CN112711021A - 一种多分辨率InSAR交互干涉时序分析方法 - Google Patents

一种多分辨率InSAR交互干涉时序分析方法 Download PDF

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CN112711021A CN202011420391.4A CN202011420391A CN112711021A CN 112711021 A CN112711021 A CN 112711021A CN 202011420391 A CN202011420391 A CN 202011420391A CN 112711021 A CN112711021 A CN 112711021A
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Abstract

本发明一种多分辨率InSAR交互干涉时序分析方法，具体步骤如下：1、SAR主影像与数字高程模型DEM数据之间的映射关系计算；2、多分辨率SAR影像精确配准以及载频平移；3、配准后SAR影像频谱检查；4、差分干涉图的生成和自适应滤波；5、相位解缠和形变时序分析；6、InSAR结果的外部数据检校。为避免干涉相位混叠现象，利用配准查找表和拟合多项式精确配准SAR主、副影像，将低分辨率SAR影像配准到高分辨率SAR影像雷达坐标下，同时调整SAR主、副影像具有相同的载频，利用公共频带滤波器对频移后的SAR副影像进行滤波，提高其干涉相干性，实现了不同分辨率SAR影像的交互干涉，可以在更长时间周期进行形变时序分析。

Description

一种多分辨率InSAR交互干涉时序分析方法
技术领域
本发明涉及合成孔径雷达干涉测量(InSAR)多分辨率交互干涉时序分析方法，属于合成孔径雷达干涉测量技术领域。它可以利用不同分辨率雷达(Synthetic ApertureRadar，SAR)数据的交互干涉，实现在更长时间间隔内对观测目标的形变演化分析。
背景技术
星载SAR以一定的频率向地面发射脉冲并接收地面反射的回波信号，目前在轨的星载SAR系统通常采用条带、聚束以及扫描等成像模式。其中，条带模式通过雷达以一个固定视角对地面进行照射，能进行方位向连续成像，但方位向分辨率因受天线尺寸限制不能无限制提高，其方位向分辨率不会优于天线长度的一半。当前的雷达系统通过调整天线波束具备多类型条带模式。聚束模式通过控制天线方位向波束指向来调整雷达视线角，使其固定指向某一场景来提高方位向积累时间，从而通过等效的增加合成孔径长度得到高方位向分辨率，但只能对小区域成像，最大成像范围为天线的波束宽度。滑动聚束模式通过控制天线辐照区在地面的移动速度控制方位向分辨率，其成像面积比聚束模式大，且高于相同天线尺寸条带模式分辨率。扫描模式是将一个完整的合成孔径时间分割成几段，一个合成孔径时间段称作一个“片段”(burst)，每个burst内采用不同的波束高度角，在地面形成不同的成像带，通过在多个成像带间切换，扩展其一次通过观测区域时的观测带宽。
由于SAR卫星拍摄能力的限制，非编程订购情况下同一区域某一时间段内拍摄模式并不是唯一的，可能多种分辨率数据交互拍摄，如ALOS-2 10m和3m条带模式；还有一种情况是，卫星方由于推广某一新数据模式而逐渐取代先前模式，如RADARSAT-2extra fine模式(5m)逐渐取代wide模式(30m)。由于较长时间段内数据的缺失，长时间间隔将会导致相干性较低，利用传统的同波位、同模式InSAR时序分析将会受到限制。不同分辨率SAR数据之间的InSAR处理统称为多分辨率InSAR交互处理技术，这一技术使得“超长”时间InSAR时序分析成为可能。
发明内容
1.目的：本发明的目的是提供一种多分辨率InSAR交互干涉时序分析方法，它利用同一卫星或不同卫星的多种分辨率SAR数据的交互干涉处理，实现对监测目标在长时间观测周期内的形变演化过程分析。
2.技术方案：本发明是一种多分辨率InSAR交互干涉时序分析方法，该方法具体步骤如下：
步骤一：SAR主影像与数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)数据之间的映射关系计算
利用距离—多普勒模型(R-D模型)和地球模型，实现星载SAR高精度几何定位。
距离方程：R＝|Rs-Rt| (1)
其中R为传感器到点目标之间的距离，Rs和Rt分别为传感器和点目标的位置矢量。
多普勒方程：
Figure BDA0002821981530000021
其中λ为雷达波长，fd为多普勒频率，vs和vt分别为传感器和点目标的速度矢量。
地球模型方程：
Figure BDA0002821981530000022
其中Re为赤道位置地球半径，Rp为极地半径，h为点目标高程，(xt,yt,zt)为点目标位置矢量在地心惯性参照系下的分量。
本发明计算SAR主影像与DEM数据之间映射关系采取如下步骤：首先利用地理坐标系下的DEM和SAR主影像的成像几何框架根据公式(1)、(2)和(3)计算得到初始地理编码查找表，该查找表是按照DEM的维数以浮点复数形式记录SAR数据的行列数。然后将SAR主影像与SAR主影像几何框架下的DEM模拟SAR影像，利用强度互相关分析(公式4)估计配准偏移量，利用公式(5)优化地理编码查找表，至此完成计算SAR主影像与DEM数据之间非线性映射关系。
强度互相关分析估计两幅数据p和q之间的偏移量如下式：
Figure BDA0002821981530000031
其中，c为两幅数据中以i行j列为中心具有N行M列的两个窗口的协方差函数，n和m分别为行和列的偏移量，k和l表示窗口中像元的行列位置，p和q分别为两幅数据的强度均值。
距离向配准偏移量Rg_off(或方位向配准偏移量Az_off)与距离向坐标rg(方位向坐标az)进行多项式拟合：
Figure BDA0002821981530000032
其中ai和bi为待估参数。
步骤二：多分辨率SAR影像精确配准以及载频平移
高分辨率SAR影像重采样到低分辨率SAR影像几何框架下，干涉处理易产生相位混叠现象。因此，本发明将低分辨率SAR影像配准到高分辨率SAR影像雷达坐标下。
首先选取某一高分辨率SAR影像作为SAR主影像，利用SAR主、副影像参数文件和DEM数据按照公式(1)、(2)和(3)估计地面目标的距离向和方位向成像时间，确定在SAR影像上的空间位置，计算得到SAR主、副影像之间的初始配准查找表，然后将SAR副影像重采样到SAR主影像的几何框架下。初始配准查找表可以通过插值获得每一单视复数影像(SingleLook Complex，SLC)像元的偏移量，该查找表包含了与SAR主影像像元相关联的SAR副影像距离向和方位向的像元数。初始配准查找表的几何框架由SAR主影像参数文件定义，SAR副影像参数文件定义的坐标确定初始配准查找表中的数值，将DEM数据重采样到SAR主影像参数文件定义的雷达距离-多普勒坐标系(RD)下，可以校正初始配准查找表中由地形引起的偏移。仅用初始配准查找表得到的重采样SAR副影像和SAR主影像之间存在少量的偏移，因此需要利用公式(4)估计重采样SAR副影像和SAR主影像之间的偏移量，通过公式(5)拟合多项式以校正重采样SAR副影像的少许偏移。
对于具有不同载频的多分辨率SAR数据，干涉处理前需将配准后的SAR影像具有相同的载频，利用SAR主影像的功率谱密度得到公共频带滤波器，对频移后的SAR副影像进行滤波，提高SAR主、副影像的距离谱重叠度，从而获得更高的相干性。
步骤三：配准后SAR影像频谱检查
检查配准后的高、低分辨率SAR影像的方位向和距离向频谱与影像参数文件的一致性。
(1)高分辨率SAR影像：方位向频谱区间为(a,b)，读取影像参数文件中的脉冲重复频率(prf)、方位向处理带宽(azimuth_proc_bandwidth，apb)，其中apb/prf的值应与(b-a)数值相当；距离向频谱区间为(c,d)，读取影像参数文件中的采样频率(adc_sampling_rate，asr)、距离向带宽(chirp_bandwidth，cbw)，其中cbw/asr的值应与(d-c)数值相当。
(2)低分辨率SAR影像：重点检查apb/prf的值应与(b-a)数值是否相当。
步骤四：差分干涉图的生成和自适应滤波
选取时间和空间基线都较短的干涉像对作为差分干涉数据集，其中空间基线不超过临界基线的五分之一，时间基线应根据具体的观测目标和雷达波段进行确定(如X波段2个月、C波段4个月、L波段6个月)。针对符合条件的干涉像对两两进行差分干涉处理：通过两幅单视复数影像O和S的共轭相乘φ＝O·S*获得干涉相位，利用30m分辨率DEM数据模拟干涉相位补偿地形相位后得到差分干涉图Δφ。利用InSAR-BM3D滤波算法对差分干涉图进行滤波降噪，使用这种方法时，等效视数的输入对降噪效果至关重要，本发明中将距离向和方位向多视比例的乘积作为等效视数的近似值。
步骤五：相位解缠和形变时序分析
本发明采用最小费用流算法(Minimum Cost Flow，MCF)对差分干涉图进行空间相位解缠。设定幅度离散指数(像元幅度值的标准差与均值的比值)和相干系数阈值，以选取SAR影像频谱特性稳定的相干点目标。针对相干点目标的相位信息，利用干涉点目标分析方法(Interferometric Point Target Analysis，IPTA)进行形变时序分析。
考虑到在几公里空间尺度上大气相位和非线性形变相位具有相关性，对相邻点目标差分相位作互差以削弱它们的影响。第k个干涉像对中相邻点目标i和j之间的相位互差表示为：
Figure BDA0002821981530000041
式中，θ为入射角，
Figure BDA0002821981530000042
为垂直基线，tk为时间间隔，
Figure BDA0002821981530000043
为相对高程差，
Figure BDA0002821981530000044
为相对形变速率，
Figure BDA0002821981530000045
为其它相位。
提取相干点目标位置的解缠相位保存为矢量格式，根据先验知识给定的高程改正Δhi和形变速率Δvi的范围，限定任意像元之间的距离以保证大气对整个网络的影响最小，在稳定区域选定某一参考点，然后利用公式(6)进行二维回归分析得到相干点目标的高程改正值和形变速率。
步骤六：InSAR结果的外部数据检校
利用时间和空间相对应的GPS实测数据对多分辨率InSAR形变速率结果进行检校。在GPS点位附近一定距离(如<30m)搜索InSAR相干点目标，由于GPS观测数据与InSAR结果参考基准的差异，可采用线性关系式(7)将两者统一到相同的参考基准下：
XInSAR＝a·YGPS+b (7)
式中，XInSAR和YGPS分别为InSAR和GPS测量结果，a和b为待估的线性关系式系数。
求取参考基准统一后两者的互差，利用互差的均方根误差评判InSAR结果的有效性，其计算公式如下：
Figure BDA0002821981530000051
式中，Xi和Yi分别为InSAR和GPS观测值，m为统计样本点个数。
3.优点及功效：本发明提供了一种多分辨率InSAR交互干涉时序分析方法，其优点为：
(1)本方法提供了多分辨率SAR影像精确配准以及载频平移方法。为避免干涉相位混叠现象，利用配准查找表和拟合多项式精确配准SAR主、副影像，将低分辨率SAR影像配准到高分辨率SAR影像雷达坐标下，同时调整SAR主、副影像具有相同的载频，利用公共频带滤波器对频移后的SAR副影像进行滤波，提高其干涉相干性。
(2)本方法实现了不同分辨率SAR影像的交互干涉，可以在更长时间周期进行形变时序分析。
附图说明
图1是本发明流程框图。
图2a是2017/01/25地理编码后强度图。
图2b是2017/01/25影像几何框架下的地形信息。
图3a是2016/11/15配准后强度图。
图3b是2017/03/14配准后强度图。
图4是SAR影像时间-空间基线分布图。
图5a是2016/08/10-2016/09/03wide模式滤波后差分干涉图。
图5b是2016/11/14-2017/01/25多模式交互干涉滤波后差分干涉图。
图5c是2017/12/27-2018/01/20extra fine模式滤波后差分干涉图。
图6a是InSAR多模式交互干涉形变速率图。
图6b是选取的故宫附近典型相干点目标InSAR形变时间序列图。
图6c是选取的昌平区北七家镇附近典型相干点目标InSAR形变时间序列图。
图6d是选取的通州区金盏乡附近典型相干点目标InSAR形变时间序列图。
图7InSAR结果与GPS观测值对比散点图。
具体实施方式
以RADARSAT-2 extra fine模式和wide模式交互干涉监测北京地区地面沉降为例，说明本发明在实际工程应用中的具体操作步骤。如图1所示，本发明是一种多分辨率InSAR交互干涉时序分析方法，该方法具体步骤如下：
步骤一：SAR主影像与DEM数据之间的映射关系计算
选取覆盖北京地区的RADARSAT-2雷达数据，其中wide模式19景(2015年2月-2016年11月)，extra fine模式24景(2017年1月-2018年12月)。RADARSAT-2卫星是加拿大发射的C波段雷达卫星，具有超过10种观测模式，重访周期24天。雷达数据主要参数如表1所示。
表1：选用的RADARSAT-2雷达数据主要参数表
雷达参数 wide模式 extra fine模式
载波频率 5.4049992e+009Hz 5.4049992e+009Hz
距离向带宽 1.1597110e+007Hz 5.0016280e+007Hz
距离向像元大小 11.832698m 2.662357m
方位向像元大小 5.222856m 3.028386m
采样频率 1.2667967e+007Hz 5.6302075e+007Hz
方位向处理带宽 900Hz 1500Hz
脉冲重复频率 1353.4153839Hz 2680.2858347Hz
选取2017/01/25影像(extra fine模式)作为SAR主影像，根据公式(1)、(2)和(3)计算AW3D DEM(30m)和SAR主影像之间的初始地理编码查找表，并得到SAR主影像几何框架下的DEM模拟SAR影像。利用公式(4)估计SAR主影像与DEM模拟SAR影像之间的配准偏移量，进而估计公式(5)：a0＝0.52966，a1＝9.96320e-006，a2＝-1.58826e-004，a3＝6.11197e-008；b0＝0.22323，b1＝-1.54957e-004，b2＝-2.11795e-004，b3＝9.88755e-008。优化地理编码查找表，至此可得到地理编码后的SAR影像以及SAR主影像几何框架下的地形信息(图2)。
步骤二：多分辨率SAR影像精确配准以及载频平移
将其它SAR影像重采样到2017/01/25影像几何框架下。利用2017/01/25影像、待重采样SAR影像的参数文件和DEM数据，根据公式(1)、(2)和(3)计算得到42个初始配准查找表，然后将其它所有SAR影像分别重采样到SAR主影像的几何框架下。利用公式(4)和(5)分别校正重采样后SAR副影像，保证配准精度优于0.1个像元(图3)。由于本发明所用SAR数据载频是相同的，因此无需调整待配准SAR影像的载频。
步骤三：配准后SAR影像频谱检查
检查2017/01/25影像和其它42景配准后SAR影像的方位向和距离向频谱：
(1)2017/01/25影像的方位向频谱区间为(-0.15,0.38)，apb/prf＝0.56与b-a＝0.53数值相当；距离向频谱区间为(-0.45,0.45)，cbw/asr＝0.88与d-c＝0.9数值相当。
(2)19景wide模式影像的方位向频谱区间为(-0.05,0.27)，apb/prf＝0.33与b-a＝0.32数值相当。
通过比较表明，所有SAR影像的频谱能够正确的记录在影像参数文件中。
步骤四：差分干涉图的生成和自适应滤波
将空间垂直基线不超过500m、时间基线不超过126d的像对组成短基线集，形成143对干涉像对(图4)。短基线集中所有干涉像对进行干涉处理，距离向和方位向的多视比为3:6，利用DEM模拟干涉相位补偿地形相位后得到差分干涉图。利用InSAR-BM3D滤波法对差分干涉图进行滤波，其等效视数的输入为3×6＝18，滤波效果如图5所示。
步骤五：相位解缠和形变时序分析
采用最小费用流算法(MCF)对滤波后的差分干涉图进行空间解缠，检查解缠图找出出现解缠错误的干涉像对，调整解缠参数直至所有的差分干涉图解缠正确为止，然后利用趋势面拟合方法消除解缠图中的趋势性条纹。
设定幅度离散指数和相干系数阈值分别为1.4和0.35，选取出SAR影像频谱特性稳定的相干点目标7642035个。选取中心城区某稳定点作为参考点，设定用于初始回归分析的最大高程改正阈值为30m，形变速率差范围为(-1.0e-002，1.0e-002)m/year，利用公式(6)得到所有相干点目标形变速率，如图6所示。
步骤六：InSAR结果的外部数据检校
利用优化的地理编码查找表将相干点目标从雷达坐标系下转换到地理坐标系下，然后相干点目标InSAR形变速率除以cos29.11°转变为垂向形变速率。计算研究区内所有GPS站点与InSAR时间间隔相匹配的垂向形变速率，求取两者的互差并利用公式(8)计算其均方根误差为4.699，与三、四等水准测量精度相当。散点比较图如图7所示。

Claims (6)

1.一种多分辨率InSAR交互干涉时序分析方法，其特征在于，该方法具体步骤如下：
步骤一：SAR主影像与数字高程模型DEM数据之间的映射关系计算
利用距离—多普勒模型和地球模型，实现星载SAR高精度几何定位；
距离方程：R＝|Rs-Rt| (1)
其中R为传感器到点目标之间的距离，Rs和Rt分别为传感器和点目标的位置矢量；
多普勒方程：
Figure FDA0002821981520000011
其中λ为雷达波长，fd为多普勒频率，vs和vt分别为传感器和点目标的速度矢量；
地球模型方程：
Figure FDA0002821981520000012
其中Re为赤道位置地球半径，Rp为极地半径，h为点目标高程，(xt,yt,zt)为点目标位置矢量在地心惯性参照系下的分量；
步骤二：多分辨率SAR影像精确配准以及载频平移
首先选取某一高分辨率SAR影像作为SAR主影像，利用SAR主、副影像参数文件和DEM数据按照公式(1)、(2)和(3)估计地面目标的距离向和方位向成像时间，确定在SAR影像上的空间位置，计算得到SAR主、副影像之间的初始配准查找表，然后将SAR副影像重采样到SAR主影像的几何框架下；初始配准查找表通过插值获得每一单视复数影像SLC像元的偏移量，该查找表包含了与SAR主影像像元相关联的SAR副影像距离向和方位向的像元数；初始配准查找表的几何框架由SAR主影像参数文件定义，SAR副影像参数文件定义的坐标确定初始配准查找表中的数值，将DEM数据重采样到SAR主影像参数文件定义的雷达距离-多普勒坐标系RD下，校正初始配准查找表中由地形引起的偏移；
步骤三：配准后SAR影像频谱检查
检查配准后的高、低分辨率SAR影像的方位向和距离向频谱与影像参数文件的一致性；
3.1高分辨率SAR影像：方位向频谱区间为(a,b)，读取影像参数文件中的脉冲重复频率prf、方位向处理带宽apb，其中apb/prf的值应与(b-a)数值相当；距离向频谱区间为(c,d)，读取影像参数文件中的采样频率asr、距离向带宽cbw，其中cbw/asr的值应与(d-c)数值相当；
3.2低分辨率SAR影像：重点检查apb/prf的值应与(b-a)数值是否相当；
步骤四：差分干涉图的生成和自适应滤波
选取时间和空间基线都较短的干涉像对作为差分干涉数据集，其中空间基线不超过临界基线的五分之一，时间基线应根据具体的观测目标和雷达波段进行确定；针对符合条件的干涉像对两两进行差分干涉处理；
步骤五：相位解缠和形变时序分析
采用最小费用流算法MCF对差分干涉图进行空间相位解缠；设定幅度离散指数和相干系数阈值，选取SAR影像频谱特性稳定的相干点目标；针对相干点目标的相位信息，利用干涉点目标分析方法IPTA进行形变时序分析；
步骤六：InSAR结果的外部数据检校
利用时间和空间相对应的GPS实测数据对多分辨率InSAR形变速率结果进行检校；在GPS点位附近一定距离搜索InSAR相干点目标，由于GPS观测数据与InSAR结果参考基准的差异，采用线性关系式将两者统一到相同的参考基准下：
XInSAR＝a·YGPS+b
式中，XInSAR和YGPS分别为InSAR和GPS测量结果，a和b为待估的线性关系式系数；
求取参考基准统一后两者的互差，利用互差的均方根误差评判InSAR结果的有效性，其计算公式如下：
Figure FDA0002821981520000021
式中，Xi和Yi分别为InSAR和GPS观测值，m为统计样本点个数。
2.根据权利要求1所述的一种多分辨率InSAR交互干涉时序分析方法，其特征在于：在步骤一中，计算SAR主影像与DEM数据之间映射关系采取如下步骤：首先，利用地理坐标系下的DEM和SAR主影像的成像几何框架，根据公式(1)、(2)和(3)计算得到初始地理编码查找表，该查找表是按照DEM的维数以浮点复数形式记录SAR数据的行列数；然后将SAR主影像与SAR主影像几何框架下的DEM模拟SAR影像，利用强度互相关分析估计配准偏移量，即公式(4)，利用公式(5)优化地理编码查找表，至此完成计算SAR主影像与DEM数据之间非线性映射关系；
强度互相关分析估计两幅数据p和q之间的偏移量如下式：
Figure FDA0002821981520000031
其中，c为两幅数据中以i行j列为中心具有N行M列的两个窗口的协方差函数，n和m分别为行和列的偏移量，k和l表示窗口中像元的行列位置，p和q分别为两幅数据的强度均值；
距离向配准偏移量Rg_off或方位向配准偏移量Az_off与距离向坐标rg或方位向坐标az进行多项式拟合：
Figure FDA0002821981520000032
其中ai和bi为待估参数。
3.根据权利要求2所述的一种多分辨率InSAR交互干涉时序分析方法，其特征在于：在步骤二中，仅用初始配准查找表得到的重采样SAR副影像和SAR主影像之间存在少量的偏移，因此需要利用公式(4)估计重采样SAR副影像和SAR主影像之间的偏移量，通过公式(5)拟合多项式以校正重采样SAR副影像的少许偏移。
4.根据权利要求1或2所述的一种多分辨率InSAR交互干涉时序分析方法，其特征在于：在步骤二中，对于具有不同载频的多分辨率SAR数据，干涉处理前需将配准后的SAR影像具有相同的载频，利用SAR主影像的功率谱密度得到公共频带滤波器，对频移后的SAR副影像进行滤波，提高SAR主、副影像的距离谱重叠度。
5.根据权利要求1所述的一种多分辨率InSAR交互干涉时序分析方法，其特征在于：在步骤四中，通过两幅单视复数影像O和S的共轭相乘φ＝O·S*获得干涉相位，利用30m分辨率DEM数据模拟干涉相位补偿地形相位后得到差分干涉图Δφ；利用InSAR-BM3D滤波算法对差分干涉图进行滤波降噪，将距离向和方位向多视比例的乘积作为等效视数的近似值。
6.根据权利要求1所述的一种多分辨率InSAR交互干涉时序分析方法，其特征在于：在步骤五中，考虑到在几公里空间尺度上大气相位和非线性形变相位具有相关性，对相邻点目标差分相位作互差以削弱它们的影响；第k个干涉像对中相邻点目标i和j之间的相位互差表示为：
Figure FDA0002821981520000041
式中，θ为入射角，
Figure FDA0002821981520000042
为垂直基线，tk为时间间隔，
Figure FDA0002821981520000043
为相对高程差，
Figure FDA0002821981520000044
为相对形变速率，
Figure FDA0002821981520000045
为其它相位；
提取相干点目标位置的解缠相位保存为矢量格式，根据给定的高程改正Δhi和形变速率Δvi的范围，限定任意像元之间的距离以保证大气对整个网络的影响最小，在稳定区域选定某一参考点，然后利用公式(6)进行二维回归分析得到相干点目标的高程改正值和形变速率。
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