StaMPS-MTI技术在地面沉降监测中的应用

为了提高监测技术的空间采样率,基于永久散射体法(permanent scatters,PS)和短基线集法(small baseline subsets,SBAS)技术,同时考虑PS点、慢失相关滤波相位(slowly-decorrelationg filtered phase,SDFP)点的相位和幅度稳定性,对满足给定阈值的点相位进行加权平均,优化选取斯坦福永久散射体-多时相InSAR(stanford method for persistent scatterers-multi-temporal InSAR,StaMPS-MTI)技术的高相干点集.并使用SBAS技术的形变模型提取研究区的沉降量和沉降速率.在此基础上,分别利用PS、SBAS及StaMPS-MTI技术对北京市局部地区2007~2010年的29景ENVISAT ASAR数据进行处理,提取研究区2007~2010年的时序沉降情况及年平均沉降速率,对沉降结果进行了详细的对比和系统分析.理论研究和真实SAR数据实验结果均表明,StaMPS-MTI技术获取了404 276个高相干点,空间采样率相较于PS技术提高了62.3%,相较于SBAS技术增加了129.4%,保证了监测结果的精度和可靠性.

PSDInSAR的永久散射体时序选择方法

已有永久散射体(PS)识别技术均侧重于利用时序数据集的统计特性,而没有考虑到数据集的时序特性,这样的处理方式势必带来时序信息的浪费,造成部分PS点的漏选。该文重点关注一种永久散射体具有较好的相位稳定度但却在整个监测时间内不连续,称这种PS点为类永久散射体点。文中对类永久散射体的概念及特征进行了详细描述,利用仿真实验分析了类永久散射体应用的可行性,根据类永久散射体特性对其进行了有效选择,形成一种新的永久散射体选择方法——时序选择法。同时对时序选择法以天津地区Envisat ASAR影像数据进行实验验证。通过类永久散射体的选择,PS点数量提高了、不均匀分布特性得到改善,同时保证了其较高的相干性。

永久散射体点目标提取方法研究

分析幅度稳定性、相位稳定性、时序相关性及振幅离差阈值等多种PS点提取方法的特点与缺陷,提出基于时序相关系数阈值与振幅离差阈值并集和交集的PS点识别策略,给出其相应模型,并实例验证了该方法的有效性与优越性。