[发明专利]一种基于非线性优化策略的SBAS‑DInSAR方法

说明书

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，具体地说，是指一种基于非线性优化策略的小基线集合成孔径雷达差分干涉测量技术。

背景技术

小基线集合成孔径雷达差分干涉测量(SBAS-DInSAR)技术是一种将SAR图像按照小基线原则组合成若干个子集，即：集合内基线距较小而集合间基线距较大，再利用在长时间间隔内地表散射特性保持稳定的高相干点相位信息，建立高相干点的差分相位模型，通过模型的解算来获取地表形变的测量技术。如何有效解算高相干点形变速率是保证高精度地表形变测量的关键因素之一。

传统的SBAS方法利用解缠后的差分干涉相位，结合线性最小二乘法，并利用奇异值分解(SVD)方法联合小基线集求得最小范数最小二乘解。然而，该方法需要相位解缠，虽已有多种相位解缠算法，但各有其弊端，且在时间跨度较大的时序图像中，由于地表形变情况复杂，往往导致解缠算法在某些区域解缠效果不理想，相位解缠的可靠性将直接影响此方法的有效性。同时，解缠算法时间复杂度极高，使得该方法效率较低。

因此，针对SBAS-DInSAR地表形变测量技术，如何实现高精度、高效率的解算结果是十分必要的。

发明内容

本发明的目的是针对已有技术的不足之处，提出一种基于非线性优化策略的SBAS-DInSAR方法。该方法无需相位解缠即可实现对方程的解算，通过建立缠绕的差分干涉相位的非线性模型，构造与地表形变速率相关的优化目标函数，然后通过拟牛顿方法解算方程并提取地表形变信息，实现了一种新的SBAS-DInSAR地表形变测量方法。

本发明的技术方案如下：

基于非线性优化策略的SBAS-DInSAR方法，包括以下几个步骤：

步骤一：输入包含地表形变信息的长时间SAR图像序列，设共有K+1幅SAR图像，获取时刻分别为t₀，t₁，…，t_K，其中K是正整数；对SAR图像进行预处理，包括配准、干涉、去除参考面相位、去除地形相位，获得差分干涉相位图像序列；设所述差分干涉相位图像序列包括M幅差分干涉相位图像，其中M是正整数；第j幅差分干涉相位图像中主图像和辅图像的获取时刻分别为和j是小于或等于M的正整数，IE_j和IS_j是小于或等于K的非负整数，且IE_j＞IS_j；

步骤二：对所述差分干涉相位图像序列，提取高相干点，设高相干点的数量为H，其中H是正整数；第h个高相干点记为x_h，第j幅差分干涉相位图像中第h个高相干点的非缠绕差分干涉相位记为其中h是小于或等于H的正整数；

步骤三：对第j幅差分干涉相位图像的第h个高相干点x_h有：

ΔΦjuw(xh)=Φuw(xh,tIEj)-Φuw(xh,tISj)]]>

其中，和分别为高相干点x_h在时刻和时刻由于地表形变引起的相位；

步骤四：建立目标函数：