干涉雷达永久散射体自动探测——算法与实验结果

基于理论与模拟实验分析，提出并实现“双重阈值”PS自动探测算法，即时序相关系数阈值法和振幅离差指数阈值法相结合，达到PS自动探测时间效率与可靠性的统一。选用覆盖上海地区的26幅ERS-1／2C波段SAR图像（1992～2002年），双重阈值PS探测算法得到了检验，实验结果表明，该方法能够有效地提取可靠的PS目标。

干涉雷达永久散射体识别方法的对比分析

基于永久散射体的干涉测量技术可以克服卫星合成孔径雷达应用于区域地表形变探测所面临的时空失相关和大气影响。永久散射体的有效识别是干涉系统中的一个关键环节。本文对永久散射体的两种识别方法,即相关系数阈值法和振幅离差指数阈值法进行了理论上的分析和实验上的对比。以上海市局部地区作为研究对象,采用26幅欧洲空间局的ERS-1/2卫星C波段SAR影像为源数据,使用两种识别方法分别进行了永久散射体的提取,结果表明,振幅离差指数方法具有更为稳健的抗噪能力。

雷达干涉测量中人工角反射器设计及在影像图中的识别

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)是20世纪后期发展起来的一种新的测量技术,具有全天时、全天候、能获得面数据等对地观测特点。但在实际应用中却受到时间和空间失相关以及大气效应等条件的制约。选取金沙江流域地处高山峡谷区的某河段为研究区域。由于传统的InSAR技术达不到理想监测效果,因此应用了角反射器(CR)技术。首先阐述了CR在InSAR技术不同发展阶段中的应用;介绍了其制作及现场安装过程中应注意的问题。最后采用双重阈值法来识别CR,识别出的CR位置与实测CR中心位置坐标相吻合,证明了其识别CR的有效性。

永久散射体识别方法研究

在永久散射体雷达差分干涉测量(PSInSAR)算法流程中,PS点的探测与识别是重要环节。本文在分析几种较常用PS点目标提取方法的基础上,设计了一套将相干系数阈值法,振幅离差指数阈值法与强度阈值法串行的PS点目标识别方法,并将这一三重阈值串行的探测方法应用在河南地区的14景SAR影像中探测PS点目标,通过实验分别比对了研究区域内各种方法在不同阈值组合情况下提取出来的PS点效果,通过对实验结果分析可知,三重指数串行法获取的PS候选点分布情况更合理,更适用于该研究区域应用PSInSAR进行形变监测。

基于最优PS点获取方法的矿山工业广场沉降监测

为保障矿山地面和井下工作人员、工业广场周边居民以及运煤系统运行安全,实时监测地表变形情况,提出永久散射体(PS)点的优化获取方法,以提升PS-合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术在沉降监测中的适用性。首先,选择淮北市郊煤矿工业广场煤柱Ⅱ513工作面开采沉陷期间2020年10月31日—2022年8月22日共26景SAR卫星影像,运用PS-InSAR技术确定最优的PS点目标选取方法;然后,基于该方法获取该工作面回采过程中的开采损害保护区地面沉降速率、累计沉降量;最后,基于地面水准点实测数据验证PS-InSAR监测精度并分析研究区地表及建(构)筑物动态沉降情况。结果表明:相干系数和振幅离差指数双阈值法较适应于研究区沉降监测;研究区内可探测到的最大下沉速率为-26.5 mm/a,最大累计下沉值为-53.7 mm;同时,探测到研究区西北部存在岩溶塌陷地质灾害因素;利用水准数据验证精度,均方根误差(RMSE)仅为3.8 mm,决定系数达到0.91。

改进的PS探测方法及其应用

提出一种改进的永久散射体PS(Persistent Scatterer)探测方法,首先基于时序SAR影像的振幅信息,利用振幅和振幅离差指数双阈值法获取PS候选点,然后根据干涉相位空间相关性,对所有候选点进行相位稳定性分析,筛选出既满足雷达反射强度高、又符合散射稳定性要求的真实PS点,最后基于所选PS点提取形变信息。选取上海市局部区域作为实验区,以16幅TerraSAR-X(TSX)影像为数据源,进行PS探测和形变信息提取。结果表明,相比于已有的PS探测方法,本文方法能够更准确、可靠地识别出时序SAR影像中的PS点。形变结果显示,研究区域内最大沉降速率为-51mm/a,平均沉降速率为-15.8mm/a,以水准实测数据进行检核,验证了基于改进的PS探测方法进行地表形变信息提取结果的可靠性。

基于ROC曲线的永久散射体识别最佳阈值定量筛选

永久散射体识别是用PS-InSAR方法获取地面沉降数据的关键环节之一,其最佳阈值的设定直接影响PS点的精度和密度。本文基于大数据统计的分析方法——ROC曲线法定量分析和确定PS点识别的最佳阈值。选择3种典型的PS识别方法,绘制每种方法在不同阈值条件下的ROC曲线图,当ROC曲线下面积越大,方法越优。依据最佳阈值位于ROC曲线左上部位的特征,采用敏感度与特异度之和(Se+Sp)最大的方法可定量判定出最佳阈值的取值。在最佳阈值条件下,识别的PS点具有正选率足够高、误选率足够小,PS点的密度足够大的特性。为进一步验证该方法的可行性,本文以北京龙潭公园地区为PS识别的实验区,用振幅离差指数法、相关系数法,以及两种阈值相结合的双阈值法3种方法进行实验识别PS点,并根据ROC曲线判得3种方法的最佳阈值。研究结果发现:(1)振幅离差TD识别PS点的最佳阈值为0.45;相干系数Tγ识别PS点的最佳阈值为0.45;振幅离差TD、相干系数Tγ双重阈值识别PS点的最佳阈值(T_(D),Tγ)为(0.50,0.50)。(2)用振幅离差T_(D)和相干系数Tγ双阈值法识别PS点,得到的ROC曲线下面积AUC=0.762,高于单阈值法,表明双重阈值法识别PS点优于单一阈值的PS点识别方法。研究表明ROC曲线可定量化确定PS点的最佳阈值,而且该方法可进一步推广于GIS空间分析、遥感解译过程中阈值的定量化筛选。

PSI技术在地表形变监测中的应用研究

基于时序SAR影像准确识别PS是永久散射体合成孔径雷达干涉(PSI)技术建模及形变信息提取中最为关键的问题之一。本文提出了一种改进的PS探测算法,它是基于时序SAR影像的振幅信息,利用振幅和振幅离差指数双阈值法获取PS候选点,对所有候选点进行相位稳定性分析,筛选出既满足雷达反射强度高、又符合散射稳定性要求的真实PS点,并基于所选PS点提取形变信息。实验结果表明,相比于已有PS探测方法,本文所提出的方法能够更准确、可靠地识别出时序SAR影像中的PS目标,进而提高了PSI形变探测结果的精度和可靠性。