CN109509219B - 基于最小生成树的InSAR时序影像集合的配准方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于最小生成树的InSAR时序影像集合的配准方法，首先，对原始SAR图像数据序列进行预处理，获得粗配准的影像集；在影像脉冲波束的重叠区域处进行精确的相干性估计，利用增强谱分集方法计算最小生成树所有干涉对的配准偏移量组成平差观测矩阵；根据最小生成树设计平差参数矩阵；利用迭代重加权最小二乘进行平差解算配准偏移量；根据配准偏移量校正粗配准达到精配准目的。本发明通过最小生成树算法、精确相干性估计及增强谱分集方法提升TOPS时序影像集中干涉对的相干性，减小了相干性损失对配准偏移量估计造成的影响，在提升配准精度的同时加快了解算速度，为后续的时序InSAR分析提供了良好的基础。

Description

基于最小生成树的InSAR时序影像集合的配准方法
技术领域
本发明属于SAR(Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达)数据处理技术领域，具体涉及一种基于最小生成树的InSAR时序影像集合的配准方法。
背景技术
近些年，随着新型星载合成孔径雷达干涉测量技术SAR传感器的相续发射，采用TOPS(Terrain Observation by Progressive Scans)作为默认成像模式的哨兵卫星被广泛应用于监测地表形变。然而TOPS模式受粗配准的精度限制，方位向的频谱混叠会导致重叠观测区域出现相位跳变。为使重叠区域干涉相位差小于3°从而避免干涉图出现相位跳变，精配准要求达到约0.001像元精度。目前常采用的精配准方法为谱分集与增强谱分集，增强谱分集采用约7kHZ的多普勒中心频率差进行方位向配准偏移的估计，精度较谱分集提高了约1.8倍。增强谱分集方法的核心思想是采用主辅影像重叠区域的干涉相位差进行方位向配准偏移的估计，在计算重叠区域的干涉相位差时，只采用高于相干性阈值的像元。在此方法中进行相干性估计时忽略了地形相位对相干性造成的影响，且在存在方位向配准偏移的情况下，直接利用低估的相干性进行像元的选取，容易纳入粗差点使得偏移计算过程中出现离群值。延伸至时序影像配准，受时间去相干与噪声的影响，低相干性像对的选点精度降低，配准偏移值的估计存在偏差。为减小相干性对ESD(增强谱分集)的影响，应避免利用单主影像方式进行影像精配准。在此背景下，小基线集式的时序影像配准方式减小了时间去相干对增强谱分集的影响，也增强了增强谱分集计算偏移值的鲁棒性，但该方法仍存在两个方面的问题：(1)多像对造成了配准效率的下降；(2)干涉对噪声特征各异，导致方位向配准偏移量的估计精度受限于低相干性区域。
发明内容
发明目的：本发明的目的在于提供一种基于最小生成树的InSAR时序影像集合的配准方法，使影像集合方位向配准精度到达0.001像元以减少时序分析过程中的配准误差。
技术方案：本发明所述的一种基于最小生成树的InSAR时序影像集合的配准方法，包括以下步骤：
(1)对原始N幅SAR图像数据序列进行几何配准，获得单视复数影像序列；
(2)在单视复数影像序列基础上进行同质点的选取，获得同质区域；
(3)进行N(N-1)/2幅干涉图的精确相干性估计；
(4)计算出所有干涉图的平均相干性作为路径长度集合，利用最小生成树算法生成最优配准集合；
(5)进行增强谱分集计算方位向残余配准量序列，增强谱分集的过程中，利用3)计算出的精确相干性进行相干点的筛选；
(6)在最小生成树图论的基础上生成设计矩阵，将配准残余序列作为观测矩阵，并结合迭代重加权最小二乘进行平差解算得到准确的偏移量；
(7)根据步骤(6)中准确的方位向配准偏移量进行所有影像的配准校正。
步骤(1)所述的几何配准采用数字高程模型与卫星精密轨道进行粗配准。
步骤(2)所述的同质区域是采用Baumgartner-weiB-Schindler非参数检验进行同质像元的选取获得。
步骤(3)所述的精确相干性估计通过以下公式实现：
Figure BDA0001928015210000021
其中，S1和S2为干涉对中主辅影像对应的雷达脉冲，N代表滑动窗口中的同质像元个数，
Figure BDA0001928015210000022
代表波束观测区域的地形相位。
步骤(4)所述的利用最小生成树算法生成最优配准几何通过以下公式实现：
Figure BDA0001928015210000023
其中，fovl为上下波束的多普勒质心频率差，τ为方位向时间间隔，
Figure BDA0001928015210000024
采用干涉相位差的标准差
Figure BDA0001928015210000025
来表示，γ为计算出平均相干性，N为计算相干性时窗口中独立像元个数，忽略相邻波束之间干涉相位协方差
Figure BDA0001928015210000026
方位向配准偏移量中误差σΔx简化为
Figure BDA0001928015210000027
有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果：1、在InSAR时序图像的基础上，利用BWS非参数检验方法将每个空间像素的空间相似邻域像素挑选出来进行精确的相干性估计，避免了增强谱分集过程中选取误差点；2、在生成配准集合过程中使用最小生成树算法，将干涉图的平均相干性作为最小生成树长度的参数，使得生成的最小生成树保证配准集合的相干性最大化；3、利用迭代重加权最小二乘计算出精确至0.001像元精度的方位向偏移值，实现InSAR时序影像的精配准。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明利用最小生成树算法生成的最优配准集合图；
图3为NESD方法精配准迭代100次残余值的箱式图；
图4为本发明精配准迭代100次残余值的箱式图；
图5为NESD计算出的偏移值进行精配准后的结果图；
图6为本发明计算出的偏移值进行精配准后的结果图；
图7为采用NESD后干涉图波束重叠区域的残余配准偏移值；
图8为采用本发明后干涉图波束重叠区域的残余配准偏移值。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
图1为本发明的流程图，一种基于最小生成树的InSAR时序影像集合的配准方法，具体步骤如下：
(1)对原始SAR图像数据序列进行预处理，采用复数取模的平方获得单视SAR强度图像序列。
(2)对预处理后的单视SAR强度图像序列进行粗配准，得到统一参考系统的单视SAR强度图像序列。
为了定性和定量分析本发明方法的有效性，数据采用C波段欧空局Sentinel-1A雷达卫星单极化数据，图像入射角度为34°，空间分辨率为5m×20m(距离向×方位向)。
(3)在粗配准后的单视SAR强度图像基础下，利用Baumgartner-weiB-Schindler(BWS)非参数假设检验获得窗口中相同质地的点。
(4)利用同质点进行相干性估计的过程具体：对于干涉对中主辅影像对应的影像对应的雷达脉冲S1和S2，根据以下相干性估计器进行估计：
Figure BDA0001928015210000041
其中，N代表滑动窗口中的同质像元个数，
Figure BDA0001928015210000042
代表波束观测区域的地形相位。
(5)采用最小生成树算法中的Prim算法，将配准标准差σΔx的平方作为路径长度进行最优配准集的搜索：
Figure BDA0001928015210000043
其中，fovl代表上下波束的多普勒质心频率差，τ为方位向时间间隔，
Figure BDA0001928015210000044
通常采用干涉相位差的标准差
Figure BDA0001928015210000045
来表示，γ为计算出平均相干性，N为计算相干性时窗口中独立像元个数，由于雷达波束重叠区域干涉相位的噪声部分互不相关，忽略相邻波束之间干涉相位协方差
Figure BDA0001928015210000046
方位向配准偏移量中误差σΔx简化为
Figure BDA0001928015210000047
生成的最优配准集如图2所示。
(6)结合最优配准集及相干性进行精配准，精配准过程中利用相干性选取稳定的相干点计算残余配准偏移值。为了定性定量分析配准精度，利用迭代重加权最小二乘得出的时序偏移值结果，在前一次精配准影像上不断迭代获取残余配准偏移值。选取相干性大于0.4的点进行配准偏移量的估计，为表示残余配准偏移量的离散程度，图3、图4分别为NESD和本发明100次精配准迭代结果得到的箱式图，为了突出结果的精度，结合目前时序配准精度最高的NESD方法进行了比较。
从图3、图4可以看出，与NESD方法相比本发明的时序影像配准偏移值的收敛情况较好，能够维持在0.001像素之内。
图5至图8为NESD与本发明精配准后的结果，图5为NESD计算出的偏移值进行精配准后的结果，在雷达波束边缘位置仍存在“跳变”相位，代表精配准效果不理想，图7为NESD后干涉图波束重叠区域的残余配准偏移值，仍存在整体偏移。图6为本发明计算出的偏移值进行精配准后的结果，已无“跳变”相位存在，图8为采用本发明后干涉图波束重叠区域的残余配准偏移值，已不存在整体偏移。
迭代重加权最小二乘过程中平差设计矩阵由迪杰斯特拉算法生成的最优配准集合确定。为简化描述，统一选取首幅影像1作为基准点，仅针对后续影像2、3阐述矩阵生成过程。
影像1和2，1和3及2和3分别对应的设计矩阵为
Figure BDA0001928015210000051
初始权重采用二范数确定，每次迭代计算将残余值作为更新权值继续进行迭代，直至满足计算结果最大偏差小于0.00001像元停止迭代。
(7)根据步骤6中准确的方位向配准偏移量Δx进行所有影像的配准校正,校正过程：利用phase＝complex(cos(2πfovlΔx)，sin(2πfovlΔx))生成的补偿复数影像经傅里叶变换后与经傅里叶变换后的初始影像共轭相乘，最终通过逆傅里叶变换获得精配准后的最终结果。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于最小生成树的InSAR时序影像集合的配准方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)对原始N幅SAR图像数据序列进行几何配准，获得单视复数影像序列；
(2)在单视复数影像序列基础上进行同质点的选取，获得同质区域；
(3)进行N(N-1)/2幅干涉图的精确相干性估计；
(4)计算出所有干涉图的平均相干性作为路径长度集合，利用最小生成树算法生成最优配准集合；
(5)进行增强谱分集计算方位向残余配准量序列，增强谱分集的过程中，利用3)计算出的精确相干性进行相干点的筛选；
(6)在最小生成树图论的基础上生成设计矩阵，将配准残余序列作为观测矩阵，并结合迭代重加权最小二乘进行平差解算得到准确的偏移量；
(7)根据步骤(6)中准确的方位向配准偏移量进行所有影像的配准校正；
步骤(3)所述的精确相干性估计通过以下公式实现：
Figure FDA0003687770580000011
其中，S1和S2为干涉对中主辅影像对应的雷达脉冲，N代表滑动窗口中的同质像元个数，
Figure FDA0003687770580000012
代表波束观测区域的地形相位；
步骤(4)所述的利用最小生成树算法生成最优配准几何通过以下公式实现：
Figure FDA0003687770580000013
其中，fovl为上下波束的多普勒质心频率差，τ为方位向时间间隔，
Figure FDA0003687770580000014
采用干涉相位差的标准差
Figure FDA0003687770580000015
来表示，γ为计算出平均相干性，N为计算相干性时窗口中独立像元个数，忽略相邻波束之间干涉相位协方差
Figure FDA0003687770580000016
方位向配准偏移量中误差σΔx简化为
Figure FDA0003687770580000017
2.根据权利要求1所述的基于最小生成树的InSAR时序影像集合的配准方法，其特征在于，步骤(1)所述的几何配准采用数字高程模型与卫星精密轨道进行粗配准。
3.根据权利要求1所述的基于最小生成树的InSAR时序影像集合的配准方法，其特征在于，步骤(2)所述的同质区域是采用Baumgartner-weiB-Schindler非参数检验进行同质像元的选取获得。
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