基于信噪比的InSAR干涉图相位滤波方法研究

论文摘要

合成孔径雷达干涉(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)是近年来发展起来的一种重要对地观测技术,已经在地形测绘、地面沉降、地震和火山监测等方面获得了广泛的应用。在InSAR数据处理中,最重要的步骤之一是相位解缠,而相位解缠的结果直接受到干涉图相位质量的限制。因此,必须要对干涉图相位进行滤波以降低噪声,提高其质量。近年来,国际雷达干涉界已发展多种滤波方法,包括空间域滤波和频域滤波,这些方法均能在一定程度上对InSAR干涉图降噪。但是,它们也有很多不足,例如,滤波参数的选取是以经验而定,具有很大的随机性;噪声的抑制效果并没有明显的提高,此外自适应也不够。基于上述不足,本文提出了一种基于信噪比的InSAR干涉图相位噪声抑制算法。该方法以信噪比作为自适应滤波的影响因子,对干涉图的相位进行平滑处理。基于信噪比滤波的思想对Glodstein干涉图滤波方法进行了改进,使Goldstein滤波参数α依赖于局部信噪比而作自适应变化,低信噪比区域强滤波,高信噪比区域弱滤波。这种改进在降低噪声的同时也有效地减少了信息的丢失。本文采用模拟和真实数据对新滤波算法进行了实验验证。实验结果表明,与经典的和改进的Goldstein滤波相比,新滤波算法不仅能更好地抑制干涉图中的相位噪声,而且能够较好地保持条纹的连续性。本文首次采用信噪比作为干涉图滤波的影响因子,由于信噪比是图像质量较为全面的评价标准,因此可以考虑将该算法推广到其他遥感图像滤波应用中。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 本课题研究的背景及意义
• 1.2 国内外合成孔径雷达相位滤波的研究现状及发展趋势
• 1.3 本文的主要研究内容和结构安排
• 第二章 InSAR干涉图相位滤波方法综述
• 2.1 空间域滤波
• 2.1.1 条纹方向自适应滤波
• 2.1.2 多视滤波
• 2.1.3 矢量滤波
• 2.2 频率域滤波
• 2.2.1 二维连续傅立叶变换
• 2.2.2 二维离散傅立叶变换
• 2.2.3 自适应α滤波（Goldstein滤波）
• 2.2.4 频谱加权滤波
• 2.2.5 主频率成份提取滤波
• 2.3 时频分析滤波
• 2.3.1 零中频矢量滤波
• 2.3.2 基于STFT的自适应零中频矢量滤波
• 2.3.3 矢量分离式小波滤波
• 2.4 现有研究存在的问题
• 2.5 本章小结
• 第三章 InSAR干涉图噪声分析
• 3.1 干涉图的噪声来源
• 3.2 InSAR干涉图的相位统计特征
• 3.3 InSAR干涉图的质量评价标准
• 3.3.1 均方差（Root Mean Square errors，RMS）
• 3.3.2 PSD指标
• 3.3.3 相位奇异点
• 3.3.4 相位梯度的和值（SPD指标）
• 3.4 本章小结
• 第四章 InSAR干涉相位图及其噪声模拟的研究
• 4.1 “ 真实”干涉相位图模拟
• 4.2 相干图模拟
• 4.2.1 几何去相干
• 4.2.2 热噪声去相干
• 4.2.3 时间去相干
• 4.2.4 总体去相干
• 4.3 相位噪声模拟
• 4.3.1 干涉相位统计
• 4.3.2 噪声模拟
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于信噪比的InSAR干涉图自适应滤波的研究
• 5.1 基于信噪比的自适应滤波
• 5.1.1 Goldstein滤波
• 5.1.2 信噪比定义
• 5.1.3 新滤波模型
• 5.2 模拟数据实验结果与分析
• 5.3 真实数据的实验结果与分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文的研究总结
• 6.2 下一步研究工作
• 参考文献
• 攻读学位论文期间所发表的学术论文目录
• 致谢