[发明专利]一种InSAR分布式散射体相位优化方法

说明书

本发明属于合成孔径雷达干涉测量数据处理技术领域，公开了一种InSAR分布式散射体相位优化方法，所述方法包括：获取同一地区的SAR影像堆栈，选取主影像，将剩余影像依次配准到主影像几何空间；探测影像内像元的振幅序列时间异变值，将其剔除；构造置信区间，判断影像内像元为中心的固定窗口内各像元的振幅序列均值是否落入置信区间，若是，则认为该点为中心像元的统计同质点SHPs；计算所述像元的样本相干系数估值，并进行偏差纠正；根据阈值，识别影像内的分布式散射体；构建所述分布式散射体相位序列的最大似然估计函数；求解所述最大似然函数，得到最优解，完成相位优化。与现有技术相比，本发明具有精度高、适用范围广、运算效率高等优势。

技术领域

本发明属于合成孔径雷达干涉测量数据处理技术领域，具体涉及一种InSAR分布式散射体相位优化方法。

背景技术

合成孔径雷达干涉测量技术(Interferometry Synthetic Aperture Radar，InSAR)因其覆盖范围广、测量精度高等优势，已逐渐成为大地测量领域的新宠。为消除时间、空间失相干与大气延迟效应对InSAR技术精度的影响，基于时序分析的高精度差分干涉测量技术应运而生。现有时序分析方法中，应用最为广泛的为PSI(Persistent ScattererInterferometry)技术，现有研究表明，该技术在人工地表可获得高精度高分辨率的地表形变信息，但是在非人工地表精度较低，并不适用于自然地表。究其原因在于永久散射体(Persistent Scatterer，PS)多分布于人工地表，极少分布于自然地表。

分布式散射体(distributed Scatterers，DS)分布均匀且广泛，为提高多时相InSAR技术观测点空间密度与形变解算精度，近年来研究人员将研究重点转移至基于分布式散射体的雷达干涉测量技术，该技术包含两个主要步骤：一是同质点探测，二是DS相位优化。通过同质点探测识别DS，增加观测点的空间密度；通过DS相位优化将DS与PS规划到同一解算框架，提高形变解算精度。目前为止，该领域最卓越的成果为SqueeSAR^TM技术。

但是该技术存在一些问题。首先，该技术利用K-S检验进行同质点探测，K-S检验探测精度易受样本分布影响，且并不普适，其次，该技术构建DS相位序列最大似然估计函数时未考虑样本相干性矩阵存在偏差的问题，且利用BFGS进行DS相位优化的解算效率很低。

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分布式散射体相位优化方法，能够提高同质点探测与分布式散射体相位优化的精度与效率。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：一种InSAR分布式散射体相位优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，利用SAR卫星对同一地区周期性成像获取所述地区的SAR影像堆栈，选取主影像，将剩余影像依次配准到主影像几何空间；

步骤二，探测SAR影像内所有像元的振幅序列时间异变值，并将其剔除；

步骤三，利用剔除时间异变后的振幅期望点估计与单视时域平均振幅影像变差系数构造置信区间，逐个判断SAR影像内每个像元为中心的固定窗口内各像元的振幅序列均值是否落入置信区间，若是，则认为该点为中心像元的统计同质点SHPs；

步骤四，根据像元的所述统计同质点SHPs计算所述像元的样本相干系数估值，并对所述样本相干系数估值进行偏差纠正；

步骤五，根据阈值，在偏差纠正后的无偏相干系数分布图中识别SAR影像内的分布式散射体；

步骤六，利用包含相位序列的投影矩阵与样本相干性矩阵，构建所述分布式散射体相位序列的最大似然估计函数；

步骤七，求解所述分布式散射体相位序列的最大似然函数，得到最优解，完成相位优化。