大气延迟改进在永久散射体技术中的应用 ——以北京地面沉降监测为例

大气延迟改进在永久散射体技术中的应用 ——以北京地面沉降监测为例

论文摘要

SAR测量技术用几幅影像就可以监测上万平方公里的地表形变,其监测精度可达到亚毫米级(Ferretti,2007)。相对传统的水准测量和GPS测量监测技术它具有很大的成本优势。其中,为克服时间空间去相干以及大气影响而设计提出的新方法中,PS技术是一种典型且极具应用价值的手段(Ferretti,2002)。PS技术通过同一地区获取的多幅多时相SAR图像,先提取出经过长时间间隔仍具有较好相干性的像元构成一个成像区的小子集,也就是相位稳定像元构成的小子集,然后研究该子集内的像元的相位变化,分析得到可信度高的形变测量值,以此来监测轻微的地表运动。那些相位稳定的单个像元被称为“永久散射体”(Permanent Scatterer,PS),它们可以被看作天然的GPS测量网结点,即使周围地区的相干性不好,在这些相位稳定的像元上也能得到可靠的高程和形变测量结果。另外,如果PS的实际尺寸小于图像分辨率单元,即使干涉基线距超过平常所谓的临界基线距,在这些PS点上像对之间的相干性仍然可以得到较好的保证。借助这种技术就有可能把感兴趣区所有SAR影像都利用起来。PS技术解决了InSAR的两个关键问题,一是时间去相关性,二是大气的影响。永久散射体的有效识别是PS技术的核心,现存的PS点选取方法大致可归为两种,即相关系数阈值法和振幅离差指数阈值法(Ferretti,2001)。相关系数法主要考虑两方面问题,一是确定窗口大小,二是确定PS识别阈值。相关系数是基于局部移动窗口来计算的,其大小对相关系数估计值具有直接的影响。Colesanti等人的研究表明(Colesanti,2002),阈值取0.3时,能较好地过滤掉雷达散射特性不稳定的分布型面状目标,如水体和植被覆盖区域。Ferretti等人的理论研究表明,在高信噪比像元上,可以用时序振幅信息来衡量相位噪声水平,以像元的振幅稳定特征来代替相位噪声水平进行PS的识别行之有效。但是对于信噪比较低的散射体,振幅离差与相位稳定性之间的简单关系被打破了,这种方法不再有效。本文重点介绍了一种基于干涉相位空间相关性的PS技术的原理与处理过程,这种方法能够在缺少高亮度散射体的区域识别并提取出形变信息,所需数据量比通常PS技术大大减少,并且能够适用于没有先验形变信息、形变速度不稳定的地区。另外,InSAR的一个主要误差源是电磁波信号在穿过大气时产生的相位延迟,尤其是对流层水气的影响。Zebker等人在1997年提出,在相对潮湿的云层中,20%的空间或时间变化会导致10到14厘米的形变测量修复误差。而北京地处华北平原北端,西北都是山区,山前迎风坡加剧水汽凝结。因此大气作用对InSAR监测北京地区精度的影响不可忽视。GPS同步观测可以获得高精度大气对流层中的可降水汽量,因此可以用GPS大气数据来模拟和削弱干涉图中的大气效应。但是此方法的局限性是:必须有足够多的GPS监测站,必须获得与SAR图像拍摄同步的GPS连续观测资料,目前在很多情况下还无法满足这些条件。使用MODIS数据进行大气延迟改进存在的主要问题是,由于MODIS比ASAR过境时间晚两个小时,所以数据存在时差。通过对大气延迟理论与方法的深入分析研究,本文提出一种使用MERIS数据改进大气延迟作用的模型。用时间基线大于一天的两景MERIS_PWV数据,制成天顶延迟路径差分图。MERIS与ASAR同时搭载2002年3月1日发射升空的ESA ENVISAT卫星。实验使用MERIS降低分辨率的近红外水汽产品改进大气延迟作用,并将此方法融入到新PS技术中,以北京地区为例,进行了实例分析与结果验证。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 1.绪论
  • 1.1 发展与现状
  • 1.1.1 InSAR的发展
  • 1.1.2 国内外研究现状
  • 1.2 论文研究的目的和意义
  • 1.3 论文的结构框架
  • 2.合成孔径雷达技术概要
  • 2.1 引言
  • 2.2 合成孔径雷达干涉测量
  • 2.2.1 InSAR技术
  • 2.2.2 InSAR处理流程
  • 2.2.2.1 数据特点
  • 2.2.2.2 干涉图像配准
  • 2.2.2.3 图像重采样与生成干涉相位
  • 2.2.2.4 去平地效用
  • 2.2.2.5 相位解缠
  • 2.2.2.6 地理编码
  • 2.3 大气延迟
  • 2.4 永久散射体技术
  • 2.5 本章小结
  • 3.大气延迟对InSAR测量精度分析及改进研究
  • 3.1 引言
  • 3.2 大气的组成与结构
  • 3.2.1 大气的成分
  • 3.2.2 大气的结构
  • 3.3 大气延迟改进
  • 3.3.1 大气改进方法综述
  • 3.3.2 大气延迟改进原理
  • 3.3.3 水汽变化与SAR干涉相位变化
  • 3.3.4 水汽改正统计标准
  • 3.4 实例分析
  • 3.4.1 研究区特点
  • 3.4.2 技术方法
  • 3.4.2.1 Meris大气延迟改进模型
  • 3.4.2.2 对流层延迟算法公式
  • 3.4.3 实验过程与结果分析
  • 3.4.3.1 实验数据
  • 3.4.3.2 实验结果
  • 3.5.本章小结
  • 4.PS技术结合大气延迟改进算法应用研究
  • 4.1 引言
  • 4.2 PS技术
  • 4.2.1 PS点选取
  • 4.2.2 DEM误差纠正
  • 4.2.3 解缠
  • 4.2.4 空间相关条件
  • 4.3 实例分析
  • 4.3.1 实验数据
  • 4.3.2 实验过程与结果分析
  • 4.4 本章小结
  • 5.总结与展望
  • 5.1 主要工作与成果
  • 5.2 未来展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

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