次以2L，3L，4L，5L，……nL为步长，重复上述步骤进行扩展连接，直至循环停 止，此时所有子网均已连接成功；若还存在若干与主要网络相隔nL以上的子网，将所述与 主要网络相隔nL以上的子网抛弃，其中η为大于1的自然数。
[0045] 本发明实施例通过这种多层级扩展方式，能够逐步减少子网总数，从而实现不连 续子网的快速连接，特别有利于大区域的地表形变监测。
[0046] 优选的，所述将一区域雷达影像的所有不连续的Delaunay三角网子网及所述 所有不连续的Delaunay三角网子网顶点进行编号，包括：将所述所有不连续的Delaunay 三角网子网编号按照点目标的顺序从小到大，依次进行编号，分别以子网1、子网2、子网 3.......标识，直至完成所有点目标的遍历；同时记录每个子网中含有的点目标及该点目 标编号。本发明实施例通过上述编号方式，进一步实现了不连续子网的快速连接，特别有利 于大区域的地表形变监测。
[0047] 优选的，所述预置初始步长L根据SAR影像的分辨率和所有点目标的密度进行调 整，但最大步长nL小于或等于大气相关距离，即3000m;所述预置初始步长L可设为分辨率 的50倍：如当SAR像元分辨率为IOm时，该预置初始步长L可设为500m;当SAR像元分辨 率为20m时,该预置初始步长L可设为IOOOm;当分辨率为3m时,该预置初始步长L可设为 150m。本发明实施例通过上述预置初始步长L的设置方式，通过这种多层级扩展方式，能够 逐步减少子网总数，从而实现不连续子网的快速连接，特别有利于大区域的地表形变监测。 [0048] 优选的，所述最大模型相干系数，反映了相对形变速率和相对高程误差对相邻点 目标的拟合程度，其最大值为1，最小值为〇;将所述最大模型相干系数的给定阈值设为 0. 7,当某条边的最大模型相干系数大于0. 7时，认为该条边是可靠的连接关系，将两个子 网相连；否则该条边不能作为两个子网的连接边，需要继续计算下一条边的最大模型相干 系数，直至完成所有边循环。本发明实施例通过上述最大模型相干系数的设置方式，进一步 实现不连续子网的快速连接，特别有利于大区域的地表形变监测。
[0049] 优选的，当预置初始步长设为L时，所述当遍历完所有的子网后，重新统计子网数 目，若该子网数目只有1个，说明全部子网均已连接成功，则无需扩展连接计算；若该子网 数目超过1，说明还有未被连接的孤立子网，再依次以2L，3L，4L，5L，……nL为步长，重复 上述步骤进行扩展连接，直至循环停止，此时所有子网均已连接成功；若还存在若干与主要 网络相隔nL以上的子网，将所述与主要网络相隔nL以上的子网抛弃，包括：在完成L内的 所有子网搜索后，重新统计不连续子网数目，并对所述不连续子网顶点进行编号；若子网数 目只有1个，说明全部子网均已连接成功，则无需扩展连接计算；若子网数目超过1，再以2L 为步长，重复上述步骤，对每个子网进行相邻子网搜索；以此类推，当新的子网数目仍然超 过1时，再进一步扩大搜索步长距离，逐渐以3L，4L，5L，……3000m为步长循环计算，进行子 网链接，直至循环停止，此时所有子网均已连接成功；若还存在若干与主要网络相隔3000m 以上的子网，将所述与主要网络相隔3000m以上的子网抛弃。本发明实施例通过上述扩展 连接计算的方式，通过这种多层级扩展方式，能够逐步减少子网总数，从而实现不连续子网 的快速连接，特别有利于大区域的地表形变监测。
[0050] 如图2所示，为本发明实施例一种面向时间序列InSAR的不连续子网连接装置结 构示意图，所述面向时间序列InSAR的不连续子网连接装置包括：
[0051] 编号单元21，用于将一区域雷达影像的所有不连续的Delaunay三角网子网及所 述所有不连续的Delaunay三角网子网顶点进行编号；
[0052] 查找单元22,用于对所述所有不连续的Delaunay三角网子网中的每个子网的四 个边界点，查找在预置初始步长L范围内的所有点目标及所述所有点目标所属的子网；
[0053] 计算单元23,用于计算所述所有点目标与当前子网边界点的距离，并将所述距离 由小到大排序，依次计算每条边的最大模型相干系数，当该最大模型相干系数大于给定阈 值时即认为该边为将该点目标所属的子网与当前子网连接的有效边，否则继续计算下一条 边；
[0054] 遍历单元24,用于当遍历完所有的子网后，重新统计子网数目，若该子网数目只有 1个，说明全部子网均已连接成功，则无需扩展连接计算；若该子网数目超过1，说明还有未 被连接的孤立子网，再依次以2L，3L，4L，5L，……nL为步长，重复上述步骤进行扩展连接，直 至循环停止，此时所有子网均已连接成功；若还存在若干与主要网络相隔nL以上的子网， 将所述与主要网络相隔nL以上的子网抛弃，其中η为大于1的自然数。
[0055] 本发明实施例通过这种多层级扩展方式，能够逐步减少子网总数，从而实现不连 续子网的快速连接，特别有利于大区域的地表形变监测。
[0056] 优选的，所述编号单元21，进一步用于将所述所有不连续的Delaunay三角网子网 编号按照点目标的顺序从小到大，依次进行编号，分别以子网1、子网2、子网3.......标 识，直至完成所有点目标的遍历；同时记录每个子网中含有的点目标及该点目标编号。本发 明实施例通过上述编号方式，进一步实现了不连续子网的快速连接，特别有利于大区域的 地表形变监测。
[0057] 优选的，所述预置初始步长L根据SAR影像的分辨率和所有点目标的密度进行调 整，但最大步长nL小于或等于大气相关距离，即3000m;所述预置初始步长L可设为分辨率 的50倍：如当SAR像元分辨率为IOm时，该预置初始步长L可设为500m;当SAR像元分辨 率为20m时,该预置初始步长L可设为IOOOm;当分辨率为3m时,该预置初始步长L可设为 150m。发明实施例通过上述预置初始步长L的设置方式，通过这种多层级扩展方式，能够逐 步减少子网总数，从而实现不连续子网的快速连接，特别有利于大区域的地表形变监测。
[0058] 优选的，所述最大模型相干系数，反映了相对形变速率和相对高程误差对相邻点 目标的拟合程度，其最大值为1，最小值为〇;将所述最大模型相干系数的给定阈值设为 0. 7,当某条边的最大模型相干系数大于0. 7时，认为该条边是可靠的连接关系，将两个子 网相连；否则该条边不能作为两个子网的连接边，需要继续计算下一条边的最大模型相干 系数，直至完成所有边循环。本发明实施例通过上述最大模型相干系数的设置方式，进一步 实现不连续子网的快速连接，特别有利于大区域的地表形变监测。
[0059] 优选的，当预置初始步长设为L时，所述遍历单元24,进一步用于在完成L内的所 有子网搜索后，重新统计不连续子网数目，并对所述不连续子网顶点进行编号；若子网数目 只有1个，说明全部子网均已连接成功，则无需扩展连接计算；若子网数目超过1，再以2L 为步长，重复上述步骤，对每个子网进行相邻子网搜索；以此类推，当新的子网数目仍然超 过1时，再进一步扩大搜索步长距离，逐渐以3L，4L，5L，……3000m为步长循环计算，进行子 网链接，直至循环停止，此时所有子网均已连接成功；若还存在若干与主要网络相隔3000m 以上的子网，将所述与主要网络相隔3000m以上的子网抛弃。本发明实施例通过上述扩展 连接计算的方式，通过这种多层级扩展方式，能够逐步减少子网总数，从而实现不连续子网 的快速连接，特别有利于大区域的地表形变监测。
[0060] 上述技术方案具有如下有益效果：本发明实施例所述面向时间序列InSAR的不连 续子网连接方法包括：将一区域雷达影像的所有不连续的Delaunay三角网子网及所述所 有不连续的Delaunay三角网子网顶点进行编号；对所述所有不连续的Delaunay三角网子 网中的每个子网的四个边界点，查找在预置初始步长L范围内的所有点目标及所述所有点 目标所属的子网；计算所述所有点目标与当前子网边界点的距离，并将所述距离由小到大 排序，依次计算每条边的最大模型相干系数，当该最大模型相干系数大于给定阈值时即认 为该边为将该点目标所属的子网与当前子网连接的有效边，否则继续计算下一条边；当遍 历完所有的子网后，重新统计子网数目，若该子网数目只有1个，说明全部子网均已连接成 功，则无需扩展连接计算；若该子网数目超过1，说明还有未被连接的孤立子网，再依次以 2L，3L，4L，5L，……nL为步长，重复上述步骤进行扩展连接，直至循环停止，此时所有子网 均已连接成功；若还存在若干与主要网络相隔nL以上的子网，将所述与主要网络相隔nL以 上的子网抛弃，其中η为大于1的自然数。本发明实施例达到了如下技术效果：通过这种多 层级扩展方式，能够逐步减少子网总数，从而实现不连续子网的快速连接，特别有利于大区 域的地表形变监测。
[0061] 以下举应用实例进行说明：
[0062] 如图3所示，是本发明应用实例使用的河北省某试验区24景欧洲空间局ENVISAT ASAR影像的平均幅度图，分辨率约为20米，行数为740个像元，列数为600个像元，以下进 行详细说明：
[0063] 如图4所示，是本发明应用实例一种面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法 流程图，所述方法包括：
[0064] 401、将一区域雷达影像的所有不连续的Delaunay三角网子网及所述所有不连续 的Delaunay三角网子网顶点进行编号。
[0065] 首先对所有的Delaunay三角网子网连接的点目标进行编号，按照先列后行的顺 序排列，可得到点1、点2、点3.......、点N个点目标；
[0066] 其次按照点目标编号顺序从小到大，依次搜索与该点目标相连的子网，对其编号， 分别以子网1、子网2、子网3........子网M标识，直至完成所有点目标的遍历；
[0067] 在对子网搜索编号的过程中，同时记录该子网含有的点目标及其编号。
[0068] 402、对所述所有不连续的Delaunay三角网子网中的每个子网的四个边界点，查 找在以500m为半径范围内的所有点目标及所述所有点目标所属的子网。
[0069]从子网1开始循环计算，对于当前子网，以最大外接矩形找到该子网的边界点，即 最大外接矩形与子网的交点，通常情况下，会得到4个边界点；但是当该子网只包含两个或 三个顶点时，则该子网的边界点数目将小于4。
[0070] 然后以各边界点为中心，以500m为半径，在1000m*1000m的空间搜索窗口内，查找 非当前子网的点目标，并记录各点目标所属的子网编号。
[0071] 可选的，这里搜索半径可根据不同分辨率SAR影像适当调整，增大或减小均可。
[0072] 403、计算所述所有点目标与当前子网边界点的距离，并将所述距离由小到大排 序，依次计算每条边的最大模型相干系数，当该最大模型相干系数大于给定阈值时即认为 该边为将该点目标所属的子网与当前子网连接的有效边，否则继续计算下一条边。
[0073] 通过各点目标的坐标，计算搜索到的点目标与当前边界点距离，并按由小到大排 序，依次计算每条边的最大模型相干系数。模型相干系数具体计算方法如下： IM
[0074] Υη^Αχ,η^,"^,〇ν") =-· /-〇 (I)
[0075] 式中，Y为模型相干系数；M为干涉像对个数；δ 为相邻点目标的二次差分相 位；SφΠΜ?ε1为相邻高相干点的线性模型相位；（xm，ym)、（xn，yn)为两相邻高相干点的位置坐 标Ji为第i幅差分相位图的时间基线，Ti =tm-ts。
[0076] 式⑴中，相邻点目标（xm，ym)，（xn，yn)间的二次差分相位可表示为：

【权利要求】
1. 一种面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法，其特征在于，所述面向时间序列 InSAR的不连续子网连接方法包括： 将一区域雷达影像的所有不连续的Delaunay三角网子网及所述所有不连续的 Delaunay三角网子网顶点进行编号； 对所述所有不连续的Delaunay三角网子网中的每个子网的四个边界点，查找在预置 初始步长L范围内的所有点目标及所述所有点目标所属的子网； 计算所述所有点目标与当前子网边界点的距离，并将所述距离由小到大排序，依次计 算每条边的最大模型相干系数，当该最大模型相干系数大于给定阈值时即认为该边为将该 点目标所属的子网与当前子网连接的有效边，否则继续计算下一条边； 当遍历完所有的子网后，重新统计子网数目，若该子网数目只有1个，说明全部子网均 已连接成功，则无需扩展连接计算；若该子网数目超过1，说明还有未被连接的孤立子网， 再依次以2L，3L，4L，5L，……nL为步长，重复上述步骤进行扩展连接，直至循环停止，此时 所有子网均已连接成功；若还存在若干与主要网络相隔nL以上的子网，将所述与主要网络 相隔nL以上的子网抛弃，其中η为大于1的自然数。
2. 如权利要求1所述面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法，其特征在于，所述将 一区域雷达影像的所有不连续的Delaunay三角网子网及所述所有不连续的Delaunay三角 网子网顶点进行编号，包括： 将所述所有不连续的Delaunay三角网子网编号按照点目标的顺序从小到大，依次进 行编号，分别以子网1、子网2、子网3.......子网Μ标识，直至完成所有点目标的遍历；同 时记录每个子网中含有的点目标及该点目标编号，其中Μ为大于1的自然数。
3. 如权利要求1所述面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法，其特征在于，所述预 置初始步长L根据SAR影像的分辨率和所有点目标的密度进行调整，但最大步长nL小于或 等于大气相关距离，即3000m ;所述预置初始步长L设为影像分辨率的50倍：当SAR像元分 辨率为l〇m时，该预置初始步长L设为500m ;当SAR像元分辨率为20m时，该预置初始步长 L设为1000m ;当分辨率为3m时，该预置初始步长L设为150m。
4. 如权利要求1所述面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法，其特征在于，所述最 大模型相干系数，反映了相对形变速率和相对高程误差对相邻点目标的拟合程度，其最大 值为1，最小值为〇 ;将所述最大模型相干系数的给定阈值设为〇. 7,当某条边的最大模型相 干系数大于0. 7时，认为该条边是可靠的连接关系，将两个子网相连；否则该条边不能作为 两个子网的连接边，需要继续计算下一条边的最大模型相干系数，直至完成所有边循环。
5. 如权利要求1所述面向时间序列InSAR的不连续子网连接方法，其特征在于，当预 置初始步长设为L时，所述当遍历完所有的子网后，重新统计子网数目，若该子网数目只有 1个，说明全部子网均已连接成功，则无需扩展连接计算；若该子网数目超过1，说明还有未 被连接的孤立子网，再依次以2L，3L，4L，5L，……nL为步长，重复上述步骤进行扩展连接， 直至循环停止，此时所有子网均已完成扩展连接；若还存在若干与主要网络相隔nL以上的 子网，将所述与主要网络相隔nL以上的子网抛弃，包括： 在完成L内的所有子网搜索后，重新统计不连续子网数目，并对所述不连续子网顶点 进行编号；若子网数目只有1个，说明全部子网均已连接成功，则无需扩展连接计算；若子 网数目超过1，再以2L为步长，重复上述步骤，对每个子网进行相邻子网搜索；以此类推，当 新的子网数目仍然超过1时，再进一步扩大搜索步长距离，逐渐以3L，4L，5L，……3000m为 步长循环计算，进行子网链接，直至循环停止，此时所有子网均已完成扩展连接；若还存在 若干与主要网络相隔3000m以上的子网，将所述与主要网络相隔3000m以上的子网抛弃。
6. -种面向时间序列InSAR的不连续子网连接装置，其特征在于，所述面向时间序列 InSAR的不连续子网连接装置包括： 编号单元，用于将一区域雷达影像的所有不连续的Delaunay三角网子网及所述所有 不连续的Delaunay三角网子网顶点进行编号； 查找单元，用于对所述所有不连续的Delaunay三角网子网中的每个子网的四个边界 点，查找在预置初始步长L范围内的所有点目标及所述所有点目标所属的子网； 计算单元，用于计算所述所有点目标与当前子网边界点的距离，并将所述距离由小到 大排序，依次计算每条边的最大模型相干系数，当该最大模型相干系数大于给定阈值时即 认为该边为将该点目标所属的子网与当前子网连接的有效边，否则继续计算下一条边； 遍历单元，用于当遍历完所有的子网后，重新统计子网数目，若该子网数目只有1个， 说明全部子网均已连接成功，则无需扩展连接计算；若该子网数目超过1，说明还有未被连 接的孤立子网，再依次以2L，3L，4L，5L，……nL为步长，重复上述步骤进行扩展连接，直至循 环停止，此时所有子网均已完成扩展连接；若还存在若干与主要网络相隔nL以上的子网， 将所述与主要网络相隔nL以上的子网抛弃，其中η为大于1的自然数。
7. 如权利要求6所述面向时间序列InSAR的不连续子网连接装置，其特征在于，所述 编号单元，进一步用于将所述所有不连续的Delaunay三角网子网编号按照点目标的顺序 从小到大，依次进行编号，分别以子网1、子网2、子网3.......子网Μ标识，直至完成所有 点目标的遍历；同时记录每个子网中含有的点目标及该点目标编号，其中Μ为大于1的自然 数。
8. 如权利要求6所述面向时间序列InSAR的不连续子网连接装置，其特征在于，所述预 置初始步长L根据SAR影像的分辨率和所有点目标的密度进行调整，但最大步长nL小于或 等于大气相关距离，即3000m ;所述预置初始步长L设为影像分辨率的50倍：当SAR像元分 辨率为l〇m时，该预置初始步长L设为500m ;当SAR像元分辨率为20m时，该预置初始步长 L设为1000m ;当分辨率为3m时，该预置初始步长L设为150m。
9. 如权利要求6所述面向时间序列InSAR的不连续子网连接装置，其特征在于，所述最 大模型相干系数，反映了相对形变速率和相对高程误差对相邻点目标的拟合程度，其最大 值为1，最小值为〇 ;将所述最大模型相干系数的给定阈值设为〇. 7,当某条边的最大模型相 干系数大于0. 7时，认为该条边是可靠的连接关系，将两个子网相连；否则该条边不能作为 两个子网的连接边，需要继续计算下一条边的最大模型相干系数，直至完成所有边循环。
10. 如权利要求6所述面向时间序列InSAR的不连续子网连接装置，其特征在于，当预 置初始步长设为L时，所述遍历单元，进一步用于在完成L内的所有子网搜索后，重新统计 不连续子网数目，并对所述不连续子网顶点进行编号；若子网数目只有1个，说明全部子网 均已连接成功，则无需扩展连接计算；若子网数目超过1，再以2L为步长，重复上述步骤，对 每个子网进行相邻子网搜索；以此类推，当新的子网数目仍然超过1时，再进一步扩大搜索 步长距离，逐渐以3L，4L，5L，……3000m为步长循环计算，进行子网链接，直至循环停止，此 时所有子网均已完成扩展连接；若还存在若干与主要网络相隔3000m以上的子网，将所述 与主要网络相隔3000m以上的子网抛弃。
【文档编号】G06F17/30GK104239419SQ201410410540
【公开日】2014年12月24日 申请日期:2014年8月20日 优先权日:2014年8月20日
【发明者】吴宏安, 张永红 申请人:中国测绘科学研究院