利用光学遥感影像光流场模型进行地表形变分析

光学遥感影像像素偏移量追踪是反演同震形变场和监测滑坡的一种重要手段。基于相关性匹配的传统像素偏移量追踪方法,通过搜索相关性最强的匹配窗口估计中心像素的位移,计算效率低且在大梯度形变区域失相关现象严重,存在形变边界提取不精确的问题。为高效获取精确的地表形变,将计算机视觉领域的光流场模型引入像素偏移量追踪问题,提出适用于光学遥感影像反演地表形变的光流场方法,给出像素偏移量时序反演的加权改进算法。通过塔吉克斯坦同震形变场模拟实验,评估光流场方法估计地表形变场的可行性及其在最小可探测形变方面的性能;通过加州地震同震形变场反演和白格滑坡偏移量估计实验,讨论光流场方法的计算效率优势和形变区域提取的精确性;通过白格滑坡时序形变分析,进一步论述利用光流场方法估计大梯度形变的有效性和时序反演加权改进算法的鲁棒性。结果显示,相比于传统窗口相关性匹配方法,光流场方法的偏移量追踪精度为0.032像素,计算效率提升了20倍左右,形变区范围提取精度提升了25.9%;改进的加权时序反演算法将光学遥感影像东西向和南北向位移估计的不确定性分别降低了16.2%和12.4%。