海岸带InSAR干涉图中的海潮负荷位移影响评估与校正方法与流程

本发明属于空间对地观测(卫星遥感)与海岸带地理环境技术学科交叉领域，具体涉及一种海岸带insar干涉图中的海潮负荷位移影响评估与校正方法。

背景技术：

由于日月对地球存在天体引潮力作用，使得海水产生周期性涨落，即海洋潮汐。海洋潮汐会引起海水质量重新分布，进而导致固体地球产生周期性形变，即海潮负荷效应(oceantidalloading，otl)。由于差分雷达干涉测量(insar)为相对位移观测量，无需考虑具有加常数特征、波长约为10³～10⁴km的固体潮、极潮负荷，但是波长尺度为10²～10³km的海潮负荷则会引入毫米mm级至厘米cm级的形变梯度，此类非构造信号对海岸带insar精密监测缓慢(尤其是非稳态)构造过程等造成显著影响。

沿海地区基于不同海潮模型得到的海潮负荷差异在毫米mm级左右，基于不同海潮负荷计算软件得到的沿海地区垂直位移差异≤1～2mm，内陆地区差异≤0.2～0.5mm。

一些沿海地区海潮负荷垂向地面位移可达10cm，垂向形变梯度可达3cm/100km，这给insar技术在该区域监测大范围、微小、缓慢，尤其是非稳态的构造形变分析带来挑战，然而多数海岸带insar形变监测研究忽视了对海潮负荷影响改正的必要性。目前，gnss精密大地测量数据处理通常需要考虑海潮负荷位移改正，关于如何方便、快捷、有效地估计与改正insar海潮负荷的研究与讨论则较少，尤其缺少针对insar形变监测的海潮负荷三维分量(e/n/u)估计、提取与改正相关的理论、实际应用与案例研究。

技术实现要素：

针对上述技术问题，本发明提供一种海岸带insar干涉图中的海潮负荷位移影响评估与校正方法，基于多源海潮模型研究海潮负荷对insar形变监测的影响，以全球典型海岸带地区为例，详细分析海潮负荷对insar的影响，进一步讨论不同海潮模型的差异，并给出insar形变监测的海潮负荷位移三维形变分量估计与改正方法。组合不同的全球海潮模型、区域海潮模型、地球模型，可以计算研究区域所有像元或台站的格网化潮汐分量对应的海潮负荷振幅与相位，负荷效应主要包括垂直位移、水平位移等。

具体的技术方案为：

海岸带insar干涉图中的海潮负荷位移影响评估与校正方法，包括以下步骤：

(1)提取干涉图主辅影像获取时间和影像坐标范围，利用idl语言生成坐标格网文件；

(2)利用shell脚本语言调用海潮负荷估计程序或软件，如spotl(someprogramsforocean-tideloadingv3.3.0.2)软件等，基于特定海潮模型计算二维平面像元对应的各潮汐分量的海潮负荷水平与垂向位移，即站心空间直角坐标系下的三维形变分量e/n/u。

特定海潮模型采用最新发布的高分辨率全球海潮模型或区域海潮模型，空间分辨率越高，越能体现更多的海潮负荷的局部精细特征。

(3)根据步骤(2)，组合不同的全球海潮模型、区域海潮模型、地球模型，计算研究区域单个台站或者格网化潮汐分量对应的海潮负荷振幅与相位，负荷效应主要包括垂直位移、水平位移等，可以基于其他海潮负荷估计软件，如海潮负荷在线服务(olfg/olmpp)，评估所选研究区域由不同软件计算海潮负荷效应的差异。

(4)根据步骤(2)和(3)，利用双线性插值方法提取每个台站海潮分量对应的海潮负荷，基于海岸带原位验潮观测(tidegaugestation)和声学多普勒海流剖面仪(acousticdopplercurrentprofiler，adcp)观测，采用均方根(rms)与和方根(rss)综合评估不同海潮模型计算海潮负荷在频率域和时间域潮位与流速的差异：

其中，h与代表潮位振幅、格林尼治迟角，model代表海潮模型，obs代表验潮观测值，misfit代表模型与观测的差异，n为验潮站数，k为分潮数。

(5)根据步骤(2)和(3)，匹配sar影像获取时刻，计算相应的海潮负荷时间序列，用于评估不同海潮模型的差异和相同海潮模型的变化趋势，以确定相对最优海潮模型以及时间基线相关的海潮分量混频周期(aliasedperiod)。

(6)基于python语言处理多种sar数据(sentinel-1、alos-1/2palsar、envisatasar等)的单视复数影像(slc)，得到去除地平相位的insar干涉图相位，为insar干涉图的海潮负荷影响自动化改正做准备。

(7)根据步骤(2)和步骤(5)，基于特定或最优海潮模型计算海潮负荷三维形变分量(n/e/u)，将研究区域海潮负荷位移投影至insar视线向(los)方向，利用idl生成与sar影像获取时间一致的海潮负荷位移图及与干涉图一致的差分位移图(二进制文件)，根据下式实现海潮负荷三维形变分量与insar观测量的转换：

其中，d代表形变位移；e、n、u分别代表站心空间直角坐标系下的形变位移的三维分量，依次为东方向east、北方向north、上方向up，e/n/u方向的符号为正；h代表卫星飞行轨道方向或者沿轨方向在地面的投影，at代表沿轨方向或者方位向；los代表卫星观测的视线向或斜距方向；θ代表入射角，αh代表卫星航向角；dlos朝向卫星为正，假定忽略水平分量，则垂直分量与los向位移的关系为du＝dlos/cosθ。

(8)将步骤(6)与步骤(7)得到的干涉图文件和海潮负荷差分位移二进制文件进行差分相减，得到的差分相位图(phase)文件，即为改正海潮负荷影响的干涉图相位文件，可以用于单个干涉图形变监测分析和多干涉图的insar时序分析等应用。

本发明提供的海岸带insar干涉图中的海潮负荷位移影响评估与校正方法具有的技术效果：

(1)沿海地区海潮负荷位移对insar垂向形变影响显著超过对其水平方向的影响，在某些地区天文大潮或低潮期间可以达到厘米cm级，海潮负荷对insar形变监测的影响与陆地至海岸线的距离成反比。

(2)对于海岸带地区大范围(>100km)、微小(毫米mm级)、长时间序列形变监测，影像获取时间可以考虑尽量避开天文大潮以及日潮汐变化中的峰值时刻，否则需要考虑如何有效地估计与改正海潮负荷的影响。

(3)海潮负荷影响不仅与研究范围大小有关，其形变梯度变化与研究区域地形特征存在强相关，对于长波长形变监测而言，传统平面或者曲面拟合方法难以有效分离海潮负荷位移，建议基于最新发布的高分辨率全球海潮模型或融合长期验潮站资料的区域海潮模型开展时序insar相关的海潮负荷影响估计。该评估方法可以直接用于insar海潮负荷位移的三维分量估计与改正。

附图说明

图1为实施例研究区域-福建地区示意图，其中大框、小框分别代表alos-2palsar-2与sentinel-1a干涉宽幅数据的覆盖范围.三角形对应所选的台站位置；

图2为实施例基于多源海潮模型得到的福建地区alos-2palsar-2主影像获取时刻(2016年6月29日)24h垂向海潮负荷时间序列；

图3为实施例基于多源海潮模型得到的福建地区alos-2palsar-2辅影像获取时刻(2016年7月27日)24h垂向海潮负荷时间序列；

图4为实施例基于got4.7海潮模型得到的福建地区alos-2palsar-2主影像获取时刻(2016年6月29日)对应的30天海潮负荷时间序列.a1、a2、s1、s2分别代表表1对应的alos-2与sentinel-1a干涉对的主辅影像时刻；

图5为实施例基于hamtide11a海潮模型提取的福建地区海潮负荷位移差分图，图中方框代表alos-2palsar影像覆盖范围；

图6为实施例基于got4.7海潮模型提取的福建地区海潮负荷位移差分图，图中方框代表alos-2palsar影像覆盖范围；

图7为实施例基于osu.chinasea.2010海潮模型提取的福建地区海潮负荷位移差分图，图中方框代表alos-2palsar影像覆盖范围；

图8为实施例不同海潮模型提取的福建地区海潮负荷位移二次差分图(got4.7-hamtide11a)，图中方框代表alos-2palsar影像覆盖范围；

图9为实施例不同海潮模型提取的福建地区海潮负荷位移二次差分图(got4.7-osu.chinasea.2010)，图中方框代表alos-2palsar影像覆盖范围；

图10为实施例不同海潮模型提取的福建地区海潮负荷位移二次差分图(hamtide11a-osu.chinasea.2010)，图中方框代表alos-2palsar影像覆盖范围。

具体实施方式

结合实施例说明本发明的具体技术方案。

以alos-2palsar-2和sentinel-1a宽幅模式数据为例，开展面向insar形变监测的海潮负荷三维分量估计与差分相位提取，并讨论海潮模型的差异。相比sentinel-1宽幅模式topsar数据(单轨标准幅宽为250km)，alos-2palsar-2宽幅模式scansar数据(单轨标准幅宽为350km)可以兼顾更多的陆地范围。另外，经过数据检索发现目前可获取的重访周期为6天或12天的sentinel-1a/1b干涉对仍然很少，alos-2宽幅sar数据与大多数可获取的sentinel-1a宽幅sar干涉数据的最短时间基线接近(分别为28天和24天)。

如图1所示，福建位于中国东南沿海，东面隔台湾海峡与台湾省相望，全年降雨偏多，地表植被茂密。福建省东部地区，海岸线蜿蜒曲折，以侵蚀海岸为主，地震活动较弱，2010年至2017年间没有发生mw>4地震。受季风环流和地形影响，潮汐性质复杂，不同区域具有不同的潮波系统，主要表现为半日潮特征，部分区域具有不正规半日潮特征。如表1所示，覆盖研究区域的alos-2palsar-2与sentinel-1a宽幅干涉对(20160629-20160707、20160630-20160724)时间基线分别为28天与24天。

如图2和图3所示，基于多源海潮模型计算得到的海潮负荷周期(24h)与当地潮汐周期基本一致，主要表现为不规则半日潮特征。不同海潮模型得到的海潮负荷垂向位移存在差异，特别是在高潮或低潮处差异较大，其中中国海域局部海潮模型osu.chinasea.2010在低高潮、高低潮和低低潮处均估值绝对值偏大，在低低潮处存在最小估值(约为-21mm)，在高高潮处差异较小，在高高潮处eot11a.2011海潮模型存在最大估值(约为22mm)，而此处fes.2004海潮模型则估值最小(约为15mm)，其他时刻各海潮模型间差异较小。对应主影像观测时刻的海潮负荷垂向位移约为0～-6mm，对应辅影像观测时刻约为8～13mm。以osu.chinasea.2010海潮模型为例，宽幅干涉图对应此点理论海潮负荷垂向位移差分值约为14mm。

如图4所示，基于got4.7海潮模型得到了主影像观测时刻(含)后30天的海潮负荷位移时间序列，海潮负荷位移极值与天文大潮、小潮时刻保持一致，垂向位移分量每月存在两次极大值(约36mm)和两次极小值(约-26mm)，极值处的垂向位移分量约为水平位移分量(一般在±8mm以内)的3～5倍。由于垂向位移分量显著高于水平分量，表明福建地区海潮负荷对沿海测站的位移影响主要为垂直方向。

如图5、图6和图7所示，通过选取其中两种全球海潮模型(got4.7、hamtide11a)以及区域海潮模型(osu.chinasea.2010)来分析海潮模型的选取对单个insar干涉图海潮负荷估计的差异。结果表明，福建地区海潮负荷差分位移基本一致。自海岸带至内陆的海潮负荷差分剖面表现出不规则曲面特征，这与福建沿海复杂的潮波与地形特征存在较大相关性。如图8、图9和图10所示，通过海潮负荷位移二次差分可以看出，在海岸带附近got4.7比hamtide11a高0.2mm～1.6mm，got4.7比osu.chinasea.2010高0.4mm～2.8mm，hamtide11a比osu.chinasea.2010高0.2mm～1.7mm，结果表明全球海潮模型got4.7在中国福建沿海地区存在偏高的海潮负荷位移，而局部海潮模型osu.chinasea.2010则低估了海潮负荷位移。

4幅sar影像获取时刻对应的海潮负荷位移，a2-a1与s2-s1分别对应alos-2alos-2palsar-2和sentinel-1a干涉对时间基线(28天和24天)。由于主辅影像在当天获取时刻(gmt时间)基本一致，对于较为规则的长周期海潮月度变化而言，主辅影像对应的海潮负荷位移处在近似对称位置。由于可获取的sentinel-1影像重访周期在某些地区可以降至6天或12天，对应sar影像获取时刻可能会与天文大潮(农历初一或十五)或天文小潮(上弦或下弦)时刻重合，此时海潮负荷位移量级比其他时刻要大，特别是对于不规则长周期海潮变化而言，受到海潮负荷差分位移的潜在影响更大。