基于ALOS极化干涉SAR数据的DEM提取方法研究

极化干涉理论的发展以及全极化卫星的发射,为极化干涉的研究应用提供了广阔的发展空间,开展极化干涉SAR提取DEM的研究对于解决单极化干涉SAR在植被覆盖区DEM提取精度较低的问题具有重要意义。基于山东泰安地区的一对ALOS PALSAR全极化干涉数据,利用相干性最优方法和最大化相位中心分离的方法获取极化干涉信息,并通过对优化后干涉信息的滤波、解缠、基线精确估计等处理来提取DEM,最后将相干优化的结果与传统HH、HV、VV单极化干涉结果进行对比分析。结果表明:优化方法较单极化干涉方法可以有效降低干涉图的噪声,减少相位解缠的残差点,提高解缠相位的质量,并且不同优化方法之间还存在一定差异,数值半径方法获取的DEM精度要好于其他两种优化方法;通过等值线-Goldstein二级干涉SAR滤波方法可进一步提高单极化和优化干涉图的质量,降低残差点,提高相位质量,在水体覆盖的区域通过滤波窗口的设置可以很好地改善DEM的精度。     

基于Hermite的SAR卫星轨道插值干涉测量应用研究

合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)卫星轨道参数是干涉测量技术中影像配准、基线估算、平地相位去除等环节的重要参数,但部分SAR卫星轨道参数采样间隔较大,导致干涉测量过程中产生残余相位,发生较大的系统误差;利用MTALAB编程工具,对卫星原始轨道状态矢量进行了埃尔米特插值法拟合,等距插值计算后,发现可以缩小轨道参数采样间隔,提高干涉测量精度;以覆盖巴姆地区的Envisat卫星为例,分别获取了基于粗轨、埃尔米特插值轨道参数和代尔夫特精密轨道参数得到的干涉测量图,定性判断出埃尔米特插值法可有效提高SAR卫星轨道精度;再以覆盖陕西地区的AOLS卫星为例,插值轨道矢量采样间隔分别为10秒、5秒、2秒,发现间隔为5秒时相干性最优;结果表明：采用埃尔米特插值法可有效增加SAR卫星轨道状态矢量数量,消除系统误差,提高干涉测量精度。     

D-InSAR中参考DEM误差与轨道误差对相位贡献的灵敏度研究

阐述了合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)的基本原理,分析了参考DEM误差和卫星轨道误差对雷达干涉相位的影响,导出了参考DEM误差和卫星轨道误差对差分干涉相位贡献灵敏度的函数关系式,得出了雷达差分干涉测量中轨道误差对相位贡献灵敏度要远远高于参考DEM误差对相位贡献灵敏度的结论.最后通过2003年伊朗Bam地震区ENVISAT-ASAR影像及粗轨数据、荷兰Delft大学提供的精密轨道数据以及美国地质勘探局的GTOPO30 DEM和NASA的SRTM3 DEM的实例验证了该结论的正确性.     

SIR—C C波段和L波段雷达干涉数据生成DEM的比较

为了研究波长对干涉雷达生成DEM质量的影响，以黑龙江省加格达齐地区为实验区，通过对美国航天飞机SIR－C／X－SAR C波段和L波段雷达单视复型（SLC）数据的处理，分别得到了两个不同的DEM，这两个DEM存在着一定的差异，通过与干涉相关性、相位解缠等干涉处理中的关键因素相结合进行的分析，揭示了干涉SAR技术生成DEM的精度与干涉相关性、波长的关系；同时，从另一个侧面说明了用InSAR技术生成DEM的可行性和影响因素；最后，利用1：50000地形图对干涉SAR生成的DEM误差进行了分析，并分析了地形图控制点精度对干涉SAR生成DEM的影响。     

一种星载InSAR高精度快速DEM重建方法

面对全球干涉测量的海量实测数据,在保持精度的情况下,如何提高处理速度是星载干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)数据处理必须考虑的重要问题.数字高程模型(digital elevation model,DEM)重建是InSAR数据处理中较为耗时的一个关键环节.针对星载InSAR处理中DEM快速重建的难题,从DEM重建原理出发,分析揭示了干涉相位与目标点三维坐标映射关系的两个基本特性,一是目标点的三维坐标与干涉相位的关系可以分别用多项式来进行拟合,二是SAR图像上相近像素各自对应的多项式变化不大,并从理论上对特性的成立进行了论证.基于此,提出了一种快速DEM重建方法,给出了快速算法的详细步骤及关键参数的取值方法.最后,利用德国最先进的在轨雷达卫星TerraSAR-X获取的重复轨道干涉数据进行快速DEM重建,处理结果表明在重建精度损失较小的情况下,显著提高了重建速度,验证了该方法的高效性和正确性.     

基于区域网平差的干涉合成孔径雷达数字高程模型校正

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)是获取数字高程模型(DEM)的常规手段,而通过干涉技术获得DEM后,其精度会受到轨道定位、影像的配准、干涉图获取、相位解缠等精度的影响。已有的利用区域网平差提升DEM精度的研究忽略了DEM的初始平面定位误差的影响。引入DEM的平面高程一体化区域网平差,将区域网平差分解为平面定位六参数的优化和高程误差模型的平差求解两个独立的平差过程,同时利用激光测高数据作为高程控制。从哨兵干涉生成的20 m分辨率DEM实验结果看,平差后DEM的高程均方根误差(RMSE)从平差前的19.372 m提升到了3.459 m。DEM对应连接点的平面内符合精度RMSE从初始182.462 m提升至14.887 m。而传统的不考虑平面误差的DEM优化方法在平差后高程精度提升至7.865 m,远低于所提出的方法,验证了提出的考虑平面误差的区域网平差方法的有效性。     

利用共线方程的ALOS DEM制作误差分析

卫星遥感是获取DEM数据的重要手段,定量化和降低DEM数据误差是应用DEM数据的前提。在共线方程理论的基础上,模拟分析了DEM数据精度与内外方位元素之间的定量关系,以覆盖鄱阳湖地区的ALOS PRISM立体像对为研究数据,根据SRTM数据计算DEM误差,并求解影像内外方位元素误差。研究表明:影像角度误差是影响DEM误差的主要因素。消除角度元素误差后,DEM数据误差的均值由4.4m降为0.2m,标准差由7.7m降为2.7m。     

基于外部DEM的InSAR图像配准方法研究

雷达图像的配准是进行雷达干涉测量(SAR Interferometry, InSAR)处理的关键,为了保证干涉相位图或形变相位图反映真实地面特性,需要雷达图像之间亚像元级精度的配准。首先综述了已有的基于外部DEM的InSAR图像配准方法的思路及其不足之处,并提出了一种全新的思路:以图像之间的相干性作为目标函数,利用搜索的方法实现了雷达成像方位向和距离向的最优时间常数的估计,从而实现雷达图像之间亚像元级配准;还进一步推导了数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的误差对算法精度影响的一个更加严密的表示。结论表明,在利用精确轨道数据的情况下,美国航天飞机测地计划SRTM获得的地形数据的精度可以满足精确雷达图像配准的要求。结果表明,利用基于外部DEM算法配准雷达图像在山区和大的时间基线情况下要优于常规相干多项式配准方法,理论上可以达到百分之一个像素的配准精度。     

干涉、极化干涉SAR技术森林高度估测算法研究进展

在干涉、极化干涉SAR森林高度估测中,估测算法对结果精度起着决定性作用。通过对现有森林高度干涉、极化干涉SAR研究的系统性分析,总结了现有研究中森林高度估测算法的基本原理、模型假设及其应用局限性,并对这些算法在区域和全球尺度森林高度反演中的潜力进行了分析。总结发现,基于干涉SAR技术的DSM-DEM差分法在森林高度反演中精度较高,与极化干涉SAR算法相比,受到森林类型、结构的影响较小,在区域和全球尺度森林高度反演中具有很大潜力。但是其局限性在于是否能够获取大范围高精度的DEM;极化干涉SAR技术利用了森林的极化散射特点,不受DEM的限制,可以大范围地进行森林高度反演,但是在森林异质性大的区域,仍然需要进一步分析森林特征对不同波长相位及相干幅度的影响,根据森林的微波散射原理拓展微波散射模型,才能进一步提高估测结果和精度。此外,由于单基线干涉SAR、极化干涉SAR对森林垂直结构可见性差,因此,发展多维度、多基线SAR及其相应算法并朝这个方向拓展是未来采用干涉SAR、极化干涉SAR进行森林高度反演的主要方向。     

多源外部DEM对两轨DINSAR测量结果影响分析

在总结两轨差分中参考DEM影响的最新研究成果基础上,以青藏高原上典型平地和山地作为研究区,利用理论上没有形变的ERS Tandem像对以及3种常用外部参考DEM（SRTM,ASTER GDEM,1∶5万DEM）,使用ROI_PAC软件进行两轨差分干涉试验。实例证明：SRTM更适合作为两轨差分中的外部参考DEM,并对此试验结果予以解释分析,即多源DEM数据质量的差异导致干涉图与DEM配准精度的不同,并最终反映在差分干涉相位误差中。本文研究结论对提高DInSAR处理精度有参考价值。     

永久散射体雷达干涉研究综述

传统D\|InSAR技术虽然在地表形变测量应用中得到广泛应用,但其测量精度容易受失相干、大气效应、DEM误差等的影响,测量结果有时甚至不可靠。为了突破这些限制,在D\|InSAR技术中引入时间维,筛选出时序SAR图像上受失相干影响较小的像元,建立并解算相位模型,从而提取形变信息。PS\|InSAR技术自出现以来,经过不断改进,在受失相干影响较大的长期缓慢形变监测中发挥了重要作用,一直是近年来雷达干涉领域研究的重点问题。详细梳理了PS\|InSAR技术的发展历史,总结了关键技术环节的改进算法以及应用领域,指出现有PS\|InSAR技术仍然存在的问题以及可能的发展趋势。     

利用星载InSAR技术提取镇江地区DEM及其精度分析

InSAR技术是目前获取高精度数字高程模型（DEM）的一种新方法。为了分析InSAR技术提取DEM的精度,首先介绍了美国航天飞机雷达SRTM DEM的精度和数据结构,然后以江苏镇江地区作为试验区,采用ERS1/2卫星影像来提取DEM,并对星载SAR提取的DEM与SRTM 3弧秒分辨率DEM的精度作了比较。 结果表明,利用星载SAR提取的DEM分辨率与SRTM 3弧秒分辨率的DEM相当,能很好地显示出地形起伏（如山脉、沟谷）的纹理特征。进一步的研究还表明,利用InSAR技术提取DEM的精度与SRTM 3 DEM之间存在5米左右的系统误差,并对产生这一系统误差的原因作了详细分析。     

干涉合成孔径雷达基线估计要素分析

基线是干涉合成孔径雷达(InSAR)工作原理中的关键参数。它既使图像对产生了相干性，又是干损的根源之一。准确的理解它是掌握InSAR原理与相应的成像处理的基础。在DEM误差允许的条件下，一定存在着使DEM精度最好的最优基线。本文主要论述了基线、基线相干损失、极限基线和最优基线的概念及其相互关系，并给出了极限基线的表达式。建立了最优基线模型，最后通过仿真实验证明了该模型的有效性。     

机载X-波段双天线InSAR数据森林树高估测方法

短波长的干涉合成孔径雷达(InSAR)适用于数字表面模型(DSM)提取,但难以提取准确的林下地相位,在缺乏高精度数字高程模型(DEM)的森林区域,短波长InSAR数据估测树高的能力受到限制。针对这一问题,采用机载X-波段单极化(HH)双天线InSAR数据开展了森林树高估测方法研究。双天线InSAR可以忽略时间去相干的影响,并且X-波段波长较短,入射角较大(中心入射角45.77°),地表对干涉去相干的贡献可以忽略,因此可将干涉复相干作为体去相干,对体去相干模型中的结构函数进行勒让德展开,截取第0阶展开式得到了基于相干幅度的森林树高估测模型,利用均匀选取的LiDAR冠层高度模型(CHM)检验样本对估测结果进行严格的精度评价,并与差分法的树高估测结果进行对比。精度评价结果显示:相干幅度法与差分法都得到了较高的估测精度,两者的R~2、RMSE、总精度分别为0.81、0.86;1.20m、0.97m;86.4%、88.7%。研究结果表明:相干幅度与森林树高具有负相关关系,适用于估测树高,基于单极化相干幅度的估测模型也可以得到较高的估测精度,与差分法的估测结果相比,虽然估测精度略有降低,但此方法具有两方面的优势:一方面,估测结果不需要实测样地数据标定,对于没有实测样地数据的森林区域亦能进行高精度的树高估测;另一方面,相干幅度法不需要高精度的DEM,具有更强的实用性。     

Development of Forest Height Estimation Using InSAR/PolInSAR Technology

Forest height estimation is one of the hottest research areas of InSAR/PolInSAR technology within its 30 years’ development.Estimation algorithms play an important role in the forest height assessment by InSAR/PolInSAR technologies.This paper systematically reviewed the basic theories,model assumptions and then summarized the limitation and potential of these algorithms applied in forest height estimation,especially performed in regional or global scale.It also deliberated the intrinsic characteristics of these algorithms like DEM difference method,three\|stage inversion process,coherence amplitude method and so on.Analysis showed that the estimation results of DEM difference method had higher accuracy and less influence from forest types and structure.So it had great potential for global and regional forest height assessment,however,it was limited by the requirement of high accuracy DEM data in those area.The result accuracy of algorithms based on PolInSAR depended more on forest types,structures and also the robust of forest scattering models.It had no restriction of DEM and could perform in global and regional scale,but for the forest area with great heterogeneous,model and algorithm suitability and robust need to further studying.Besides,for the poor penetration of single\|baseline InSAR/PolInSAR,we should focus more on multi\|dimension,multi\|baseline technique for InSAR/PolInSAR application development in the future.     

An estimation method for InSAR interferometric phase combined with image auto-coregistration

1 Introduction Synthetic aperture radar interferometry (InSAR) is an important remote sensing tech- nique to retrieve the terrain digital elevation model (DEM)[1,2]. Image coregistration and interferometric phase unwrapping are two key processing procedur…     

A survey of temporal decorrelation from spaceborne L-Band repeat-pass InSAR

In this paper we quantify the effects of temporal decorrelation in repeat pass synthetic aperture radar interferometry (InSAR). Temporal decorrelation causes significant uncertainties in vegetation parameter estimates obtained using various InSAR techniques, which are desired on a global scale. Because of its stochastic nature temporal decorrelation is hard to model and isolate. In this paper we analyze temporal decorrelation statistically as observed in a large swath of SIR-C L-Band InSAR data collected over the eastern United States, with a repeat pass duration of one day in October 1994 and a near zero perpendicular baseline. The very small baseline for this particular pair makes the effect of volumetric scattering on correlation magnitude statistics nearly imperceptible, allowing for a quantitative analysis of temporal effects alone. The swath analyzed in this paper spans more than a million hectares of terrain comprised primarily of deciduous and evergreen forests, agricultural land, water and urban areas. The relationships of these different land-cover types, phenology and weather conditions (i.e. precipitation and wind) on the measures of interferometric correlation is analyzed in what amounts to be the most geographically extensive analysis of this phenomenon to date.     

DEM generation and error analysis using the first Chinese airborne dual-antenna interferometric SAR data

Terrain survey with traditional photogrammetry is often difficult in western China, such as Qingzang tableland at an average height of 5000 m above sea level and the southwest China area with cloudy weather. To resolve western terrain mapping, the first Chinese single-pass airborne Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) system was successfully developed by the Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences (IECAS) in 2004. The main objective of this article is to examine and evaluate the performance of the airborne SAR system through interferometric processing and error analysis. First, the article describes how high-precision digital elevation models (DEMs) are derived from the airborne dual-antenna (single-pass) InSAR data. In order to improve the precision, the antenna eccentricity correction and parameter calibration with the least square method (LSM) are proposed. Based on the airborne dual-antenna InSAR bore-sight model, this article summarizes the primary factors that influence the accuracy of DEMs in data processing, and analyses the errors induced by these factors. Then, the global positioning system (GPS)/inertial measurement unit (IMU) data, acquired and stored by the position and orientation system (POS), is used for analysing the quantitative relationships among the platform height, baseline length, baseline angle, look angle and DEM error. The experimental data used are airborne dual-antenna X-band InSAR data, and the measured ground control points (GCPs) are used to validate the accuracy of the DEM. The evaluation results in terms of the standard deviation (SD) and the average mean error (AME) are derived by comparing the reconstructed InSAR DEM with the reference GCPs. The AMEs of the X-direction, the Y-direction and the height are up to 2.078, 9.149 and 1.763 m, respectively. The SDs of the X-direction, the Y-direction and the height are up to ±1.379, ±0.764 and ±1.086 m, respectively. These results agree with the previously calculated quantitative errors. The error value of the Y-direction seems too large, a possible result of system errors. In general, the airborne dual-antenna InSAR system initially meets the requirements of 1:50 000 terrain mapping in western China.