一种城区多时相InSAR相位解缠方法、终端及存储介质

一种城区多时相insar相位解缠方法、终端及存储介质
技术领域
1.本发明涉及测绘技术领域，尤其涉及的是一种城区多时相insar相位解缠方法、终端及存储介质。


背景技术：

2.城市地区因地下施工、土地复垦、地下水开采等原因，常引致各种形式的地表形变，地表形变监测对潜在危险的评估具有重要意义。自21世纪初，多时相insar(mt-insar)作为一种大地测量技术，因其在大范围高分辨率地表形变监测领域具有独特的优势得到了广泛应用。在mt-insar形变监测数据处理中，相位解缠将缠绕相位恢复到非缠绕状态从而获得形变信息，解缠精度是影响形变结果的主要因素之一，尤其是在地形地貌复杂地区。
3.永久散射体insar方法(ps-insar)是最经典的mt-insar技术，该方法中，相位稳定的点目标通常被选取作为测量点，并使用空间连接各测量点以构建双差差分相位观测，通过对双差差分相位进行建模分析获取连接路径上解缠的时空相位，最后使用空间网络平差求取测量点上的解缠最优相位和形变参数。基于该思路，已发展有一些ps-insar相位解缠方法，例如3d相位解缠、最小费用流解缠等。此外，针对不同mt-insar应用场景中的问题研究人员提出了自适应形变模型和干涉相位重组等技术。除了对测量点选择和组网方式的改进，已有技术利用sar图像堆栈中的同质点进行相位滤波，以提高干涉相位信噪比从而改善相位解缠精度。但是，在城市区域尤其是在建筑密集的区域，由于基础设施高度差别大，容易产生大梯度干涉相位，产生相位解缠误差并在网络解缠方向上造成误差累积，导致测量点的解缠精度降低，从而影响建筑物形变和高程参数的解算精度。高精度的相位解缠是mt-insar技术城市地表形变监测的关键问题，在城区建筑物密集环境下，目前的相位解缠方法其精度难以保证。
4.因此，现有技术还有待改进。


技术实现要素：

5.本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术缺陷，本发明提供一种城区多时相insar相位解缠方法、终端及存储介质，以解决现有的相位解缠方式精度低的问题。
6.本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：
7.第一方面，本发明提供一种城区多时相insar相位解缠方法，包括：
8.获取若干个配准后的雷达影像，并根据多主影像干涉网络策略生成多幅干涉图，计算多幅所述干涉图的时间维度的初步解缠相位；
9.根据所述初步解缠相位计算对应弧段上的高度差，筛选得到预设高度差的弧段；
10.控制筛选后的弧段上的测量点进行探测，选择预设高程值的测量点，并根据所选的测量点构建约束网络；
11.计算所述约束网络中每个弧段的待估参数的精准度，并根据所述精准度对所述约束网络的空间网格结构进行优化；
12.获取优化后的约束网络中测量点的解缠相位，对所述解缠相位进行误差探测及修正，并估计研究区域的地表形变信息和高程信息。
13.在一种实现方式中，所述计算多幅所述干涉图的时间维度的初步解缠相位，包括：
14.利用空间自由连接网络建立冗余的空间网络路径；其中，所述空间网络路径为根据预设测量点对形成的弧段；
15.获取各空间网络路径上的所有干涉图上的双差差分相位，以得到所述初步解缠相位。
16.在一种实现方式中，所述根据初步解缠相位计算对应弧段上的高度差，筛选得到预设高度差的弧段，包括：
17.对所述初步解缠相位保留的弧段进行单一高程参数的离散搜索；
18.根据搜索结果选择所述预设高度差的弧段，以得到多个空间独立子网络。
19.在一种实现方式中，所述控制筛选后的弧段上的测量点进行探测，选择预设高程值的测量点，并根据所选的测量点构建约束网络，包括：
20.探测各独立子网，并对各个独立子网进行平差处理，以求取对应的测量点上的高程值；
21.选择所述预设高程值的测量点，并构建所述约束网络，以约束及连接各独立子网络。
22.在一种实现方式中，所述计算约束网络中每个弧段的待估参数的精准度，并根据所述精准度对所述约束网络的空间网格结构进行优化，包括：
23.根据相位的时间相干性算法计算所述约束网络中每个弧段的待估参数的精准度；
24.根据所述精准度对所述约束网络中冗余的弧段进行筛选，得到满足精准度要求的网络路径。
25.在一种实现方式中，所述获取优化后的约束网络中测量点的解缠相位，包括：
26.对所述优化后的约束网络中各测量点进行平差处理，估计各测量点对应的解缠相位。
27.在一种实现方式中，所述对解缠相位进行误差探测及修正，并估计研究区域的地表形变信息和高程信息，包括：
28.利用所述解缠相位在干涉图网络中三角闭合网络的闭合值识别相位跳变；
29.根据识别的相位跳变及修正算法对解缠误差进行修正；
30.根据修正后的解缠相位获取所述研究地区的地表形变信息和高程信息。
31.在一种实现方式中，所述根据识别的相位跳变及修正算法对解缠误差进行修正，包括：
32.比较原始缠绕相位和解缠相位之间的相位残差，结合所述闭合值和模糊度个数进行模糊度探测，识别相位主值部分存在的模糊度；
33.利用最小二相位残差相位，结合所述闭合值和所述模糊度个数进行模糊度探测，识别整数相位部分存在的模糊度；
34.根据识别的模糊度及所述修正算法对所述解缠误差进行修正。
35.第二方面，本发明还提供一种终端，包括：处理器以及存储器，所述存储器存储有城区多时相insar相位解缠程序，所述城区多时相insar相位解缠程序被所述处理器执行时
用于实现如第一方面所述的城区多时相insar相位解缠方法的操作。
36.第三方面，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质存储有城区多时相insar相位解缠程序，所述城区多时相insar相位解缠程序被处理器执行时用于实现如第一方面所述的城区多时相insar相位解缠方法的操作。
37.本发明采用上述技术方案具有以下效果：
38.本发明提出了一种针对城市区域形变监测的mt-insar相位解缠方法，该方法引入了一种高度引导的空间网络构建策略，用于选择高质量传播路径，从而避免建筑物高度变化大且不连续对相位解缠的影响；同时，为优化相位解缠质量，部署了两种质量控制策略，即空间网络结构优化器和相位解缠误差修正器，用以抑制mt-insar相位解缠误差的累积和传播。
附图说明
39.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示出的结构获得其他的附图。
40.图1是本发明的一种实现方式中城区多时相insar相位解缠方法的流程图。
41.图2是现有技术中delaunay三角网络的结构示意图。
42.图3是本发明的一种实现方式中空间自由连接网络的示意图。
43.图4是本发明的一种实现方式中高度引导的空间构网策略的流程图。
44.图5是本发明的一种实现方式中基于不同质量网络路径的mt-insar高程估计结果图。
45.图6是本发明的一种实现方式中终端的功能原理图。
46.图4中：(a)为基于所有测量点构建的空间网络图，(b)为高程探测后产生的独立子网图，以及选取的高度值较低的测量点分布图，(c)为基于控制测量点构建的约束网络图，(d)为融合各网络后的空间网络图，即高度引导的构网图；
47.图5中：(a)为低质量网络路径的测量点上的高程结果，(b)为高度引导后的修正路径的测量点上的高程结果，(c)为(b)中测量点在谷歌地球3d模型上的展示。
48.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
49.为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
50.示例性方法
51.多时相合成孔径雷达干涉技术(mt-insar)的相位解缠精度对地面形变监测精度影响显著。在城市地区，特别是在高层建筑密集建筑高差大的城区，利用mt-insar获取地表形变时相位解缠失败率较高，这导致较大的形变和高程估计值误差。
52.针对上述技术问题，本实施例中提出了一种针对城市区域形变监测的mt-insar相
位解缠方法，该方法引入了一种高度引导的空间网络构建策略，用于选择高质量传播路径，从而避免建筑物高度变化大且不连续对相位解缠的影响；同时，为优化相位解缠质量，部署了两种质量控制策略，即空间网络结构优化器和相位解缠误差修正器，用以抑制mt-insar相位解缠误差的累积和传播。
53.如图1所示，本发明实施例提供一种城区多时相insar相位解缠方法，包括以下步骤：
54.步骤s100，获取若干个配准后的雷达影像，并根据多主影像干涉网络策略生成多幅干涉图，计算多幅所述干涉图的时间维度的初步解缠相位。
55.在本实施例中，所述城区多时相insar相位解缠方法应用于终端中，所述终端包括但不限于：计算机以及移动终端等设备。
56.在本实施例中，分别建立了一种高度引导的空间构网策略(height-guided networking strategy，hgn)，用于选择高质量传播路径，从而避免解缠传播路径上建筑物高度变化大且不连续对相位解缠的影响；为优化相位解缠质量，还部署了两种质量控制策略，即空间网络结构优化器(spatial network refinement，snr)和解缠相位误差修正器(phase unwrapping error correction)，用以抑制和修正mt-insar相位解缠的误差累积或传播。并将所提出的三个优化策略逐步集成到现有的ps-insar数据处理流程中，产生一个混合各优化器的新的mt-insar城市区域相位解缠方法。
57.在本实施例中，需要获取若干个配准后的雷达影像，并根据多主影像干涉网络策略生成多幅干涉图。
58.具体地，可获取n+1个精确配准后sar影像(即雷达影像)，依据多主影像干涉网络策略生成m幅干涉图(ifgs)；在生成m幅干涉图的过程中，主要采用干涉图堆栈的方式，将n+1个精确配准后sar影像堆栈成为m幅干涉图，以根据m幅干涉图进行时间维度的初步解缠相位计算。
59.具体地，在本实施例的一种实现方式中，步骤s100包括以下步骤：
60.步骤s101，利用空间自由连接网络建立冗余的空间网络路径；其中，所述空间网络路径为根据预设测量点对形成的弧段；
61.步骤s102，获取各空间网络路径上的所有干涉图上的双差差分相位，以得到所述初步解缠相位。
62.在本实施例中，在得到m幅干涉图后，可基于m幅干涉图，通过逐像素估计器构建密度网络；在构建密度网络的过程中，可以通过最小二乘估计和闭合监测的方式，剔除含有粗差的弧段，使各测量点均被符合质量要求的弧段进行连接，从而得到密度网络中所需要的测量点和路径(即密度网络中的弧段)。
63.在传统的ps-insar方法中，主要采用delaunay三角网络(如图2所示)建立密度网络；而本实施例中则利用空间自由连接网络(fcn，如图3所示)替代传统delaunay三角网络，建立冗余的空间网络路径以连接各测量点对，获取各路径上的所有干涉图上的双差差分相位作观测值；其中，本实施例中一组测量点对的连线为一个路径，一个路径即为空间网络中的一个弧段(如图3所示点i和点j之间的弧)。
64.在本实施例中，弧段上的双差差分相位可表示为：
[0065][0066]
其中，wrap{
·
}表示缠绕运算可使相位分布在(-π,π]之间；
[0067]
δψ
i,j
为缠绕的双差差分相位；
[0068]
为形变相位；
[0069]
为地形残余相位(即dem误差)；
[0070]
为轨道误差；
[0071]
为大气延迟误差；
[0072]
为去相关噪声。
[0073]
由于，公式(1)中的主要相位分量，和均可由多主影像的干涉图转化到时间间隔的干涉图中；因此，可以整合上述4个主要分量为一个待估未知参数：并利用最小二乘估计进行解算。由此，上述公式(1)可表示为：
[0074][0075][0076]
其中，代表未知的时间间隔解缠相位(n+1个sar图像则有n个时间间隔)。
[0077]
矩阵a为连接多主影像干涉图和时间间隔解缠相位的系数矩阵。其中，a的行列分别代表干涉图和时间间隔序列，若一个干涉图由第1和第5个sar影像差分获得，则a中对应行中的1至4列则记为1，其他位置则为0。
[0078]
上述公式(3)可使用迭代最小二乘估计进行待估参数的解算。使用该估计模型可避免传统ps-insar技术中预设形变模型时引入的形变模型误差的影响。另一方面，使用该模型时可使用传统最小二乘估计中的粗差探测法剔除含有粗差的弧段，使各测量点均被符合质量要去的弧段进行连接，结果如图4中a所示。
[0079]
如图1所示，在本发明实施例的一种实现方式中，城区多时相insar相位解缠方法还包括以下步骤：
[0080]
步骤s200，根据所述初步解缠相位计算对应弧段上的高度差，筛选得到预设高度差的弧段。
[0081]
在本实施例中，根据空间网络中每一弧段上的地形残余相位(即dem误差)的估计值，进行离散搜索，从而集成空间独立子网，以及选择空间网络中的约束点。
[0082]
具体地，在本实施例的一种实现方式中，步骤s200包括以下步骤：
[0083]
步骤s201，对所述初步解缠相位保留的弧段进行单一高程参数的离散搜索；
[0084]
步骤s202，根据搜索结果选择所述预设高度差的弧段，以得到多个空间独立子网络。
[0085]
在本实施例中，基于上述保留的弧段(即如图4中a所示的弧段)，可以使用下列公
示(4)逐弧段地进行单一高程参数参数(δh)的离散搜索。选择高度差较小的弧进行保留，如此会产生较多的空间独立子网(如图4中b所示的浅色部分对应的独立子网)。
[0086][0087]
本实施例中通过进行单一高程参数参数的离散搜索，选择高度差较小的弧进行保留，从而针对保留的弧段控制其上的测量点进行探测，以及构建约束网络。
[0088]
如图1所示，在本发明实施例的一种实现方式中，城区多时相insar相位解缠方法还包括以下步骤：
[0089]
步骤s300，控制筛选后的弧段上的测量点进行探测，选择预设高程值的测量点，并根据所选的测量点构建约束网络。
[0090]
在本实施例中，可在离散搜索后，控制筛选后的弧段上的测量点进行探测；然后，根据各测量点上的高程值构建约束网络。
[0091]
具体地，在本实施例的一种实现方式中，步骤s300包括以下步骤：
[0092]
步骤s301，探测各独立子网，并对各个独立子网进行平差处理，以求取对应的测量点上的高程值；
[0093]
步骤s302，选择所述预设高程值的测量点，并构建所述约束网络，以约束及连接各独立子网络。
[0094]
在本实施例中，探测各独立子网，并对各个独立子网进行平差处理，求取测量点上的高程值，选择高程值较低的测量点构建约束网络，以约束和连接各独立子网络(如图4中c所示)。如此，可以借助各测量点的高度信息，指导网络路径的传播，使解算结果由建筑物底部向顶部进行传播(如图5中a所示和图5中b所示，各测量点的位置图5中c所示)，避免了密集建筑物在干涉图上相位不连续的问题。
[0095]
如图1所示，在本发明实施例的一种实现方式中，城区多时相insar相位解缠方法还包括以下步骤：
[0096]
步骤s400，计算所述约束网络中每个弧段的待估参数的精准度，并根据所述精准度对所述约束网络的空间网格结构进行优化。
[0097]
在本实施例中，在整合约束网络和各独立子网后，根据网络上每个弧段的待估参数的准确度，可以对约束网络的空间网格结构进行优化，得到融合各网络后的空间网络，即高度引导的构网(如图4中d所示)。
[0098]
具体地，在本实施例的一种实现方式中，步骤s400包括以下步骤：
[0099]
步骤s401，根据相位的时间相干性算法计算所述约束网络中每个弧段的待估参数的精准度；
[0100]
步骤s402，根据所述精准度对所述约束网络中冗余的弧段进行筛选，得到满足精准度要求的网络路径。
[0101]
在本实施例中，在整合约束网络和各独立子网后，根据网络上每个弧段的待估参数的准确度，通常用相位的时间相干性(temporal coherence index,tci)表示，tci可由以下公式计算获得：
[0102][0103]
其中，为时间相位相干性(tci)，越高的值意味着待估参数估计精度越高。
[0104]
通常当时，认为的参数估计正确。所有弧的估计完成后，假设残余相位可以直接进行空间网络的平差以获取各测量点上的解缠残差相位。结合估计参数和解缠的残差相位，即可解算相应的形变时间序列等信息。
[0105]
然而，由于在步骤s101中使用了空间自由网络产生了冗余的弧段，因冗余的弧段具有不同质量的弧段估计值，相同测量点可由不同质量的弧段连接，在空间网络平差时易导致误差的传播。因此，从冗余弧段中筛选出高质量的网络进行空间平差可减少误差传播。因此，可以根据各弧段的质量，即tci值，使用空间最短路径方法从冗余的自由网络中筛选出质量较高的网络路径，完成空间网络优化后进行平差估计所有测量点的解缠相位。
[0106]
如图1所示，在本发明实施例的一种实现方式中，城区多时相insar相位解缠方法还包括以下步骤：
[0107]
步骤s500，获取优化后的约束网络中测量点的解缠相位，对所述解缠相位进行误差探测及修正，并估计研究区域的地表形变信息和高程信息。
[0108]
在本实施例中，获取测量点上的解缠相位后，对解缠相位进行误差探测与修正。首先利用解缠相位在干涉图网络中三角闭合网络的闭合值(temporal closure value,tcp)识别相位跳变，利用三角闭合干涉网络上的三个干涉相位存在相位模糊度判定是否需要对测试点的解缠相位进行误差探测及修正。
[0109]
具体地，在本实施例的一种实现方式中，步骤s500包括以下步骤：
[0110]
步骤s501，对所述优化后的约束网络中各测量点进行平差处理，估计各测量点对应的解缠相位；
[0111]
步骤s502，利用所述解缠相位在干涉图网络中三角闭合网络的闭合值识别相位跳变；
[0112]
步骤s503，根据识别的相位跳变及修正算法对解缠误差进行修正；
[0113]
步骤s504，根据修正后的解缠相位获取所述研究地区的地表形变信息和高程信息。
[0114]
在本实施例中，在识别相位跳变的过程中，可以通过以下公式进行计算，得到三角闭合干涉网络上的解缠相位的闭合值和三角闭合干涉图存在的模糊度个数：
[0115]
φ
triplet
＝δφ
i,j
+δφ
j,k-δφ
i,k
ꢀꢀꢀ
(6)
[0116]kamb
＝round[(φ
triplet-wrap(φ
triplet
))/2π]
ꢀꢀꢀ
(7)
[0117]
其中，δφ
i,k
为干涉图解缠相位；
[0118]
round[
·
]表示最近整数；
[0119]
φ
triplet
表示三角闭合干涉网络上的解缠相位的闭合值。
[0120]kamb
为该三角闭合干涉图存在的模糊度个数，理论为0，即k
amb
＝0。若k
amb
为非零值，则表示该三角闭合干涉网络上的三个干涉相位存在相位模糊度。
[0121]
但是，单一闭合环只能表明模糊度的存在与否，不能对其进行较正。然而，联合整个时间维度上所有的干涉网络的多个闭合环，可通过如下公示对解缠误差进行较正：
[0122][0123]
其中，l
triplet
表示t
×
m矩阵；
[0124]
t和m分别是三角闭合网络个数和干涉相位数量。
[0125]
由于，每幅干涉相位都有一个未知模糊度，因此，l
triplet
矩阵可能存在秩亏，为得到唯一解需要进行正则化。
[0126]
值得注意的是，如果正确检测出干涉图模糊度则可以避免公式(8)的秩亏问题。因此，本发明使用残余相位识别具有模糊度的特定干涉图。
[0127]
具体地，在本实施例的一种实现方式中，步骤s503包括以下步骤：
[0128]
步骤s503a，比较原始缠绕相位和解缠相位之间的相位残差，结合所述闭合值和模糊度个数进行模糊度探测，识别相位主值部分存在的模糊度；
[0129]
步骤s503b，利用最小二相位残差相位，结合所述闭合值和所述模糊度个数进行模糊度探测，识别整数相位部分存在的模糊度；
[0130]
步骤s503c，根据识别的模糊度及所述修正算法对所述解缠误差进行修正。
[0131]
在本实施例中，为识别相位主值部分存在的模糊度，可通过比较原始缠绕相位和解缠相位之间的相位残差δψ
res
，利用公式(6)和公式(7)进行模糊度探测。
[0132]
为识别整数相位部分存在的模糊度，利用最小二相位残差相位通过公式(6)和公式(7)进行模糊度探测。
[0133]
原始缠绕相位和解缠相位之间的相位残差δψ
res
可由以下公式计算：
[0134][0135]
其中，δψ和δφ分别表示解缠前、后的干涉相位；
[0136]
g表示连接干涉图和连续间隔相位的设计矩阵。
[0137]
将δψ
res
和δφ
res
代入以下公式可计算模糊度k
amb
。具有非零的k
amb
的三角闭合的干涉网络被标记为受解缠误差影响的干涉图，当干涉图对应的相位残差满足如下阈值时，则认为该干涉图存在解缠误差。
[0138][0139]
其中，ε为阈值，理论上ε＝1。定位存在模糊度的干涉图后，通过公式(8)求解得出对应干涉图存在相位模糊度数值，并通过以下公式修正解缠误差
[0140]
δφ
corrected
＝δφ+k
amb
*κ
ꢀꢀꢀ
(11)。
[0141]
获取测量点上高精度的解缠相位后，便可进行地表形变的估计。在此过程中，可使用大量的已有方法或模型用以修正和补偿各类误差，如轨道误差，大气误差，以及高程误差，从而获取更加精准的地表形变和高程信息。
[0142]
本实施例通过上述技术方案达到以下技术效果：
[0143]
本实施例提出了一种针对城市区域形变监测的mt-insar相位解缠方法，该方法引
入了一种高度引导的空间网络构建策略，用于选择高质量传播路径，从而避免建筑物高度变化大且不连续对相位解缠的影响；同时，为优化相位解缠质量，部署了两种质量控制策略，即空间网络结构优化器和相位解缠误差修正器，用以抑制mt-insar相位解缠误差的累积和传播。
[0144]
示例性设备
[0145]
基于上述实施例，本发明还提供一种终端，包括：通过系统总线连接的处理器、存储器、接口、显示屏以及通讯模块；其中，所述处理器用于提供计算和控制能力；所述存储器包括存储介质以及内存储器；所述存储介质存储有操作系统和计算机程序；所述内存储器为所述存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境；所述接口用于连接外部设备，例如，移动终端以及计算机等设备；所述显示屏用于显示相应的信息；所述通讯模块用于与云端服务器或移动终端进行通讯。
[0146]
所述计算机程序被所述处理器执行时用以实现一种城区多时相insar相位解缠方法的操作。
[0147]
本领域技术人员可以理解的是，图6中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的终端的限定，具体的终端可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0148]
在一个实施例中，提供了一种终端，其中，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有城区多时相insar相位解缠程序，所述城区多时相insar相位解缠程序被所述处理器执行时用于实现如上所述的城区多时相insar相位解缠方法的操作。
[0149]
在一个实施例中，提供了一种存储介质，其中，所述存储介质存储有城区多时相insar相位解缠程序，所述城区多时相insar相位解缠程序被所述处理器执行时用于实现如上所述的城区多时相insar相位解缠方法的操作。
[0150]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一非易失性存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。
[0151]
综上，本发明提供了一种城区多时相insar相位解缠方法、终端及存储介质，方法包括：获取若干个配准后的雷达影像，并根据多主影像干涉网络策略生成多幅干涉图，计算多幅干涉图的时间维度的初步解缠相位；计算对应弧段上的高度差，筛选得到预设高度差的弧段；控制筛选后的弧段上的测量点进行探测，选择预设高程值的测量点，并根据所选的测量点构建约束网络；计算约束网络中每个弧段的待估参数的精准度，并根据精准度对约束网络的空间网格结构进行优化；获取测量点的解缠相位，对解缠相位进行误差探测及修正，并估计研究区域的地表形变信息和高程信息。本发明可以顾及建筑物高度和空间网络观测结构，提高了城市地区相位解缠的质量。
[0152]
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。