[发明专利]一种InSAR地表形变监测方法

说明书

本发明属于InSAR地表形变监测领域，公开了一种InSAR地表形变监测方法：对覆盖研究区域内所有SAR卫星采集到的SAR影像进行处理，得到每个SAR数据子集对应的形变时间序列；根据每个SAR数据子集对应的形变时间序列，计算得到对应的残余的形变时间序列；获得每个SAR数据子集残余时间序列的周期；选取其中一个周期作为约束条件；计算附加约束条件的形变时间序列：采用最小二乘法解算观测方程，获得非线性地表形变时间序列，并将其加上对应的线性形变，得到最终地表形变时间序列。本发明能够获取更具物理意义的形变时间序列；同时，不依赖于附加的线性形变模型，能够获取符合地表形变规律的最优解，从而实现研究区域内地表形变的高精度、长时间跨度的时序监测。

技术领域

本发明属于InSAR地表形变监测领域，具体涉及一种InSAR地表形变监测方法。

背景技术

受SAR卫星在轨运行寿命、飞行计划以及重访周期等因素的影响，利用单一SAR卫星的SAR影像难以满足长时序InSAR形变监测对各SAR影像成像时间分布密度以及时间长度的要求，不同卫星SAR数据联合解算进行地表形变时序监测的方法应运而生。不同SAR卫星数据联合解算进行地表形变时序监测技术是指：以已配准至统一地理坐标系下的不同SAR卫星数据组合生成的干涉对的解缠相位作为观测值，以相邻SAR影像获取时刻间的形变速率作为参数，建立观测方程，然后进行参数估计获取每个SAR获取时刻的形变值。由于不同SAR 卫星成像几何参数的差异，各类SAR数据生成的干涉图属于不同的数据子集，子集间缺少形变基准，导致观测方程的系数矩阵是秩亏的，无法采用传统的最小二乘方法进行参数估计，特别是利用多源SAR数据进行多维形变时序分析必须考虑该问题。

对上述问题的解决方法目前主要有奇异值分解和基于线性形变假设的内插或外推法。奇异值分解方法仅能获取具有数学意义的时间序列，整体的形变时间序列不正确，多类SAR数据的形变序列间存在系统偏移；基于线性形变的内插或外推方法过于依赖给定的线性形变假设，使用范围有限，若实际形变表现出明显的非线性特征，其结果也是有偏的。随着研究的深入，一些学者针对干涉组合不连续问题，提出了相应的解决办法，如利用约束条件连接间断数据子集的方法，但是由于其给定的约束条件过于简单，未考虑研究区的非线性形变特征，仅在短时间序列或简单形变地区时能够获取较好的时间序列结果；采用Tikhonov正则化约束来解决方程的病态问题，通过平滑因子来解决方程的秩亏问题。由于Tikhonov正则化理论是从优化角度和积分方程角度解决方程欠定问题，在时间序列形变求解过程中并未考虑研究区地表形变的实际变化特征，求得的结果也仅是数学意义上的最优解，不具有物理意义；在独立数据集间添加不满足短基线干涉对选取条件的额外干涉对参与建模，从而解决系统方程奇异问题，并对各个干涉对进行加权，控制各干涉对在时序形变解算中的贡献，但是解算结果依然容易被附加干涉对的质量影响，无法保证可靠性。

综上，现有技术在解决子集间缺少形变基准问题时，存在获得的形变时间序列不具有物理意义，或依赖与附加的线性形变模型或附加的干涉对质量，不能获取符合地表形变规律的最优解的问题。

发明内容

针对现有技术在解决子集间缺少形变基准问题时，存在获得的形变时间序列不具有物理意义，或依赖与附加的线性形变模型或附加的干涉对质量，不能获取符合地表形变规律的最优解的问题，本发明的目的在于，提供一种InSAR 地表形变监测方法。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种InSAR地表形变监测方法，具体包括以下步骤：

步骤1：获得形变时间序列：对覆盖研究区域内所有SAR卫星采集到的SAR 影像进行处理，得到每个SAR数据子集对应的形变时间序列；

步骤2：获取形变周期:根据步骤1中每个SAR数据子集对应的形变时间序列，计算得到对应的残余的形变时间序列；根据残余形变时间序列获得每个 SAR数据子集残余时间序列的周期；并根据覆盖研究区域内所有SAR影像的时间顺序排列的时间轴，选取其中一个周期作为约束条件；