InSAR获取DEM过程与方法

1、InSAR获取DEM的过程与方法（1）数据选取与解码主图像的选取原则为:主影像的方位向频谱、距离向频谱、空间位置、获取时 间必须尽量接近数据集合平均位置，保证数据相干性损失最小。数据选取的基本原则：1.SAR图像中包含相同的测试区域，2.两次数据获 取时的波位相同，且空间基线小于极限基线。3.场景时间间隔不能太久。大多 数星载SAR平台轨道都设计为整数天周期重访，同一测试场景的数据会在整数 周期后重复获得。（2）复图像配准配准实际上是建立数据空间上的映射关系，使得 SAR 图像上的每一点都能 找到其在 DEM 数据网格中的位置，从而确定其高程值。经典的精配准方法按照描述图像相对形变的方式不同可

2、以分为以下两类 :一 类是二维形变函数法，一类是成像几何法。前一类方法首先采用某种优化过程（如 相关系数最大化、条纹清晰度最大化等）选取主辅图像中的控制点，再以控制点 坐标及相对偏移量构造二维形变函数来描述主辅图像之间的形变。这类算法包括 相关系数法（快速傅里叶分析法偏移量追踪法等） .此类方法有着计算简单的优 点，在较平坦地形及较短基线情形下能够达到 SM 干涉测量的配准精度要求.但 该类配准方法有以下两个缺点:首先，当图像对之间的相关性较差时，很难得到 足够数量的高精度控制点;另外，二维形变函数通常只能描述诸如平移和尺度缩 放等线性形变，尽管较复杂的形变函数也可以描述整体的非线性形变，但在

3、复杂 地形且较长基线条件下，上述形变函数模型的描述能力就远远达不到干涉测量所 要求的精度。成像几何法的基本思想：对于复杂地形的干涉侧量，需要根据地形起伏信息 计算不同下视角下 SAR 图像的扭曲关系来达到图像的精确配准。基于卫星轨道 和外部数字高程的成像几何配准方法通过 主辅图像成像空间几何的差异建立辅 图像到主图像的非线性映射。（3）干涉图生成首先SAR单视复图像对的配准，然后方向位和距离位的预滤波，再将滤波后 的主图像和辅图像做复共轭相乘，得到最终的干涉图。就是在辅图像上找到和主 图像反应同一地物的像素点，叫做同名点。（4）平地相位消除为了降低相位处理的难度，需要对干涉相位进行去平地处理。

4、常用的平地 效应消除方法主要有:基于轨道参数的数值计算方法和条纹主频率估计法。前一 种方法去除的是真正意义上的平地效应，但需要较精确的轨道参数和场景中心 位置参数，较大的轨道误差往往还会引入新的干涉条纹，该方法计算量较大;条 纹主频率估计法去平地方法只需要对干涉相位图进行频率域处理。（5）相位滤波滤波实现方法有两种：传统的多视处理，以分辨率的牺牲来抑制噪声，还有 一种是数字图像滤波方法，在滤除噪波的同时尽量保持相位图的细节信息。前者 基于 SAR 干涉相位图的均匀随机场假设，以当前处理窗口的多个相邻像素平均 相位值作为新的相位值进行估计，该方法实现简单，在干涉相位条纹比较稀疏的 时候具有很好的

5、效果。包括均值滤波、中值滤波、频域低通滤波、小波域低通滤 波等。后者从研究干涉相位噪声统计特性入手，根据噪声和地形相位之间的统计 独立特性，采用局部统计方法实现过滤，代表有 Lee 滤波。（6）相位解缠相位解缠是将相位由主值（区间为（-n,n ）恢复为真实相位值的过程。相位解缠分为两类：路径跟踪法和最小范数法路径跟踪法包括枝切线法、区域增长法，最小生成树法等，枝切线法通过对 SAR 干涉相位图中可能导致相位解缠误差的“残差点”的识别和处理减小解缠误 差，再通过路径积分得到相位解缠。区域增长法，首先选定一些基准相位区域， 在这个区域内进行相位解缠，再用区域增长方法确定相邻区域的相位解缠，最后 将

6、所有分块区域以某种最优准则加以连通，完成那个整体解缠。本方法稳健性较 好，由于采用了逐点求解，算法的速度较慢。最小生成树法，首先确定相位图中 连通区域，并在连通区域内进行基于泰勒展开的相位解缠，在沿着最小生成树确 定的积分路径进行区域间的相位解缠，从而恢复整体相位解缠，该方法稳健性较 好，工作量较大。总体上来看，路径跟踪法以相位积分方式处理解缠问题，局部 处理精度较高，但在相位噪声严重的情况下，会出现不可解缠区域和鳞状相位解 缠误差区域。最小范数法将相位解缠问题转化为最优化问题来求解。常用的是二优化准则 最小范数法采用全局优化策略处理相位解缠问题，总是能够得到解缠结果，但解 缠相位可能产生失真，误差不可控。目前还没有找到一种兼顾局部高精度相位恢 复与整体误差小的方法。新 SAR 干涉测量，在距离向，方位向，加入时间维变量， 产生三维相位解缠问题，更难计算。（7）高程反演高程反演就是通过雷达斜