白澤朝 王彥平 王振海 胡 俊 李 洋 林 赟
①(北方工業(yè)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院 北京 100144)
②(北方工業(yè)大學(xué)信息學(xué)院雷達(dá)監(jiān)測技術(shù)實(shí)驗(yàn)室 北京 100144)
③(中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院 長沙 410083)
滑坡是我國主要地質(zhì)災(zāi)害之一,其中特大型滑坡,其滑坡體量巨大,往往會(huì)造成嚴(yán)重的財(cái)產(chǎn)損失和人員傷亡,滑坡地表變形是實(shí)現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測和預(yù)警的重要輔助信息。地基干涉合成孔徑雷達(dá)(Ground-Based Interferometric Synthetic Aperture Radar,GB-InSAR)是一種高精度的地表形變監(jiān)測設(shè)備,雷達(dá)天線在線性軌道上移動(dòng),形成方位合成孔徑,有效提升了影像方位向分辨率,通過對(duì)同一場景的重復(fù)掃描和成像,采用干涉測量方法提取目標(biāo)區(qū)域的形變信息[1,2]。與星載干涉合成孔徑雷達(dá)(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)[3,4]相比,GB-InSAR具有觀測角度靈活、測量精度高(可達(dá)亞毫米)的優(yōu)點(diǎn),是局部區(qū)域高精度形變監(jiān)測的重要監(jiān)測手段。對(duì)于特大型滑坡監(jiān)測,不僅要求GB-InSAR平臺(tái)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離覆蓋,而且在方位向上具有大視場角度成像能力,來滿足特大滑坡廣域范圍監(jiān)測需求。
此外,觀測范圍在方位向上的擴(kuò)大,使得場景內(nèi)環(huán)境更為復(fù)雜,特別是觀測中大氣變化的影響,大氣會(huì)引起電磁波折射,從而造成電磁波傳播路徑和方向的變化。在兩次成像時(shí)刻大氣條件(溫度、氣壓和濕度)的變化會(huì)導(dǎo)致不同的傳播延遲,并且在相位中將存在大氣相位分量(通常稱為“大氣相位屏”)[5-7]。目前的GB-InSAR大氣相位校正方法主要分為3類,一類基于氣象數(shù)據(jù)的方法[5],依據(jù)電磁波傳播的折射率與場景內(nèi)溫度、氣壓和濕度數(shù)據(jù)之間的關(guān)系來校正大氣相位。一類基于函數(shù)模型方法[8-12],通常大氣影響在空間上具有強(qiáng)相關(guān)性,當(dāng)滿足大氣在空間均勻性假設(shè)時(shí),穩(wěn)定的永久散射體點(diǎn)相位差在距離方向上的投影呈現(xiàn)線性函數(shù)關(guān)系,通過求取函數(shù)關(guān)系即可校正大氣相位。此外,考慮了陡峭地形條件下大氣折射率會(huì)隨高程發(fā)生改變,有學(xué)者進(jìn)一步考慮了高程對(duì)大氣延遲系數(shù)的影響,給出了距離-高程的多元回歸模型[13,14]或者兼顧水平位置和高程等信息的多參數(shù)函數(shù)模型[15,16]。另一類空間插值的方法[17-21],當(dāng)大氣在空間非均勻變化時(shí),依據(jù)穩(wěn)定的特征點(diǎn),通過插值的方式進(jìn)行大氣相位校正。
基于穩(wěn)定永久散射體(Persistent Scatterers,PS)線性函數(shù)模型和距離-高程的多元回歸模型的方法易于實(shí)現(xiàn),并且已廣泛應(yīng)用在GB-InSAR形變監(jiān)測領(lǐng)域。然而,在特大滑坡變形監(jiān)測場景下,需要在方位向上具有較大的視場角度(>100°),GB-In-SAR系統(tǒng)方位向范圍的擴(kuò)大,使得觀測場景內(nèi)環(huán)境更為復(fù)雜,可能存在明顯的湍流或者局部水汽變化[13],導(dǎo)致大氣介質(zhì)在方位方向呈現(xiàn)非均勻的特性[21]。因此,傳統(tǒng)的基于穩(wěn)定PS點(diǎn)函數(shù)模型的方法無法在復(fù)雜大氣條件下準(zhǔn)確校正大氣相位。
在方位向大視場角度山區(qū)復(fù)雜大氣條件下,大氣參數(shù)的隨機(jī)變化,可能在空間上存在線性和非線性兩個(gè)特定特征的異常相位波動(dòng)。針對(duì)上述問題,本文提出一種兩階段半經(jīng)驗(yàn)?zāi)P托U€性和非線性大氣相位。選擇具有方位向較大視場角度和跨越長江觀測的三峽庫區(qū)新鋪與藕塘滑坡實(shí)驗(yàn)區(qū),詳細(xì)介紹了大氣校正的處理流程,并采用本文提出的兩階段半經(jīng)驗(yàn)?zāi)P秃统R?guī)方法進(jìn)行大氣相位校正實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了算法的有效性。
PS點(diǎn)選擇是進(jìn)行大氣相位校正的必要前提,需要根據(jù)實(shí)際觀測場景,避免植被波動(dòng)和水域等造成誤選點(diǎn)情況,選擇合適的選點(diǎn)策略。一般根據(jù)點(diǎn)的幅度離散和相位標(biāo)準(zhǔn)差的統(tǒng)計(jì)特性,在高信噪比的情況下,目標(biāo)點(diǎn)的穩(wěn)定性直接由幅度離差指數(shù)DA表示為[22]
其中,δA是幅度標(biāo)準(zhǔn)偏差,mA是幅度平均值。幅度離差指數(shù)越小,幅度信息越穩(wěn)定,然而場景中存在水域時(shí),往往會(huì)出現(xiàn)誤選等情況,可以通過估算相干系數(shù)來估計(jì)每個(gè)像素點(diǎn)的干涉相位質(zhì)量,濾除水域的誤選點(diǎn),公式為[23]
其中,S1和S2是與干涉圖相同像素所對(duì)應(yīng)的復(fù)值,|·|為絕對(duì)值運(yùn)算符,E{}為期望值。將符合幅度離差閾值和相干性閾值的點(diǎn)選作PS點(diǎn)。
GB-InSAR目標(biāo)點(diǎn)的干涉相位可以表示為[1]
其中,k為整數(shù)表示模糊度,φdef表示形變相位分量,φatm表示大氣相位分量,φnoise表示誤差相位分量。為了獲取高精度的形變相位φdef,需要有效的大氣相位φatm校正方法。
通過沿路徑L積分得到雷達(dá)傳感器與目標(biāo)點(diǎn)之間大氣相位為[10]
其中,n表示折射率的變化,它隨時(shí)間t和距離γ而變化,L表示信號(hào)的傳輸路徑,λ是波長。一般情況下,假設(shè)大氣在空間上是勻質(zhì)的,n在距離γ上不發(fā)生變化,在時(shí)間t上隨機(jī)變化,因此可以將干涉圖中大氣相位分量表示為隨距離變化的公式[8]
其中,β0為常數(shù)項(xiàng),β1表示與距離相關(guān)的線性系數(shù),γ表示傳感器與目標(biāo)點(diǎn)之間的距離。另外,考慮到地形對(duì)大氣相位的影響,兼顧距離和地形的大氣相位可以表示為[16]
其中,β0為常數(shù)項(xiàng),β1表示與距離相關(guān)的線性系數(shù),β2表示與距離、地形相關(guān)的系數(shù),γ表示傳感器與目標(biāo)點(diǎn)之間的距離,h表示目標(biāo)點(diǎn)的高程值??梢越⒋髿庀辔慌c距離和地形的方程組
其中,φ為n個(gè)PS點(diǎn)干涉相位構(gòu)成的n×1維向量,X為常數(shù)1和n個(gè)PS點(diǎn)距離與高程值構(gòu)成的n×3維向量,β為待估計(jì)的3×1維 向量,ε為相位誤差構(gòu)成的n×1維 向量。采用最小二乘對(duì)β進(jìn)行求解
則大氣相位的估計(jì)值為
將干涉相位φ減掉估計(jì)的大氣相位φatm即為大氣校正后相位。在線性大氣相位校正階段,基于相干性和幅度離差進(jìn)行PS點(diǎn)選擇,設(shè)置較高的閾值選作高質(zhì)量PS點(diǎn),采用距離-高程函數(shù)模型估算大氣相位。此外,高質(zhì)量PS點(diǎn)中可能存在一些不可靠點(diǎn),比如形變區(qū)的點(diǎn)和相位跳變的點(diǎn),為了確保估算結(jié)果的準(zhǔn)確性,將大于二倍相位標(biāo)準(zhǔn)差σ的點(diǎn)剔除,迭代求解距離-高程函數(shù)模型參數(shù),重新校正大氣相位。
在校正隨高程變化的大氣相位后,計(jì)算觀測場景內(nèi)高質(zhì)量PS點(diǎn)形變,設(shè)定形變閾值掩模選擇出穩(wěn)定PS點(diǎn)。穩(wěn)定PS點(diǎn)的相位主要包含大氣相位和噪聲相位,大氣相位在空間上表現(xiàn)出非勻質(zhì)特征,但在較小的距離范圍內(nèi)可以視為勻質(zhì)特征,噪聲相位在空間上表現(xiàn)為隨機(jī)特征,不具備空間相關(guān)性。在一定的空間范圍內(nèi)進(jìn)行均值濾波,則可以有效濾除噪聲相位影響,同時(shí)基于穩(wěn)定的PS點(diǎn),采用反距離權(quán)重插值算法,插值出采用較低閾值選取的PS點(diǎn)大氣相位,從而有效校正非線性大氣相位,本文所研究的高質(zhì)量和低閾值設(shè)置在4.2節(jié)詳細(xì)介紹。其中反距離權(quán)重插值算法是利用已知點(diǎn)與待插值點(diǎn)的距離來定義權(quán)重,根據(jù)周邊的已知點(diǎn)加權(quán)計(jì)算待插值點(diǎn)的相位值,距離越近權(quán)重越大,其公式為
其中,Z(x,y)為插值點(diǎn)結(jié)果,(x,y)為待插值點(diǎn)的空間坐標(biāo),Zi為第i個(gè)已知點(diǎn)相位值,|di|為第i個(gè)已知點(diǎn)與待插值點(diǎn)的空間距離,μ為權(quán)重的冪指數(shù),一般取2[20]。此外,考慮到大氣相位的空間相關(guān)性和計(jì)算效率,只選取待插值點(diǎn)周邊最近的3個(gè)已知點(diǎn)參加計(jì)算。
本文算法的大氣相位校正流程如圖1所示,首先,利用幅度離差閾值和相干性閾值選取PS點(diǎn),設(shè)置較高的閾值選作高質(zhì)量PS點(diǎn),參與后續(xù)的線性大氣相位估計(jì)。然后,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷干涉圖中大氣誤差影響范圍和特點(diǎn),基于高質(zhì)量PS點(diǎn)采用距離-高程的函數(shù)模型對(duì)干涉相位校正高程相關(guān)的大氣影響,在計(jì)算中剔除大于二倍相位標(biāo)準(zhǔn)差PS點(diǎn),迭代求解距離-高程函數(shù)模型參數(shù)。最后計(jì)算序列圖像形變,設(shè)定閾值選擇出穩(wěn)定PS點(diǎn),采用反距離權(quán)重插值算法估計(jì)低閾值選取的PS點(diǎn)大氣相位,從而有效校正非線性大氣相位。
圖1 本文算法大氣相位校正流程Fig.1 The workflow for atmospheric phase screen processing steps
理論上,在地形復(fù)雜區(qū)域距離-高程的函數(shù)模型可以提高大氣校正的準(zhǔn)確性。然而,在實(shí)踐中干涉圖可能同時(shí)存在不同特征的大氣相位,簡單的函數(shù)模型可能校正效果無法滿足監(jiān)測需求。為了在復(fù)雜大氣條件下保持形變測量的可靠性,拓展GB-In-SAR在大視場觀測的應(yīng)用場景,本文方法同時(shí)兼顧了線性和非線性大氣相位,實(shí)現(xiàn)不同特征大氣相位的有效校正。
研究區(qū)為新鋪和藕塘滑坡實(shí)驗(yàn)區(qū),位于長江三峽庫區(qū)重慶市奉節(jié)縣安坪鎮(zhèn)。圖2為研究區(qū)范圍,其中雷達(dá)布設(shè)在長江北岸,跨江觀測長江南岸的橘色半橢圓區(qū),觀測區(qū)長度約為3500 m,寬度約為2500 m,雷達(dá)在方位向上的觀測視角為120°。新鋪滑坡位于長江南岸(右岸)斜坡地帶,北抵長江河床,南至泰山廟山脊,總體斜長約2 km,相對(duì)高差約300 m,斜坡坡度15°~20°。藕塘滑坡位于新鋪滑坡的西側(cè),屬淺中切割單斜低山河谷地貌,巖層傾向與坡向近于一致,長江從藕塘北邊由西流向北東,與巖層走向夾角為10°~15°。
圖2 研究區(qū)范圍Fig.2 The study area
實(shí)驗(yàn)采用自主研制的地基大視場SAR系統(tǒng)對(duì)新鋪和藕塘滑坡進(jìn)行了觀測,連續(xù)獲取了29幅雷達(dá)圖像,時(shí)間從2021年7月27日17:44~22:56。該GBInSAR系統(tǒng)采用角度關(guān)聯(lián)合成大視場成像技術(shù),實(shí)現(xiàn)方位向120°以上大視場角度范圍的形變監(jiān)測。如圖3所示,其工作在Ku波段,波長為1.74 cm,其方位分辨率在1 km處為5.4 m,距離分辨率為0.37 m。
圖3 GB-InSAR系統(tǒng)Fig.3 The GB-InSAR system
本文提出的大氣相位校正模型應(yīng)用于三峽庫區(qū)新鋪和藕塘滑坡形變觀測中,并對(duì)大氣校正效果進(jìn)行了評(píng)估。首先,對(duì)相鄰圖像進(jìn)行干涉處理,每個(gè)干涉圖的時(shí)間基線約為10 min。根據(jù)觀測區(qū)情況,選擇同時(shí)滿足幅度離差指數(shù)和相干系數(shù)的點(diǎn)作為PS點(diǎn),其中設(shè)置幅度離差指數(shù)0.15,相干系數(shù)0.9,篩選出25837個(gè)高質(zhì)量PS點(diǎn)。圖4(a)和圖4(b)分別為平均幅度圖和平均相干系數(shù)圖,圖4(c)為高質(zhì)量PS點(diǎn)的幅度離差圖,可以看出坡體上大部分像素點(diǎn)的幅度穩(wěn)定性和相干系數(shù)都很高,不存在水域和植被區(qū)的誤選點(diǎn)。
圖5顯示了受大氣影響小的干涉圖,圖6和圖7分別顯示了受到隨高程變化的大氣和非勻質(zhì)大氣影響的干涉圖,使用不同的色標(biāo)表示-π~π范圍內(nèi)觀察到的相位變化。干涉對(duì)A的影像采集時(shí)間分別為19:10與19:20,干涉對(duì)B的影像采集時(shí)間分別為20:04與20:14,干涉對(duì)C的影像采集時(shí)間分別為19:53與20:04。在數(shù)據(jù)采集的間隔時(shí)間內(nèi),圖5(a)中的干涉相位沒有超過色標(biāo)范圍,也沒有顯示出重復(fù)的色標(biāo)變化,圖5(b)的高質(zhì)量PS相位散點(diǎn)也都在0 rad附近波動(dòng),表明在2500 m的最大范圍內(nèi)沒有觀察到相位纏繞現(xiàn)象。另外,由于GB-InSAR的成像幾何,可能在雷達(dá)近處存在有強(qiáng)目標(biāo)的干擾,會(huì)在部分干涉圖零方位角上出現(xiàn)一條相位變化十分均勻的條紋,后續(xù)通過PS點(diǎn)選擇可以避免對(duì)大氣相位校正的影響。
圖6 干涉對(duì)B相位Fig.6 Interferogram B
大氣引起的相位變化如圖6(a)和圖7(a)所示,可以將大氣根據(jù)空間分布分為兩種不同情況。圖6(a)為受隨高程變化大氣影響的干涉相位,從其相位散點(diǎn)圖6(b)中可以看出大氣在1000~1500 m間具有恒定的相位遞減,由于大氣條件變化存在明顯大氣相位分量,該距離范圍內(nèi)干涉圖中高質(zhì)量PS點(diǎn)相位值位于正相位區(qū)域的0~1 rad。相位變化沿距離和地形具有恒定的遞減,可以通過應(yīng)用距離-高程模型對(duì)大氣進(jìn)行校正。
如圖7(a)所示,干涉對(duì)C存在更為復(fù)雜的非勻質(zhì)大氣影響。由于地基大視場SAR觀測場景的擴(kuò)大,在受到風(fēng)或者湍流大氣影響時(shí),場景內(nèi)勻質(zhì)大氣的假設(shè)不再成立,從圖7(b)相位散點(diǎn)可以看出,大氣在1000~1500 m處呈現(xiàn)0~1 rad的相位遞減,而在1500~2500 m處存在明顯的非線性相位波動(dòng),因此采用傳統(tǒng)的距離-高程的大氣相位校正方法建模將難以有效去除該區(qū)域大氣影響。
傳統(tǒng)的基于函數(shù)模型的大氣校正方法僅適用于小范圍的勻質(zhì)大氣,即當(dāng)氣壓、溫度和濕度沿距離或者地形均勻變化時(shí)。因此,傳統(tǒng)的大氣校正方法不能作為所有干涉圖大氣校正的通用方法,必須設(shè)計(jì)一套能夠處理復(fù)雜大氣條件下的算法,使得可以適應(yīng)地基大視場SAR觀測場景,尤其是跨江等水汽復(fù)雜的觀測中。
由于觀測范圍廣且地形復(fù)雜,大氣條件變化明顯,相應(yīng)的大氣相位誤差也較大(如圖6和圖7)。在第1階段采用距離-高程模型校正大氣相位,圖8和圖9為在1000~1500 m范圍校正隨高程變化大氣后的干涉圖和對(duì)應(yīng)高質(zhì)量PS點(diǎn)相位散點(diǎn)圖,PS點(diǎn)相位在0 rad波動(dòng)。與圖6和圖7對(duì)比,干涉對(duì)B和干涉對(duì)C都有效校正了距離-高程相關(guān)的線性大氣相位,最大的校正相位分量約為1 rad。但是,由于環(huán)境復(fù)雜,大氣在空間上呈現(xiàn)不均勻變化情況,即使校正線性大氣相位后,兩個(gè)干涉圖仍然存在非線性大氣相位變化。如圖9(b)所示,隨著距離的變化,高質(zhì)量PS點(diǎn)的相位呈現(xiàn)非線性變化趨勢(shì)。
圖7 干涉對(duì)C相位Fig.7 Interferogram C
圖8 距離-高程校正后干涉對(duì)B相位Fig.8 Interferogram B after distance-elevation correction
圖9 距離-高程校正后干涉對(duì)C相位Fig.9 Interferogram C after distance-elevation correction
在第2階段采用非線性大氣相位校正方法,對(duì)選取的高質(zhì)量PS點(diǎn)計(jì)算累計(jì)形變量,設(shè)定形變閾值為5 mm,選擇出穩(wěn)定PS點(diǎn),然后選取同時(shí)滿足幅度離差指數(shù)0.25和相干系數(shù)0.8的75104個(gè)較低閾值的PS點(diǎn),基于穩(wěn)定的PS點(diǎn)通過插值的方式估算所有PS點(diǎn)的大氣相位。如圖10和圖11為校正后的干涉對(duì)B和干涉對(duì)C,在校正前干涉對(duì)B在沿江邊距離向約1000 m位置存在約1 rad相位波動(dòng),在距離向約1500 m位置存在約-0.7 rad相位波動(dòng)(圖10(a))。經(jīng)過非線性大氣校正后,補(bǔ)償了明顯的大氣相位,干涉對(duì)B整體相位在0 rad附近波動(dòng)。另外干涉對(duì)C存在更為復(fù)雜的大氣相位,在校正前,不僅沿江邊約1000 m,1500 m位置存在明顯大氣相位,在距離向約2500 m最遠(yuǎn)距離位置也存在約-0.5 rad相位波動(dòng)(圖11(a)),非線性大氣校正后,干涉對(duì)C得到了有效相位補(bǔ)償。
圖10 非勻質(zhì)大氣校正后干涉對(duì)B相位Fig.10 Interferogram B after correcting nonlinear atmospheric
圖11 非勻質(zhì)大氣校正后干涉對(duì)C相位Fig.11 Interferogram C after correcting nonlinear atmospheric
與小范圍觀測不同,GB-InSAR在遠(yuǎn)距離、大視場的觀測中顯示出更為復(fù)雜的大氣相位變化,但可以通過選取穩(wěn)定的有效測量點(diǎn),提高形變信息的準(zhǔn)確性。圖12為獲取的觀測區(qū)累計(jì)形變量,如圖12(a)所示,未校正大氣相位時(shí)在江沿岸約1000 m和遠(yuǎn)距離2000~2500 m位置處存在明顯大氣相位引起的約5 mm形變誤差,如圖12(b)所示,僅使用距離-高程函數(shù)方法在沿江和遠(yuǎn)距離處大氣相位有所削弱,但沿江邊區(qū)域仍然存在大氣相位,造成了約-3 mm的形變誤差,如圖12(c)所示,使用本文方法有效補(bǔ)償了沿江和遠(yuǎn)距離區(qū)域大氣相位,表明本文算法的大氣相位校正結(jié)果相位誤差顯著降低。理論上,在復(fù)雜的場景根據(jù)大氣相位的特征本文方法可以提高大氣估計(jì)的準(zhǔn)確性和形變提取的魯棒性。從累計(jì)形變量圖分析,監(jiān)測區(qū)較穩(wěn)定,在距離向約2000 m位置處,如圖12(c)中紅色矩形框所示,存在約4.2 mm的形變區(qū),結(jié)合已有研究[24],推測在監(jiān)測時(shí)間段內(nèi),滑坡的后緣區(qū)存在明顯的形變,即在藕塘滑坡存在向下滑動(dòng)的情況。此外,在形變區(qū)外存在零星分布的少量形變點(diǎn),推測可能是植被擾動(dòng)造成的。
圖12 累計(jì)形變量Fig.12 Cumulative deformation
為驗(yàn)證大氣相位校正的準(zhǔn)確性,挑選了在不同距離向和不同滑坡位置具有代表性的4個(gè)像元點(diǎn)變形曲線進(jìn)行分析,圖12(c)中標(biāo)記了像元點(diǎn)位置,圖13為像元點(diǎn)變形曲線圖。P1位于新鋪滑坡的高程較大位置,經(jīng)過距離-高程函數(shù)校正后反而誤差更大,最大誤差約為2.4 mm。P2位于藕塘滑坡的高程較大位置,在未進(jìn)行大氣相位校正前,形變的波動(dòng)幅度較大,最大誤差約為-1.6 mm,經(jīng)過距離-高程函數(shù)校正后,形變波動(dòng)有所變小,但仍然存在約為-1.1 mm誤差,本文方法校正后,變形序列變化更為隨機(jī)且在0.5 mm范圍內(nèi)波動(dòng)。P3位于監(jiān)測到的藕塘形變區(qū),總體呈現(xiàn)向下滑動(dòng)的趨勢(shì),由于距離-高程函數(shù)方法主要校正沿江和遠(yuǎn)距離區(qū)域隨高程變化的大氣相位,該區(qū)域未進(jìn)行大氣校正,而本文方法大氣校正后沒有將真實(shí)的形變補(bǔ)償?shù)?,仍然保留了原有的形變趨?shì)。P4位于新鋪滑坡靠近長江的沿岸,經(jīng)過距離-高程函數(shù)校正后最大誤差由1.5 mm減小為1.1 mm,本文方法校正后,變形序列變化更為隨機(jī)且在0.5 mm范圍內(nèi)波動(dòng)。因此,本文方法不僅保留了真實(shí)的形變區(qū),而且在非形變區(qū)實(shí)現(xiàn)了誤差的有效降低。
圖13 典型點(diǎn)變形曲線對(duì)比Fig.13 Cumulative deformation map
通過三峽庫區(qū)新鋪和藕塘特大滑坡的地基大視場雷達(dá)圖像實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證和分析了本文方法的有效性與準(zhǔn)確性。在校正江沿岸和遠(yuǎn)距離位置隨高程變化的大氣相位,本文方法可以達(dá)到與距離-高程函數(shù)方法相同甚至更優(yōu)的精度。在校正非均勻大氣相位,函數(shù)模型方法往往會(huì)失效,采用大量的穩(wěn)定PS點(diǎn)作為參考點(diǎn),空間維插值的方式,可以有效保證非均勻大氣相位的校正精度。
本文采用地基大視場SAR系統(tǒng)識(shí)別新鋪和藕塘滑坡的形變區(qū),觀測到了由大氣條件變化引起的干涉相位變化。由于該地區(qū)地形和大氣條件復(fù)雜,傳統(tǒng)的大氣相位校正方法通常會(huì)提供不準(zhǔn)確的形變結(jié)果。復(fù)雜大氣環(huán)境下的干涉相位不僅存在隨距離-高程變化的線性大氣相位成分,還存在非線性大氣相位成分。因此,提出了一種兩階段半經(jīng)驗(yàn)?zāi)P凸烙?jì)各層大氣相位,以消除空間域中的大氣相位變化。該方法基于空間模型和統(tǒng)計(jì)補(bǔ)償方法,在不使用溫度、氣壓或濕度等大氣參數(shù)的情況下,對(duì)空間非均勻性大氣相位進(jìn)行補(bǔ)償,對(duì)于場景環(huán)境信息較少的GB-InSAR觀測,可以有效地消除大氣效應(yīng)和準(zhǔn)確地獲取形變信息。本文方法不需要在站點(diǎn)和實(shí)驗(yàn)階段收集與處理氣象數(shù)據(jù),拓展了GB-InSAR的適用性且能更好地對(duì)大范圍下的大氣誤差進(jìn)行校正。
本文方法還存在著一些不足,由于地基SAR系統(tǒng)工作在Ku波段,容易受到植被擾動(dòng)影響,在形變區(qū)外仍然存在零星分布的由于植被擾動(dòng)造成的誤差點(diǎn),需要在后續(xù)工作中進(jìn)一步研究如何避免植被擾動(dòng)帶來的誤差。