干涉图条纹频率估计及其在InSAR中的应用

摘要

合成孔径雷达干涉测量技术(Synthetic Aperture RadarInterferometry，InSAR)是当前非常热门且交叉性很强的一个研究领域，涉及到对地观测、信号处理、电磁学、数字图像处理、空间大地测量等多个学科，并在地形测绘、地表形变检测、地震和火山监测及反演等方面获得了广泛的应用。InSAR的数据处理流程包括多个环节，现有被广泛应用的InSAR数据处理方法，能够在一定程度上降低干涉图中相位噪声的影响并顺利解缠，但这些方法仍然有很多局限性。
　　 针对InSAR数据处理中的关键步骤，本文通过计算干涉图局部条纹频率信息，并与干涉图处理流程相结合，以提高处理结果的质量。本文的主要研究工作和贡献包括：
　　 1、提出了频率置信度控制的自适应窗口选取方法。通过干涉图的相干性或者信噪比控制频率估计窗口的大小，在相干性及信噪比较低的区域应用较大的估计窗口，较高的区域则采用较小的估计窗口。最后通过相邻像素频率估计结果的差分设定阈值来修正估计结果。实验结果表明本方法获取的频率结果更加精确，并且较好的保持了局部频率的连续性。
　　 2、提出了一种基于干涉图条纹频率检测的去线性趋势精化方法。通过Chirp-Z变换精化干涉图条纹频率估计，计算出精确到0.1的线性相位条纹数，模拟线性相位并从干涉图中将其去除。利用模拟和真实数据进行了验证分析。结果表明，本文提出的方法能够更加彻底地去除干涉图中残留的线性趋势。
　　 3、通过局部条纹频率估计，实现了局部条纹重构和滤波，有效克服了传统滤波器破坏条纹信息的缺点。采用了模拟和真实数据进行了实验验证。结果表明，与经典的Goldstein滤波相比，本文的滤波算法在去除强噪声同时保持条纹信息上效果更优。
　　 4、研究了基于局部条纹频率的解缠相位重构算法。该算法不需进行滤波步骤可直接解缠，并通过实验证明了通过局部条纹频率直接进行相位解缠的可行性。