[发明专利]一种全散射体FS-InSAR方法及系统

说明书

本发明公开了一种全散射体FS‑InSAR方法及系统，包括以下步骤：选定监测区，基于第一干涉像对组合并结合监测区的时序SAR影像生成差分干涉图；对差分干涉图进行相位解缠，得到解缠相位；根据解缠相位得到每个SAR成像时刻对应的时序相位；根据双尺度时域低通滤波，抑制时序相位中的大气相位和噪声相位，得到时序低频相位；重新计算干涉像对组合，得到第二干涉像对组合，根据第二干涉像对组合对时序低频相位进行差分，得到差分低频相位；根据时序SAR影像得到平均幅度，根据平均幅度提取监测区中非水体的全散射体（Full Scatterers，FS）；基于全散射体和差分低频相位得到地表形变信息，本方案大幅提高了相位质量并且提升地表形变监测密度。

技术领域

本发明涉及星载合成孔径雷达时间序列干涉技术领域，具体涉及一种全散射体FS-InSAR方法及系统。

背景技术

时间序列InSAR技术包括PS类 InSAR技术和 DS类 InSAR技术，在地面沉降、采空区塌陷、地震、火山、滑坡以及重要基础设施安全等形变监测领域得到了广泛应用。然而，时间序列InSAR高精度地表形变监测仍然面临两方面挑战：一是时间高度不相关的对流层大气效应干扰，特别是小尺度大气湍流效应，其延迟相位甚至超过形变相位。二是高植被覆盖地区地表严重失相干，导致监测密度稀疏，无法获取足够的形变信息。

目前大气校正方法可分为两大类：

一是利用外部大气数据建模估计大气延迟相位，如气象数值模型、GPS数据、成像频谱仪数据等。这些方法对大中尺度的大气湍流效应具有一定的改正效果，但受天气条件或时空分辨率等因素干扰，难以改正小尺度大气湍流效应。

二是基于InSAR数据本身的大气校正，如Stacking InSAR、干涉图叠加大气估计方法以及PS或DS方法。Stacking InSAR方法和干涉图叠加大气估计方法均假设地表形变为线性，所以不适用于非线性形变地区。PS或DS方法假定大气相位在一定距离内空间相关（通常小于2 km），通过相邻点相位差分抑制大气效应影响。

然而当出现小尺度大气效应时，相隔几百米甚至几十米范围的大气都可能出现较大差异，通过相位差分方式难以去除大气影响。

地表失相干问题目前主要通过分布式目标（DS）InSAR技术解决。DS提取方法有两种，一是非参数统计方法，如KS（Kolmogorov-Smirnov）检验、AD（Anderson-Darling）检验、BWS（Baumgartner-Weiβ-Schindler）检验等，其场景适应性强，但是计算效率低；二是参数统计方法，如似然比检验、FaSHPS（Fast Statistically Homogeneous Pixel Selection）、HTCI（Hypothesis Test of Confidence Interval）等方法，虽然计算效率较高，但要求地表服从高斯分布，对于植被覆盖地区难以满足该假设条件。因此现有DS方法主要应用于裸地、草地、农田等中度相干目标，而对于高密度植被覆盖的低相干地区应用较少。

所以，现有技术存在以下问题：

1、利用外部大气数据建模估计大气延迟相位时，容易受天气条件或时空分辨率等因素干扰，难以改正小尺度大气湍流效应。

2、基于InSAR数据本身的大气校正，采用Stacking InSAR、干涉图叠加大气估计方法时，不适用于非线性形变地区；PS或DS方法在出现小尺度大气效应时，通过相位差分的方式难以抑制大气影响。

3、针对地表失相干问题，通过分布式目标InSAR技术解决时容易出现计算效率低以及对于植被覆盖地区难以满足假设条件的问题。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本申请提供一种全散射体FS-InSAR方法及系统。

第一方面本申请提出了一种全散射体FS-InSAR方法，包括以下步骤：