[发明专利]一种基于相位导数方差的InSAR长短基线融合相位估计方法有效
申请号: | 202110592176.0 | 申请日: | 2021-05-28 |
公开(公告)号: | CN113311432B | 公开(公告)日: | 2023-01-13 |
发明(设计)人: | 徐华平;王媛;曾国兵;李威;游祯万 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学;上海卫星工程研究所 |
主分类号: | G01S13/90 | 分类号: | G01S13/90 |
代理公司: | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人: | 安丽;邓治平 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 相位 导数 方差 insar 长短 基线 融合 估计 方法 | ||
1.一种基于相位导数方差的InSAR长短基线融合相位估计方法,其特征在于:所述方法包括以下几个步骤:
步骤一:利用长基线和短基线的SAR主辅图像分别进行图像配准,得到同一场景下长短基线各自的SAR主辅图像干涉相位;
步骤二:采用移除参考地形相位方法:选择所述同一场景下的方位向上近距端和远距端的两个控制点,分别计算所述两个控制点的坐标和长短基线各自的SAR主 辅图像对应的天线位置坐标之间的距离,即两个控制点的斜距,再计算出所述两个控制点的斜距差,最终拟合出长短基线各自的参考地形相位;
步骤三:将长短基线各自的SAR主辅图像干涉相位均减去长短基线各自的参考地形相位,剩下的相位即为长短基线各自移除参考地形相位后的残余相位,然后计算长短基线各自移除参考地形相位后残余相位的相干系数,再依次对长短基线各自移除参考地形相位后的残余相位进行干涉图滤波、相位解缠以及控制点校正,最终得到长短基线各自移除参考地形相位后的绝对相位;
步骤四:采用基于相位导数方差、跳变点判别以及图像膨胀原理的不连续区域判别方法:针对所述长短基线各自移除参考地形相位后的绝对相位,分别求出长短基线各自移除参考地形相位后的绝对相位归一化的相位导数方差,将所述相位导数方差作为质量图引导,结合绝对相位上的跳变点和图像膨胀原理,标记出长短基线各自移除参考地形相位后的绝对相位的不连续区域;
步骤五:采用基于长短基线相位连续特性的自适应融合相位估计方法:根据步骤四所述的长短基线各自移除参考地形相位后的绝对相位的不连续区域和步骤三中所述的相干系数,针对长短基线长短基线各自移除参考地形相位后的绝对相位的连续特性,自适应选取融合相位估计方法,最终得到相位精度更高的长基线移除参考相位后的绝对融合相位;
所述步骤二中,移除参考地形相位方法具体实现过程为:
(1)选择所述同一场景下的方位向上近距端和远距端的两个控制点,分别计算所述两个控制点坐标和长短基线各自的SAR主 辅图像对应的天线位置坐标之间的距离,即两个控制点的斜距,再计算出所述两个控制点的斜距差;
(2)从InSAR空间几何关系出发,假定在SAR主辅图像对应场景的同一个方位向上,SAR主辅图像的斜距差沿距离向的变化是线性的,则利用所述两个控制点的斜距差和SAR主辅图像同一方位向上像素点的总个数即可求解出参考地形相位线性关系表达式y=ax+b中的参数a和b;
(3)最终的参考地形相位通过线性关系表达式y=ax+b计算得到,其中y代表SAR主辅图像同一方位向上每一个像素点的参考地形相位,x代表每一个像素点在同一个方位向上的顺序;
(4)按照以上方法分别求出长短基线各自的参考地形相位,将长短基线各自的SAR主辅图像干涉相位均减去长短基线各自的参考地形相位,实现了长短基线各自的移除参考地形相位;
所述步骤四中,基于相位导数方差、跳变点判别以及图像膨胀原理的不连续区域判别方法具体实现过程为:
(1)计算移除参考地形相位后绝对相位的归一化相位导数方差,设置一个0~1之间的相位导数方差阈值,将移除参考地形相位后绝对相位中归一化相位导数方差大于相位导数方差阈值的像素点标记为不连续像素点,不连续像素点代表相位梯度变化剧烈的像素点,将这些不连续像素点的集合记为mark1;
(2)根据跳变点的判别方法,将移除参考地形相位后绝对相位中与相邻像素点的相位梯度差绝对值超过π的像素点判定为跳变点,跳变点标记出噪声引起的孤立区域和条状区域的边缘不连续像素点,将这些边缘不连续像素点的集合记为mark2;
(3)取集合mark1和集合mark2的并集之后,利用图像膨胀原理,设置一个圆形结构元素,以并集里的所有像素点为圆心进行膨胀操作,最终实现将孤立区域的内部不连续像素点和条状区域附近的不连续像素点都标记出来,将标记出来的所有不连续像素点形成的不连续区域记为mark;
(4)按照所述方法分别求出长短基线各自的移除参考地形相位后绝对相位的不连续区域。
2.根据权利要求1所述的基于相位导数方差的InSAR长短基线融合相位估计方法,其特征在于:所述步骤五中,基于长短基线相位连续特性的自适应融合相位估计方法具体实现过程为:
(1)利用步骤四所述的长短基线各自的移除参考地形相位后绝对相位的不连续区域,将长短基线各自的移除参考地形相位后绝对相位中的每个像素点标记为连续像素点或不连续像素点;
(2)因为长短基线各自的移除参考地形相位后绝对相位中像素点的个数是相同的,因此可以根据相同坐标位置的像素点在长基线和短基线中的连续特性分成四种情况,分别是:第一种情况,相同坐标位置的像素点在长基线中是不连续像素点,在短基线中是连续像素点;第二种情况,相同坐标位置的像素点在长基线中是不连续像素点,在短基线中也是不连续像素点;第三种情况,相同坐标位置的像素点在长基线中是连续像素点,在短基线中也是连续像素点;第四种情况,相同坐标位置的像素点在长基线中是连续像素点,在短基线中是不连续像素点;
(3)根据所述四种情况,自适应采取对应的融合方法,两种融合方法具体实现过程为:
(4)对于第一种情况,即相同坐标位置的像素点在长基线中是不连续像素点,在短基线中是连续像素点,将满足第一种情况的像素点所对应的短基线移除参考地形相位后的绝对相位数值乘以长基线与短基线的长度比例值,得到的绝对相位替换满足第一种情况的像素点所对应的长基线移除参考地形相位后原本的绝对相位;
(5)对于第二、三、四种情况,利用步骤三中所述的长短基线各自移除参考地形相位后残余相位的相干系数和长基线与短基线的长度比例值,得到长短基线各自移除参考地形相位后残余相位的归一化概率密度函数,最终得到长短基线的联合概率密度函数,采用最大似然法对所述联合概率密度函数进行峰值搜索,搜索到的峰值为最大似然估计值,将所述最大似然估计值替换满足第二、三、四种情况的像素点所对应的长基线移除参考地形相位后原本的绝对相位;
(6)采用以上两种融合方法即实现长基线移除参考地形相位后相位精度更高的绝对融合相位估计。
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