CN107102333B - 一种星载InSAR长短基线融合解缠方法 - Google Patents

一种星载InSAR长短基线融合解缠方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种星载InSAR长短基线融合解缠方法，首先利用星载InSAR系统干涉处理流程分别反演出长基线和短基线的数字高程模型(简称DEM)。然后利用长基线和短基线图像中各个像素点对应地面点的三维坐标，再结合卫星参数和偏移量等数据，计算出长基线和短基线图像各自对应的垂直基线与有效基线，并且选择一合适的参考地面，计算出参考平面对应的长、短基线干涉相位。最后将之前获得的相关系数、参考平面相位、基线等作为辅助数据，利用最大似然法，进行长短基线相位数据的融合处理，这样便能得到精度更高的长基线解缠相位。本发明可以用于多基线干涉处理中，通过最大似然法融合长短基线解缠相位，能得到高质量的DEM；也可以用于干涉相位、高程等数据的融合处理。

Description

一种星载InSAR长短基线融合解缠方法
技术领域
本发明涉及星载合成孔径雷达干涉处理领域，具体是指一种针对干涉合成孔径雷达(简称InSAR)的长短基线图像融合解缠方法。
背景技术
InSAR测量是一种非常重要的空间对地面的测量技术，这种遥感技术是在不同的观测位置下获得多幅SAR图像，计算出两幅(多幅)SAR复图像对应于地面相同目标点的相位差，从而获得干涉相位数据，再将干涉相位进行相位展开，以此为信息源进而获得地表高程信息。因此相位展开是极其重要的环节，将直接影响高程产品的质量。为了得到更高准确的高程信息，可以利用多基线数据融合来提高InSAR系统的解缠成功率和相位估计精度。
解缠的目的是将InSAR测量中模糊的干涉相位恢复到模糊之前的真实相位，从而保证能够用来正确反演地面高程。相位解缠的关键在于估计出相位梯度，然后沿着合适的路径积分，通过加减2π整数倍的方法进行相位展开。星载InSAR系统在长基线下虽然有较高的测高灵敏度，但是其干涉条纹较密集，在进行相位解缠时较困难；在短基线下由于模糊高度较高，测高精度相对较低，但是干涉相位展开的精度则比长基线高。所以尤其是在对较复杂的地形进行干涉测量时，此时不妨将长短基线干涉得到的真实相位数据进行融合处理，这样既能利用短基线相位高精度的特点，又能利用长基线测高的优势，从而实现地面高程精度的提高。
发明内容
本发明的目的是为了实现星载InSAR长基线解缠相位与短基线解缠相位的融合。通过分析星载InSAR干涉处理技术的基本原理，首先利用星载InSAR系统干涉处理流程分别反演出长基线和短基线的数字高程模型(简称DEM)。然后利用长基线和短基线图像中各个像素点对应地面点的三维坐标，再结合卫星参数和偏移量等数据，计算出长基线和短基线图像各自对应的垂直基线与有效基线，并且选择一合适的参考地面，计算出参考平面对应的长、短基线干涉相位。最后将之前获得的相关系数、参考平面相位、基线等作为辅助数据，利用最大似然法，进行长短基线相位数据的融合处理，这样便能得到精度更高的长基线解缠相位。一方面，本发明可以用于多基线干涉处理中，通过最大似然法融合长短基线解缠相位，能得到高质量的DEM；另一方面，本发明也可以用于干涉相位、高程等数据的融合处理。
本发明采用的技术方案为：一种星载InSAR长短基线融合解缠方法，包括以下几个步骤：
步骤一：利用长基线和短基线的两对SAR图像分别反演出对应区域地面点的DEM；
步骤二：结合配准时的亚像素级偏移量，对长基线辅图像的卫星位置、卫星速度插值，将主星和辅星的斜距作差，计算出长基线图像中每个像素点对应的有效基线，然后再求出垂直基线。对短基线图像采取与上面相同的操作，获得相应的有效基线和垂直基线。
步骤三：针对长基线和短基线，选取一合适的固定参考半径，分别推导此平面的三维坐标信息，然后计算出斜距并换算成与图像对应同一地面点的参考平面解缠相位。
步骤四：将长、短基线的解缠相位都减去各自的参考平面相位，然后利用长短垂直基线比例和短基线去参考平面的相位，对长基线解缠相位进行校正。
步骤五：结合长短基线解缠相位和相关系数，采用最大似然法，进行粗搜索后按垂直基线比例换算出长基线的解缠相位，然后再重复此步骤进行精搜索，获得更高精度的相位，再加上参考平面相位，最终得到融合之后的长基线解缠相位。
本发明的优点在于：
(1)本发明提出了一种全新的InSAR长短基线融合解缠方法。在此之前，关于融合解缠的方法只是利用短基线解缠相位和基线比例进行简单的模糊数计算，从而实现长短基线解缠相位的融合，没有人使用最大似然法对长短基线解缠相位进行更准确的融合处理。因此，本发明为InSAR长短基线融合处理提供了一种新的途径。
(2)本发明还提出了在进行长短基线融合解缠时，去除解缠相位参考平面的新方法。此方法可以减小在融合时由于基线比例不准确而产生的误差，这也是本发明的创新点。
(3)本发明在使用最大似然法进行数据融合时，先进行了粗搜索，再进行精搜索，不仅使得融合精度得到提高，还降低了计算的复杂度。
附图说明
图1是本发明的方法流程图；
图2是本发明中InSAR测高模型；
图3是本发明中实施示例生成的短基线主图像；
图4是本发明中实施示例生成的长基线主图像；
图5是本发明中实施示例生成的短基线主辅图像相关系数；
图6是本发明中实施示例生成的短基线主辅图像干涉相位；
图7是本发明中实施示例生成的长基线主辅图像相关系数；
图8是本发明中实施示例生成的长基线主辅图像干涉相位；
图9是本发明中实施示例生成的短基线解缠相位；
图10是本发明中实施示例生成的长基线解缠相位；
图11是采用本发明方法将短基线解缠相位减去参考平面相位后的解缠相位；
图12是采用本发明方法将长基线解缠相位减去参考平面相位后的解缠相位；
图13是利用本发明所述新方法长短基线融合解缠得到的解缠相位。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明是一种星载InSAR长短基线图像解缠方法，总流程如图1所示，包括以下几个步骤：
步骤一、利用长基线和短基线的两对SAR图像分别反演出对应区域地面点的DEM。
首先进行短基线干涉处理得到短基线下地形的DEM，假设短基线的两幅SAR图像分别为u1和u2，将u1作为主图像，u2作为辅图像。
对短基线的两幅SAR图形做配准处理，要求达到亚像素级。在处理实际的SAR图像时，由于往往存在相干性特别差的低相干区域，所以在粗配准时选择较为稳健的实相关函数法，达到像素级配准精度。但是像素级配准精度一般无法满足现有的处理要求，所以还需要进行精配准使得干涉条纹更加清晰。所以在粗配准后，将主图像和辅图像分为许多小块，然后对每个小块插值，并使用高相干区域低误差的复相关函数法实现亚像素级配准。其中，粗配准采取的实相关函数的数学原理如下式：
Figure BDA0001333571970000031
其中：ρr表示实相关函数，u1和u2分别表示SAR主图像和SAR辅图像，(x,y)表示滑窗中心点的坐标，(m,n)为像素中心点的坐标，M、N是图像的尺寸大小；|·|表示取幅度值。精配准采用的复相关函数的数学原理如下式：
Figure BDA0001333571970000032
其中：ρc表示复相关函数，u1′和u2′分别表示粗配准之后的主图像和辅图像，(x,y)表示滑窗中心点坐标，(m,n)表示小块图像插值后的像素中心点坐标，M、N是图像的尺寸大小；|·|表示取幅度值，*表示对复数据求共轭。
将精配准后的SAR主图像和辅图像进行共轭相乘处理，再求取其结果的相位值，便可得到干涉条纹。再利用非线性相位滤波模型，对干涉条纹进行斜坡自适应滤波处理，再使用质量图引导法解缠滤波后的干涉相位，这样便可得到解缠相位。结合控制点的先验信息可以得到解缠相位与真实相位之间的差值，从而求出需要补偿的相位常数，乘上2π的整数倍后与解缠相位相加便可得到绝对相位。InSAR数字高程重建的空间几何关系如图2所示，其中：A1和A2分别表示主卫星和辅卫星；θ为第一部雷达天线的视角；Re是地球半径；B为两部雷达天线的距离，即基线长度；ξ是基线的倾角；H是第一部雷达与地面的垂直距离；r表示主雷达天线与目标点的距离；Bv和Bh分别表示垂直基线和水平基线长度。根据这个空间几何关系可以推导出地形的高程h为：
Figure BDA0001333571970000041
但是为了得到地面的三维坐标，还需要结合距离-多普勒参数模型采用牛顿迭代法，从而计算出短基线SAR图像中每个地面目标点对应的位置矢量。再对长基线SAR图像重复进行上述操作，便可得到长基线SAR图像中每个地面目标点的三维坐标。
步骤二：结合配准时的亚像素级偏移量，对长基线辅图像的卫星位置、卫星速度插值，将主星和辅星的斜距作差，计算出长基线图像中每个像素点对应的有效基线，然后再求出垂直基线。对短基线图像采取与上面相同的操作，获得相应的有效基线和垂直基线。
因为在精配准过程中，对辅图像进行了插值重采样，所以求斜距时需要利用配准时的配准偏移量，先将辅图像卫星位置进行方位向插值处理，这样才能得到辅图像每个点真正对应的卫星位置。
获得准确地卫星位置后，假设每个像素点的卫星位置矢量为
Figure BDA0001333571970000042
SAR图像每个像素点对应的地面目标点三维坐标为
Figure BDA0001333571970000043
那么每个像素点的斜距表达式为：
Figure BDA0001333571970000051
其中：
Figure BDA0001333571970000052
和
Figure BDA0001333571970000053
分别为主图像卫星发射位置矢量和接收位置矢量；和
Figure BDA0001333571970000055
分别为辅图像卫星发射位置矢量和接收位置矢量；和
Figure BDA0001333571970000057
为主星对应的发射和接收斜距；
Figure BDA0001333571970000058
和
Figure BDA0001333571970000059
为辅星对应的发射和接收斜距。
从式(4)得到地面每个像素点的斜距后，再由下式求出每个像素点对应的有效基线：
Figure BDA00013335719700000510
再将主、辅卫星位置等效为单发单收模式，并代入DEM计算出每个像素点对应的垂直基线。
步骤三：针对长基线和短基线，选取一合适的固定参考半径Rflat，分别推导此平面的三维坐标信息，然后计算出斜距并换算成与图像对应同一地面点的参考平面解缠相位。
在前面已经计算出了地面每个目标点的三维坐标
Figure BDA00013335719700000511
根据此三维坐标可以获得地固坐标系下的三个角度信息：
Figure BDA00013335719700000512
其中：θ1表示矢量在xOy平面的投影与x轴的夹角，θ2表示矢量
Figure BDA00013335719700000514
在xOy平面的投影与y轴的夹角，表示矢量
Figure BDA00013335719700000516
在xOy平面的投影与矢量的夹角。
再将选取好的参考平面的半径Rflat与式(6)的结果相结合，从而解出此参考平面的三维坐标
Figure BDA00013335719700000518
利用式(4)和式(5)的方法求解出参考平面每个点的有效基线Bflat，这样便能计算出参考平面的解缠相位为：
φflat＝Bflat÷λ×2π (7)
其中：λ表示信号的波长。
步骤四：将长、短基线的解缠相位都减去各自的参考平面相位，然后利用长短垂直基线比例和短基线去参考平面的相位，对长基线解缠相位进行校正。
为了在融合解缠时减小基线比例误差带来的影响，本发明在此步骤先将长基线解缠相位φ1减去参考平面的解缠相位φflat，这样便得到一个数量级较小的长基线解缠相位φ1′，同理可以得到短基线解缠相位φ2′。然后利用基线比例关系将短基线解缠相位变换到与长基线解缠相位基本相同的范围，从而校正部分长基线解缠错误的区域。
步骤五：结合长短基线解缠相位和相关系数，采用最大似然法，进行粗搜索后按垂直基线比例换算出长基线的解缠相位，然后再重复此步骤进行精搜索，获得更高精度的相位，再加上参考平面相位，最终得到融合之后的长基线解缠相位。
通过计算长短基线复图像各自的相关系数，可以得到干涉相位分布的归一化概率密度函数，对联合概率密度函数进行峰值搜索，将最大似然估计的结果作为长基线的解缠相位。为了保证计算速度和结果的准确性，先在粗搜索时设定一个较大的搜索区间，进行解缠相位的最大似然估计，然后再设定一个较小的搜索区间，将粗搜索得到的相位当作新的输入，再次进行更精确的长短基线解缠相位融合，最终融合出精度更高的长基线解缠相位。
实施案例：
本发明为一种星载InSAR长短基线融合解缠方法，具体实施例为：
步骤一：进行长短基线下的SAR图像仿真，利用长基线和短基线的两对SAR图像分别反演出对应区域地面点的DEM。具体为：
1、长短基线SAR图像仿真
(1)根据图2的空间几何关系，仿真SAR图像。短基线InSAR系统和长基线InSAR系统的仿真及成像参数如表1所示。
表1 InSAR系统仿真参数
参数 数值
长基线长度 560m
短基线长度 112m
波长 0.03125m
脉冲重复频率 3179Hz
带宽 130MHz
卫星速度 7085.1m/s
(2)对地面平地和山地区域场景进行成像仿真。短基线系统成像结果的SAR主图像如图3所示，长基线系统成像结果的SAR主图像如图4所示。
2、分别对长短基线SAR主辅图像干涉处理
(1)对SAR主辅图像采用相关系数法进行粗配准，计算出整幅辅图像的偏移量，然后再将辅图像分块配准，拟合出每个像素点的偏移量，实现亚像素级配准。计算配准后的主辅图像相关系数，短基线主辅图像相关系数如图5所示，长基线主辅图像相关系数如图7所示。
(2)对配准后的主辅图像做共轭相乘，提取出干涉相位图。
(3)对干涉相位进行基于局部频率估计方法的滤波，短基线干涉相位滤波结果如图6所示，长基线干涉相位滤波结果如图8所示。
(4)对滤波之后的干涉相位采用质量图解缠算法，得到的短基线解缠相位如图9所示，长基线解缠相位如图10所示。
(5)根据绝对相位反演出长基线和短基线SAR图像各自对应地形的DEM。
步骤二：结合配准时的亚像素级偏移量，对长基线辅图像的卫星位置、卫星速度插值，将主星和辅星的斜距作差，计算出长基线图像中每个像素点对应的有效基线，然后再求出垂直基线。对短基线图像采取与上面相同的操作，获得相应的有效基线和垂直基线。
1、对卫星位置和卫星速度插值
由于在配准时对辅图像进行了重采样，原来对应的卫星位置和速度便出现了偏移，所以需要利用之前配准时的偏移量对辅图像的卫星位置和速度进行插值。
2、求取有效基线和垂直基线
(1)根据DEM和卫星位置，分别计算出长基线和短基线系统的卫星斜距。
(2)将主图像卫星斜距和辅图像卫星斜距作差便可得到地面每个点对应的有效基线。
(3)再根据空间几何关系求解出地面每个点对应的垂直基线。
步骤三：针对长基线和短基线，选取一合适的固定参考半径，分别推导此平面的三维坐标信息，然后计算出斜距并换算成与图像对应同一地面点的参考平面解缠相位。
(1)选定一个参考平面半径Rflat，并根据DEM推算出此参考平面的三维坐标
Figure BDA0001333571970000071
(2)根据参考平面的三维坐标推导出其对应的解缠相位φflat。
步骤四：将长、短基线的解缠相位都减去各自的参考平面相位，然后利用长短垂直基线比例和短基线去参考平面的相位，对长基线解缠相位进行校正。
(1)将解缠相位减去参考平面相位，得到的短基线解缠相位如图11所示，长基线解缠相位如图12所示。
(2)根据基线比例关系将短基线解缠相位换算到长基线解缠相位范围内，然后计算出长基线部分解缠失败的点，通过短基线的解缠相位进校正。
步骤五：结合长短基线解缠相位和相关系数，采用最大似然法，进行粗搜索后按垂直基线比例换算出长基线的解缠相位，然后再重复此步骤进行精搜索，获得更高精度的相位，再加上参考平面相位，最终得到融合之后的长基线解缠相位。
(1)对干涉相位的联合概率密度函数进行峰值搜索，初步估计出较精确的长基线解缠相位。
(2)再在一个小的搜索区间，将搜索步长设置为较小的值，利用最大似然法估计出更加精确的长基线解缠相位，最后再加上之前减去的参考平面相位，就是最终高精度的长基线解缠相位，结果如图13所示，解缠精度如表2所示。
表2原始长基线解缠和融合解缠的相位精度
指标 长基线解缠 融合解缠
跳变点数量 33844 1740
相位误差均值(rad) 7.1318 7.0223
相位相对误差标准差(rad) 0.8582 0.7969
本发明主要针对长基线SAR图像和短基线SAR图像的融合解缠问题。利用短基线的解缠能力强和长基线的精度高特点，采用最大似然法将长基线和短基线的解缠相位进行融合，为了减小基线比例带来的误差传递，本发明在进行融合之前先分别将长基线和短基线的解缠相位减去了一个参考平面相位。通过实例分析，进一步阐述了本发明每一步的实施过程和结果，验证了本发明方法的有效性和可行性。

Claims (1)

1.一种星载InSAR长短基线融合解缠方法，其特征在于：该方法包括以下几个步骤：
步骤一：利用长基线和短基线的两对SAR图像分别反演出对应区域地面点的DEM；分别对长短基线SAR主辅图像干涉处理，对SAR主辅图像采用相关系数法进行粗配准，计算出整幅辅图像的偏移量，然后再将辅图像分块配准，拟合出每个像素点的偏移量，实现亚像素级配准，计算配准后的主辅图像相关系数；
步骤二：结合配准时的亚像素级偏移量，对长基线辅图像的卫星位置、卫星速度插值，将主星和辅星的斜距作差，计算出长基线图像中每个像素点对应的有效基线，然后再求出垂直基线，对短基线图像采取与上面相同的操作，获得相应的有效基线和垂直基线；
步骤三：针对长基线和短基线，选取一合适的固定参考半径，分别推导参考平面的三维坐标信息，然后计算出斜距并换算成与图像对应同一地面点的参考平面的解缠相位；具体的，求解出参考平面每个点的有效基线，这样便能计算出参考平面的解缠相位；
步骤四：将长、短基线的解缠相位都减去各自的参考平面的解缠相位，然后利用长短垂直基线比例和短基线去参考平面的解缠相位，对长基线解缠相位进行校正；
步骤五：结合长短基线解缠相位和相关系数，采用最大似然法，进行粗搜索后按垂直基线比例换算出长基线的解缠相位，然后再重复此步骤进行精搜索，获得更高精度的相位，再加上参考平面的解缠相位，最终得到融合之后的长基线解缠相位。
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