[发明专利]一种基于迭代分解的大气信号改正方法

说明书

本发明公开了一种基于迭代分解的大气信号改正方法，该方法将地基雷达干涉测量中的大气信号分解为与观测距离和相对高程相关的静态成分和由于局部气流变化引起的在空间上呈现低频长波信号的动态分量。本发明首先通过最小二乘估计出与观测距离和相对高程相关的静态大气分量，然后通过二维高斯滤波去除动态低频长波大气成分。通过不断迭代分解两个大气成分直到迭代次数达到一定限制或者最小二乘估计时残差中误差小于一定限制，从而完成大气改正。本发明方法无需使用任何外部观测数据(如全球卫星定位系统数据或气象数据等)，可以同时改正静态和动态大气信号，在地基雷达干涉测量应用中具有更广泛的适用性和易实现性。

技术领域

本发明属于测绘科学与技术领域，涉及一种基于迭代分解的大气信号改正方法，主要应用于地基雷达干涉测量。

背景技术

地基合成孔径雷达(GBSAR)是一项相对较新的地面遥感技术，具备强大的地表形变监测能力。根据硬件设备的不同，GBSAR的观测范围有所不同。通常情况下，其观测距离可达到4-10公里，观测范围可达数平方公里到数十平方公里。在理想操作环境下，GBSAR可以达到亚毫米的测量精度。GBSAR可以探测微变信号，并可以广泛适用于自然目标以及人工建筑的变形监测任务。与其他遥感监测技术相比，GBSAR监测技术有其独特的优势。GBSAR形变监测依赖于InSAR(基雷达干涉测量)技术。众所周知，InSAR技术的形变监测精度受到大气对流层气象条件变化(尤其是大气湿度)的影响很大。即使观测发生的时间间隔很短，大气的影响也很显著。为了获得精确的测量位移，必须谨慎地改正大气变化，去除大气信号。

本节按时间顺序介绍GBSAR变形监测中与大气校正有关的、国内外的、具有代表性的研究工作以及技术，以及其中存在的不足。

早在2004年，Luzi等人使用毫米波传播模型，结合气象数据(湿度，温度和压力)，补偿大气变化(参见：Luzi,G.；Pieraccini,M.；Mecatti,D.；Noferini,L.；Guidi,G.；Moia,F.；Atzeni,C.Ground-based radar interferometry for landslides monitoring:Atmospheric and instrumental decorrelation sources on experimental data.IEEEtransactions on geoscience and remote sensing 2004,42,2454-2466)。他们指出，对于存在明显地形变化的监测区域，大气参数在空间上是不均衡的，从单个位置观测得到的气象数据无法应用于改正不同范围或坡度位置的大气变化。

Pipia等人于2006年提出了三种地基雷达InSAR大气改正方法(参见：Pipia,L.；Fabregas Canovas,F.J.；Aguasca Solé,A.；MallorquíFranquet,J.J.In A comparisonof different techniques for atmospheric artefact compensation in gbsardifferential acquisitions,IGARSS 2006:IEEE International Geoscience andRemote Sensing Symposium:31July-4 August 2006:Denver,Colorado,2006；IEEE:pp3722-3725)。其中前两种方法有一个相似的过程：即通过选择了多个稳定且高度相干的测量点，并使用它们的解缠相位来恢复大气相位和观测距离之间的线性回归模型。这两种方法的整体策略是相似的，唯一的不同之处在于相位解缠，其中一种使用一维解缠，另一种使用二维解缠。在这两种方法中，大气沿观测距离的线性变化关系，是在大气空间均匀性的假设下建立的，模型由斜率系数和偏移量组成。第三种方法是基于干涉图的光谱变化，利用二维Chirp-Z变换去除低频大气信号。这种方法的主要缺点是它需要一个足够宽，以及高度一致和稳定的区域。因此，这种方法取决于GBSAR监测范围的大小和数据采集之间的时间延迟。