CN103364766A - 星载InSAR系统的外定标方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种星载InSAR系统的外定标方法。该外定标方法包括：由卫星高度计测得海面高度数据，将其去除时变影响因素后获得平均海面高度数据；由星载InSAR系统获取的预设时间和空间分布的海洋图像对和未定标的干涉参数，得到星载InSAR系统测量的海面高度数据；仿真计算在预设时间和空间分布条件下除传播影响外的时变影响因素带来的海面高度变化；由平均海面高度和除传播影响外的时变影响因素带来的海面高度变化，获取时变合成海面高度数据；将时变合成海面高度数据作为标准数据，对星载InSAR系统测量的海面高度数据进行校正，实现星载InSAR系统的定标。本发明采用基于海洋场的外定标方法，可对星载InSAR系统误差中的慢变化成分进行长期动态监测。

Description

星载InSAR系统的外定标方法

技术领域

本发明涉及电子行业雷达技术领域，尤其涉及一种星载干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar，简称InSAR)系统的外定标方法。

背景技术

星载InSAR系统是利用合成孔径雷达的相位信息提取地表的三维信息和高程变化信息的一种技术，在卫星或航天飞机上通过两部天线同时观测或两次单部天线的两次观测获得地面场景的高程信息。随着数字高程模型(Digital Elevation Model，简称DEM)测量精度的要求日益提高，星载InSAR系统的定标方法的研究也愈发重要。

InSAR中，影响DEM测量精度的主要因素包括：基线长度和基线倾角测量误差、系统延时误差、干涉相位偏置等，这些误差最终在InSAR干涉处理中引入DEM误差，上述误差按特性可分为固定、慢变和随机三种。因此，这些参数误差的定标是有必要的。

外定标目的就是通过目标的已知位置和高程信息，标定基线长度、基线倾角，干涉相位偏执，系统延时等干涉参数的误差，并去除这些参数误差，利用准确的干涉参数进行高程反演，最终提高高程测量精度。

传统的InSAR系统外定标方法利用人工点目标定标场(地面布设角反射器)或自然分布目标定标场(如热带雨林或其他已知DEM的区域等)来对进行定标。利用人工定标场或自然定标场的已知位置和高程信息，求解InSAR系统的基线长度、基线倾角、干涉相位偏置、系统延时等参数。

人工点目标定标场在地形复杂地区布设困难，成本高，不能经常对定标场成像，只能静态标定系统的固定误差，难以准确反映误差的变化特性；自然分布目标定标场同样存在不能经常重访定标场，不能长期连续的监测星载InSAR系统，造成采样不足，不能反映InSAR系统误差的慢变部分。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为解决上述的一个或多个问题，本发明提供了一种星载InSAR系统的外定标方法，以解决了传统外定标方法难以长期动态监测的缺点。

(二)技术方案

根据本发明的一个方面，提供而来一种星载InSAR系统的外定标方法，包括：由卫星高度计测得海面高度数据，将其去除观测时刻和观测点经纬度对应的时变影响因素后获得平均海面高度数据，该时变影响因素包括：传播影响、海况影响、潮汐影响及大气压影响；由星载InSAR系统获取的预设时间和空间分布的海洋图像对和未定标的干涉参数，得到星载InSAR系统测量的海面高度数据；仿真计算在预设时间和空间分布条件下除传播影响外的时变影响因素带来的海面高度变化；由平均海面高度和除传播影响外的时变影响因素带来的海面高度变化，获取时变合成海面高度数据；及将时变合成海面高度数据作为标准数据，对星载InSAR系统测量的海面高度数据进行校正，实现星载InSAR系统的定标。

(三)有益效果

从上述技术方案可以看出，相比与传统的外定标方法，本发明星载InSAR系统的定标方法具有以下有益效果：

(1)本发明中，采用基于海洋场的外定标方法，可对星载InSAR系统误差中的慢变化成分进行长期动态监测，解决了传统外定标方法难以长期动态监测的缺点；

(2)本发明中，利用卫星高度计数据，不需要布设人工定标场，避免了传统外定标方法设计实施困难和采样不足的缺点，从而可以精确获取星载InSAR系统误差特性，有效提高了星载InSAR系统的高程测量精度和可靠性。

附图说明

图1为本发明实施例星载InSAR系统定标方法的原理框图；

图2为本发明实施例星载InSAR系统定标方法中采用Jason-1数据计算的MSSH图；

图3为本发明实施例星载InSAR系统定标方法中采用CLS2011模型的MSSH图；

图4为本发明实施例星载InSAR系统定标方法中洋潮影响因素的高度计算结果的仿真图；

图5为本发明实施例星载InSAR系统定标方法中负荷潮影响因素的高度计算结果的仿真图；

图6为本发明实施例星载InSAR系统定标方法中地球潮影响因素的高度计算结果的仿真图；

图7为本发明实施例星载InSAR系统定标方法中极潮影响因素的高度计算结果的仿真图；

图8为本发明实施例星载InSAR系统定标方法中海况影响因素的高度计算结果的仿真图；

图9为本发明实施例星载InSAR系统定标方法中逆大气压影响因素的高度计算结果的仿真图；

图10为本发明实施例星载InSAR系统定标方法中干涉定标处理流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，在附图或说明书描述中，相似或相同的部分都使用相同的图号。附图中未绘示或描述的步骤或实现方式，为所属技术领域中普通技术人员所知的形式。另外，虽然本文可提供包含特定值的参数的示范，但应了解，参数无需确切等于相应的值，而是可在可接受的误差容限或设计约束内近似于相应的值。

本发明提出一种利用覆盖全球超过三分之二的海平面作为定标场，借助海洋卫星雷达高度计数据源可以实现星载InSAR系统基线长度、基线倾角、干涉相位偏执、系统延时等的标定，从而可以对SAR系统设备进行长期连续的动态监测，有助于提高星载InSAR系统的高程测量精度。

在本发明的一个示例性实施例中，提出了一种星载InSAR系统外定标方法。图1为本发明实施例星载InSAR系统外定标方法原理框图。如图1所示，本实施例星载InSAR系统外定标方法包括：

步骤S102，由卫星高度计测得海面高度数据，将其去除观测时刻、观测点的经纬度对应的时变影响因素后获得平均海面高度(Mean Sea SurfaceHeight，简称MSSH)数据，该时变影响因素包括：传播影响、海况影响、潮汐影响及大气压影响；

其中，平均海面高度数据指海面相对于地球参考椭球的一定时间内的平均高度，用来去除海面高度的时变影响因素以及无效海面高度数据的模型，平均海面高度模型优选地利用了美国Jason-1卫星高度计数据或法国研究机构CNES的CLS2011模型的数据。对于定标精度要求不高的情况可采用单颗卫星高度计数据短时间平均获得MSSH模型。单颗卫星高度计的MSSH模型的计算可细分三个子步骤：

S102a，获取由海洋卫星高度计测得的一定时间内的数据记录；

以Jason-1为例，其轨道周期9.915天，每个周期有127条轨道，其数据产品一般按半条轨道(称为pass)文件存放，每个轨道周期254个pass，每个pass中包含1个文件头和N个点数据记录，每个点数据记录是由440个字节高度计测量信息构成，包括该点的经度、纬度、测量时间、轨道高度、高度计测距数据、各种校正项、各种标志位等信息。

S102b，根据上述数据记录中的每个点数据记录的轨道、高度计和校正项的标志位状态判别是否为无效数据，并剔除无效数据记录；

海面高度数据(Sea Surface Height SSH)可从子步骤S102a所述的每个440字节的点数据记录的对应字节提取，并通过公式(1)得到。

${\mathrm{SSH}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}=h_{\mathrm{SA}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}-h_{\mathrm{AR}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}-H_{\mathrm{cor}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}---\left(1\right)$

其中，t，lat，long代表点数据记录的观测时刻和经纬度

为卫星轨道高度，即轨道相对于地球参考椭球的高度；

为高度计测距数据，即卫星到海面的距离，

是对时变影响因素误差的校正。卫星轨道测量装置和高度计仪器设备的故障都会带来

和的无效，从而导致SSH的无效，

校正的无效也会导致SSH无效。因此，计算实施时，首先需要根据每个点数据记录的轨道、高度计和校正项的标志位状态判别是否为无效数据，并剔除无效数据。

S102c，从有效点数据记录中去除观测时刻和观测点经纬度对应的时变影响因素，即公式(1)中的

对海面高度数据的影响，并计算有效点数据记录对应的海面高度数据；

卫星高度计直接观测的海面高度受多种时变影响因素影响，计算MSSH之前还需要对这些因素按观测时刻和观测位置进行校正。校正过程可表示为：

$H_{\mathrm{cor}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}=h_{\mathrm{dry}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{wet}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{iono}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{ssb}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+$ (2)

$h_{\mathrm{otide}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{ltide}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{etide}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{ptide}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{ibc}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}$

其中，上标t，lat，long代表观测时刻和观测点的经纬度，dry，wet，iono分别代表干、湿对流层和电离层影响，并统称为传播影响；ssb代表海况影响；otide，ltide，etide和ptide分别代表洋潮，负荷潮，固体地球潮和极潮影响，并统称为潮汐影响；ibc代表逆大气压影响，各影响因素的具体模型在步骤S104中描述。

至此，可通过公式(1)计算每个有效点数据记录的SSH。

S102d，将一定时间内的海面高度数据进行平均，获取平均海面高度。

MSSH是海面相对于地球参考椭球的一定时间内的平均高度，即对子步骤iii)中的SSH进行时间平均，可表示为：

${\mathrm{MSSH}}^{(\mathrm{lat},\mathrm{long})}=\frac{1}{n}\underset{t=t_1...t_n}{\mathrm{\Σ}}\left({\mathrm{SSH}}^t\right)=\frac{1}{n}\underset{t=t_1...t_n}{\mathrm{\Σ}}(h_{\mathrm{SA}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}-h_{\mathrm{AR}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}-H_{\mathrm{cor}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})})---\left(3\right)$

附图2利用美国Jason-1卫星的数个完整轨道周期(轨道周期约为10天)进行计算给出了利用第340-353(对应2011年3月30日至8月16日)轨道计算的MSSH。

对于精度要求高的应用，可以做更长时间跨度的平均计算，以去初长周期变化的影响因素，计算步骤类似于单颗卫星高度计步骤。还可以采用多颗卫星高度计长时间平均获得MSSH数据，例如采用法国CNES的CLS2011模型的结果，该模型利用TOPEX/POSEIDON，ERS-2，GFO，JASON-1，ENVISAT多个卫星高度计共计15年的数据，得到的1/30度间距的精细MSSH，其计算结果如附图3所示。

步骤S104，由星载InSAR系统获取的预设时间和空间分布的海洋图像对和未定标的干涉参数进行地形三维重建，得到星载InSAR系统测量的海面高度数据；

本步骤中，由海洋图像获取海面高度的技术属于现有技术，此处不再详细描述。该步骤指由星载InSAR系统海洋图像对和未定标的干涉参数，进行地形三维重建，地形三维重建中包括干涉处理即由海洋图像对的复数据共轭相乘得到干涉相位，干涉相位的展开，在得到展开相位后，利用未定标的干涉参数进行三维重建，得到星载InSAR系统测量的海面高度(DEM)，也就是获得了海洋上图像点的平面位置和高程信息。

步骤S106，仿真计算除传播影响之外的时变影响因素在上述时间和空间条件下带来的海面高度变化；

在步骤S102的子步骤S102c中已提到海面高度的时变影响因素主要分为4类，即传播影响，海况影响，潮汐影响和大气压影响。这些时变影响因素的造成高度计测量误差，并且使不同观测时刻的同一区域的海面高度不同，其计算分别描述如下：

传播影响也称为地球物理影响或环境影响，主要指卫星高度计的微波测量信号传播速度受到的地球大气折射的影响，从而影响高度测量，包括干、湿对流层和电离层影响，干对流层影响可以通过公式(4)计算。

$h_{\mathrm{dry}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}=-2.277*P_{\mathrm{atm}}^{(t,\mathrm{lat},\mathrm{long})}*(1+0.0016*\cos (2*\mathrm{lat}))---\left(4\right)$

其中，

为以毫巴为单位的海面压力，t，lat，long分别代表所处的观测时刻和位置，可以通过欧洲ECMWF气象预报模型获得。湿对流层采用类似方法借助欧洲ECMWF气象预报模型计算；电离层影响通过Jason-1卫星高度计的双频电离校正模型计算。

潮汐是直接观测海面高度的重要组成部分，比其他时变海洋信号的影响更大，并且可以预测。潮汐由四主要部分组成：洋潮，负荷潮，地球潮，极潮。前三种与地球的月日作用力有关，极潮是由于地球转动带来的与月日作用力无关。潮汐影响采用GOT00.2全球潮汐模型，模型利用球谐波的方法求出各潮汐分量，如公式(5)：

其中h(t，lat，long)是t时刻相对于参考椭球上的点(lat，long)的海面高度，整数N代表潮汐成分的总数，ω_k是潮汐成分k的角速度，A_k(lat，long)和

分别是潮汐成分k的幅度和相位。对各类潮汐因素仿真计算的结果如图4-图7所示。

海况影响指卫星高度计观测海面区域的海浪变化的影响，对Jason-1卫星采用Chambers经验参数模型计算，仿真计算的结果如图8所示。

本实施例中，大气压影响主要是逆大气压影响，对其仿真计算的结果如图9所示。

综上所述，各时变影响因素及量级如表1所示。

表1各时变影响因素模型

步骤S108，由平均海面高度(MSSH)和除传播影响之外的时变影响因素带来的海面高度变化，得到时变合成海面高度数据(Synthetic Seasurface Height，简称SSSH)；

由于星载InSAR系统观测区域在时间和空间上与卫星高度计往往不重合，为了利用卫星高度计的数据进行星载InSAR系统的定标，需要利用卫星高度计数据合成出与星载InSAR系统观测时间和空间一致的合成海面高度数据，合成海面高度数据由两部分组成，一部分是静态的平均海面高度(MSSH)，一部分是时变的海面高度变化。合成时需要恢复的时变部分主要指潮汐，海况和逆大气压影响，可用公式(6)表示。

${\mathrm{SSSH}}^{(T,\mathrm{lat},\mathrm{long})}={\mathrm{MSSH}}^{(\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{tide}}^{(T,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{ssb}}^{(T,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+H_{\mathrm{ibc}}^{(T,\mathrm{lat},\mathrm{long})}$ (6)

$={\mathrm{MSSH}}^{(\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{otide}}^{(T,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{ltide}}^{(T,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{etide}}^{(T,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{ptide}}^{(T,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{ibc}}^{(T,\mathrm{lat},\mathrm{long})}$

步骤S110，将时变合成海面高度(SSSH)数据作为标准数据，对星载InSAR系统测量的海面高度数据进行校正，实现星载InSAR系统的定标。

本步骤是指干涉定标利用步骤S106得到的SSSH作为已知位置和高程的定标数据，并采用基于敏感度方程的定标方法，对星载InSAR系统测量的海面高度进行标定。

干涉定标处理如图10所示，通过卫星高度计间接的SSSH作为星载InSAR系统的定标数据(参考高程数据)，星载InSAR系统三维重建模型、敏感度方程构成了星载InSAR系统定标处理的基本组成部分。该步骤又可以分为以下子步骤：

步骤S110a，由SSSH和星载InSAR系统测量的海面高度(DEM)相比较，得到高程误差，也就是比较相同空间位置的对应的SSSH和星载InSAR系统测量的海面高度，得到高程误差；

步骤S110b，判断该高程误差是否满足预设的精度，如果是，执行步骤S110c′，否则，执行步骤S110c；

步骤S110c′，星载InSAR系统的定标过程结束，采用该高程误差对星载InSAR系统进行定标；

步骤S110c，通过高程误差和敏感度方程，进行基于敏感度方程的干涉参数误差解算，得到干涉参数误差向量；

该步骤中，当S110a得到的高程误差不满足星载InSAR系统高程精度测量要求时执行，当精度满足要求则定标结束或不需要定标，一般采用未定标的干涉参数获得的高程误差是不满足要求的。

星载InSAR获得高程的处理中，两部天线的物理间隔长度为基线长度，基线相对于大地水平面的夹角为基线倾角，两部天线获得的干涉图像的复数据共轭相乘的相位差为干涉相位，这三个参数是星载InSAR获得高程不可缺少的参数，也就是需要定标的参数。

通过对基线长度l，基线倾角α，干涉相位

参数求偏导数，可以得到下面的敏感度方程，干涉定标处理也就是求解敏感度方程的过程：

公式中ΔP_z为L×1高程数据误差向量；F为L×3敏感度矩阵；ΔX为3×1待估计的干涉参数误差向量，Δl表示基线长度误差，Δα表示基线倾角误差，

表示干涉相位误差；h为高程值；L为定标数据点的数目。

这里定标的干涉参数主要为3个即基线长度，基线倾角，干涉相位，理论上在InSAR测绘带的距离向有3个已知的参考高程就可以解算，为提高精度可取6个，例如对于美国航天飞机X波段InSAR，测绘带宽50km，以10km里为间距，沿距离向通过SSSH模型合成出6个SSSH高度数据视为准确的参考高程数据向量，并和InSAR观测得到的DEM高程求差得到高程数据误差向量，带入敏感度方程，求解关于3个未知数有6个方程组成的超定方程组，得到干涉参数误差向量；

步骤S110d，利用该干涉参数误差向量对上一次的干涉参数进行修正；

步骤S110e，重新由星载InSAR系统海洋图像对和修正后的干涉参数进行地形三维重建，得到星载InSAR系统观测的海面高度，执行步骤S110a；

重复步骤S110a至S110c，直至高程精度达到定标要求的精度等级，完成星载InSAR系统的干涉定标处理。

需要说明的是，上述对各步骤的定义并不仅限于实施方式中提到的各种具体结构或形状，本领域的普通技术人员可对其进行简单地熟知地替换，例如：

(1)MSSH的计算还可以利用美国Jason-2卫星高度计数据计算，甚至利用我国神州四号或海洋2号卫星数据形式计算；所选用时变影响因素也可以是其他模型，

(2)干涉定标处理中的敏感度方程中不仅限于基线长度、基线倾角和干涉相位三个参数，还可以引入更多参数如卫星轨道高度、卫星姿态参数等，从而实现对更多干涉参数的计算和求解。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种星载InSAR系统的外定标方法，包括：

由卫星高度计测得海面高度数据，将其去除观测时刻和观测点经纬度对应的时变影响因素后获得平均海面高度数据，该时变影响因素包括：传播影响、海况影响、潮汐影响及大气压影响；

由星载InSAR系统获取的预设时间和空间分布的海洋图像对和未定标的干涉参数，得到星载InSAR系统测量的海面高度数据；

仿真计算在所述预设时间和空间分布条件下除传播影响外的时变影响因素带来的海面高度变化；

由所述平均海面高度和所述除传播影响外的时变影响因素带来的海面高度变化，获取时变合成海面高度数据；及

将所述时变合成海面高度数据作为标准数据，对所述星载InSAR系统测量的海面高度数据进行校正，实现星载InSAR系统的定标。

2.根据权利要求1所述的星载InSAR系统的外定标方法，其中，所述将由卫星高度计测得海面高度数据去除观测时刻和观测点经纬度对应的时变影响因素后获得平均海面高度数据的步骤包括：

获取由海洋卫星高度计测得的预设时间内的数据记录；

根据上述数据记录中的每个点数据记录的校正项的标志位状态判别其是否为无效数据，从数据记录中剔除无效点数据记录；

从有效点数据记录中去除观测时刻和观测点经纬度对应的时变影响因素对海面高度数据的影响，计算有效点数据记录对应的海面高度数据；

将预设时间内的去除观测时刻和观测点经纬度对应的时变影响因素的海面高度数据进行平均，获取平均海面高度数据。

3.根据权利要求2所述的星载InSAR系统的外定标方法，其中，所述将预设时间内的去除观测时刻和观测点经纬度对应的时变影响因素影响的海面高度数据进行平均，获取平均海面高度的步骤之后还包括：

将所述由单颗卫星高度计获取的平均海面高度数据作为初始海面高度数据；

将由多个海洋卫星高度计获得的所述初始平均海面高度数据再次平均，获取平均海面高度数据。

4.根据权利要求2所述的星载InSAR系统的外定标方法，其中，所述卫星高度计为：美国Jason-1卫星高度计、美国Jason-2卫星高度计或法国研究机构CNES的CLS2011模型中各卫星高度计。

5.根据权利要求1所述的星载InSAR系统的外定标方法，其中，所述将时变合成海面高度数据作为标准数据，对星载InSAR系统测量的海面高度数据进行校正的步骤包括：

步骤S110a，由时变合成海面高度数据和星载InSAR系统测量的海面高度数据相比较，得到高程误差；

步骤S110b，判断该高程误差是否满足预设的精度，如果是，则采用该高程误差对星载InSAR系统进行定标，流程结束；否则，执行下一步骤；

步骤S110c，通过高程误差，进行基于敏感度方程的干涉参数误差解算，得到干涉参数误差向量，其中，敏感度方程中的参数为基线长度、基线倾角和干涉相位；

步骤S110d，利用该干涉参数误差向量对上一次的干涉参数进行修正；

步骤S110e，由星载InSAR系统获取的预设时间和空间分布的海洋图像对和修正后的干涉参数进行地形三维重建，得到星载InSAR系统观测的海面高度，执行步骤S110a。

6.根据权利要求5所述的星载InSAR系统的外定标方法，其中，所述步骤S110c中敏感度方程为：

其中，ΔP_z为L×1高程数据误差向量；F为L×3敏感度矩阵；ΔX为3×1待估计的干涉参数误差向量，Δl表示基线长度误差，Δα表示基线倾角误差，

表示干涉相位误差；h为高程值；L为定标数据点的数目。

7.根据权利要求1所述的星载InSAR系统的外定标方法，其中，所述由平均海面高度数据和所述除传播影响外的时变影响因素带来的海面高度变化，获取时变合成海面高度数据的步骤是通过以下公式实现的：

${\mathrm{SSSH}}^{(T,\mathrm{lat},\mathrm{long})}={\mathrm{MSSH}}^{(\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{tide}}^{(T,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+h_{\mathrm{ssb}}^{(T,\mathrm{lat},\mathrm{long})}+H_{\mathrm{ibc}}^{(T,\mathrm{lat},\mathrm{long})}$

其中：SSSH^{(T，lat，fong)}为时变合成海面高度数据，MSSH^(lat，long)为平均海面高度数据，

分别表示潮汐、海况、逆大气压时变影响因素带来的海面高度变化。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的星载InSAR系统的外定标方法，其中，所述时变影响因素对应的模型为：

海况影响采用Chambers经验参数模型；

大气压影响中，逆大气压影响采用ECMWF气象预报模型；

潮汐影响中，洋潮、负荷潮、地球潮、极潮影响均采用GOT00.2全球潮汐模型；或

传播影响中，干对流层和湿对流层影响采用ECMWF气象预报模型；电离影像采用双频电离校正模型。

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