基于相干点目标的多基线D-InSAR技术与地表形变监测

失相干(Decorrelation)与大气波动是影响重复轨差分干涉测量(D-InSAR)进行地表形变信息提取的主要因素。相干性降低使得干涉纹图在空间上表现为不连续,难以完成相位解缠。重复观测时大气波动引起的相位延迟在空间域上的不均一分布则降低了D-InSAR提取形变信息,特别是空间范围覆盖较大的形变场的精度。介绍了一种基于相干目标的多基线D-InSAR数据处理算法。该算法根据少量SAR数据构成多基线干涉纹图集,分别利用点目标检测算法和相干系数均值作为相干目标提取的测度;利用相位回归分析模型对干涉相位进行时间域迭代处理,从干涉相位中提取线性形变速率和DEM误差改正,通过迭代处理补偿高程误差,解算线性地表形变速率。该算法提高了D-InSAR形变监测的时间采样率,能准确获取每个观测时刻的形变累积量。以沧州地区2004—2005年的SAR数据为例,获取了该地区地表沉降线性速率及其演变状况。

基于相干目标的干涉图叠加方法监测天津地区地面沉降

利用ENVISATASAR数据,采用基于相干目标的干涉图叠加方法,对天津地区的地面沉降现象进行了DInSAR监测试验。差分干涉处理采用"两轨法",使用校正了高程异常的SRTM DEM数据消除高程相位。以相干系数为标准选取了相干目标,解缠过程中运用了Delaunay三角剖分和权重最小费用流算法。本文获得的季度平均沉降速率图有效揭示了试验区地面沉降的空间展布及相对形变量,但其获得的绝对形变量尚需地面实测数据校验。

利用短基线差分干涉纹图集监测地表形变场

针对重复轨合成孔径雷达差分干涉测量中的失相干和大气扰动问题,介绍一种基于短基线差分干涉纹图集的地表形变时间序列及形变速率提取算法。选择短基线干涉像对构成差分干涉纹图集,以均值相干系数阈值为长时间间隔下相干目标识别指标,将离散相干点目标构建成Delaunay三角网,利用最小费用流算法完成相位解缠;视大气扰动引起的相位延迟为随机误差,以奇异值分解法对形变相位序列进行最小二乘处理解算形变累积量,通过最小二乘回归得到相干目标的形变速率。试验结果证明该算法对长时间序列形变场时空变化连续监测有效。

基于序列差分干涉纹图的地表形变速率提取

介绍了一种基于序列差分干涉纹图的地表形变速率提取算法。该算法根据空间离散分布的相干目标,利用Delaunay三角网构成相位解缠网络,应用最小费用流算法完成相位解缠;根据序列差分干涉相位,利用线性模型解算相干目标形变速率,进而抑制大气波动对形变信号的影响。以廊坊地区2004～2005年ASAR数据为例,获取了该地区地表沉降线性速率及其演变状况。

基于SARscape的干涉叠加在地表形变监测中的应用

地表形变主要表现为地震形变、地面沉降、山体滑坡等,由InSAR技术发展而来的干涉叠加通过挖掘时间序列SAR图像获取mm级的形变信息。本文介绍了干涉叠加技术的基本原理和技术流程、基于永久散射体的方法,利用2008年～2010年的23幅Cosmo-skymed数据对北京奥林匹克公园内的主要区域进行了地表形变的监测。

新技术在城市地面沉降研究中的应用——遥感卫星雷达干涉测量(InSAR)

本文综述了遥感卫星合成孔径雷达(SAR)干涉测量及差分干涉测量的基本原理。针对近年来国外InSAR在 地面沉降方面的研究成果,重点讨论了D-InSAR在国内大中城市进行地面沉降监测应用的可能性,对SAR 数据的获取方法进行了阐述,并对这种方法目前的进展及未来应用前景进行了探讨。

利用时间序列干涉图叠加法监测江苏盐城地区地面沉降

针对永久散射体技术和短基线集法所需SAR数据较多的问题,采用时间序列干涉图叠加法监测区域地表沉降,提出利用结构函数作为判断因子提取出受大气扰动较小的干涉图用于叠加分析,以确保大气延迟误差对地表沉降监测结果影响的最小化。利用13景ASAR数据,研究了江苏省盐城市在2003-12～2009-05期间的地面沉降趋势。