[发明专利]一种InSAR形变监测中大气噪声校正的RF方法

说明书

本发明公开了一种InSAR形变监测中大气噪声校正的RF方法，包括如下步骤：差分干涉图中PS点提取；利用空间带通滤波对包含PS点的干涉图进行处理，获取大气噪声与DEM的关系；采用拓展式稳健估计算法，计算出函数模型的参数值及大气垂直分层噪声；利用时间域的高通滤波和空间域的低通滤波计算大气湍流混合噪声；计算并去除大气噪声，分离出形变信息。与现有技术相比，本发明可以较大程度地削弱干涉图中大气延迟的影响，有效提高InSAR形变监测的精度和可靠性；适合于时间序列PS‑InSAR形成的差分干涉图，提高了方法的普适性；既可以有效去除干涉图大气噪声中垂直分层部分，又可以削弱湍流混合部分，提高了方法的全面性。

技术领域

本发明涉及一种InSAR形变监测中大气噪声校正的RF方法，本发明所属技术领域属于测绘科学或合成孔径雷达干涉测量数据处理技术领域，尤其适应于基于时间序列InSAR技术探测地表形变的大气误差校正。

背景技术

合成孔径雷达(Sythetic Aperture Radar,SAR)传感器是工作在微波波段的主动式遥感成像系统，能够长时间、大范围地以固定重访周期对地表进行稳定、连续的观测，便于揭示地学现象的时空演变规律，在许多领域有着巨大的应用。合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术，通过对同一地区的多景SAR影像进行干涉处理，可获取大范围、高精度的地表三维信息和变化信息。与传统测量技术相比，InSAR技术在精度、范围、成本和应用等方面具有很大优势，在地表形变监测方面的应用是国际上公认的最有效、最先进手段。

但是，两幅SAR影像成像时，气象条件的不一致导致雷达信号不同的传播延迟，给InSAR干涉图引入大气噪声。对于InSAR大地测量应用来说，为了获取高精度的地表形变信息，必须消除或削弱大气噪声(包括垂直分层部分和湍流混合部分)。开发稳健可靠的大气噪声校正算法仍然是InSAR大地测量应用领域亟需解决的问题之一。当前InSAR大气噪声校正的方法有很多，可归纳为两大类：(1)经验方法；(2)预测方法。经验方法主要有：大气噪声相位与高程呈线性相关模型或呈幂律模型；时空滤波方法，在时间域上高通滤波和空间域上低通滤波将部分大气相位和形变相位分离，消除各干涉影像中的大气噪声影响，从而提高地表形变的监测精度。预测方法是利用外部数据源来计算大气噪声，如：ERA-Interim气象再分析资料校正法、GPS数据校正法、WRF数值气象预报模型校正法、MERIS和MODIS光学遥感数据校正法，以及它们之间相融合的方法。

以上方法主要存在三个问题：(1)当地表形变与高程呈一定的相关性，传统相关模型方法就不能很好地区分形变信号和大气噪声信号，且只适用于大气噪声中垂直分层部分的校正。(2)时空滤波方法假设大气噪声相位在时间上是完全不相关的随机信号，但大气气温及水汽含量随着季节发生变化，从而导致大气噪声在时间上就会有相关性的信号，而时间域的高通滤波难以捕捉到这种季节性的大气信号。(3)由于面临外部数据是否存在、数据与SAR影像获取时间是否同步、空间分辨率是否匹配等问题，预测方法并不完全适用。目前，由于InSAR高分辨率数据的普及，城市大数据、精细化治理时代的到来，对地表形变监测的精度要求越来越高，而大气噪声常常作为InSAR形变监测误差的主要来源，因此，当前的大气噪声计算方法并不能完全满足形变监测精度的要求。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种InSAR形变监测中大气噪声校正的RF方法，既适合于时间序列PS-InSAR、SBAS方法，又适合于InSAR形变监测中大气噪声垂直分层和湍流混合部分校正的RF方法，提高InSAR形变监测的精度、可靠性，同时提高大气噪声计算方法的普适性、全面性。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：一种InSAR形变监测中大气噪声校正的RF方法，差分干涉图中PS点(永久散射体)提取；利用空间带通滤波对包含PS点的干涉图进行处理，获取大气噪声与DEM(数字高程模型)的关系；采用拓展式稳健估计算法，计算出函数模型的参数值及大气垂直分层噪声；利用时间域的高通滤波和空间域的低通滤波计算大气湍流混合噪声；计算并去除大气噪声(垂直分层+湍流混合)，分离出形变信息。