时间序列InSAR监测地表形变
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摘 要
针对相干点目标的时间序列，提出了地表形变InSAR技术监测方法，该方法适用于小数据集分析。并采用郑州地区2007年1月到2010年4月期间的8景ALOS PALSAR数据进行验证分析。研究表明，识别的相干点目标具有大的干涉相干值和小的振幅离差，在时间序列中具有可靠的相位。从误差分析和与ENVISAT PSInSAR结果对比分析表明本文求得形变速率标准差在0.34 mm/a和5.56 mm/a之间，表明提出方法是可靠的。
引用格式
引用格式：郭颖平，杨进生，赵学亮．时间序列ＩｎＳＡＲ 监测地表形变［Ｊ］．测绘科学，２０１７，４２ （５）：５-１１．
正文
合成孔径雷达差分干涉测量技术（differential interferometric SAR，DInSAR）作为一种新型测量手段，可以从空间直接获得大范围、高精度的形变信息。目前已在地表形变[1-4]、地震形变[5-6]、冰川移动[7]、火山运动[8]以及山体滑坡[9]等方面得到广泛应用。DInSAR由于受到时间失相干、空间失相干和大气延迟的影响，对SAR数据具有较高的要求，限制DInSAR的应用领域。2000年意大利米兰工业大学的Ferretti等提出的“永久散射体”（permanent scatterer，PS）[10-12]，从不同时相的SAR数据集中选取具有反射强度强、散射特性稳定的地面点作为PS点（如人工建筑、裸露岩石等）。这些点的回波信号信噪比高，受时间和空间失相干性的影响小。依据这些点的差分干涉相位，建立相位函数模型，采用多参数整体迭代法求解，依据大气延迟相位的时空特征，可以分离出大气延迟成分，最终获得精确的时间序列形变值。近些年涌现了相关的技术：相干目标探测技术[13]，干涉点目标分析[14]，稳定点网络分析[15]和小基线集技术[16-17]。从采用的主影像来考虑，这些技术可以分为基于单主影像的时间序列雷达差分干涉测量技术和基于多主影像的时间序列雷达差分干涉测量技术。基于单主影像的时间序列雷达差分干涉测量技术从时间序列影像中选择一景影像作为主影像，与其他影像形成干涉对，对数据量要求大，一般大于25景。在多主影像的时间序列雷达差分干涉测量技术中，任意两景影像组合形成干涉对，通过设置时空基线阈值，选择短基线干涉对求解地表形变量，可以增加相干点目标的干涉值采样数，适合小数据处理。
在许多研究区域，SAR影像数据积累不足，不能采用PSInSAR技术进行形变监测。同时由于目前高分辨率SAR数据价格昂贵，也限制了PSInSAR技术的应用范围。因此对小数据集数据处理展开研究是非常必要的。小基线集技术是比较成熟的小数据集处理方法，通过增加了干涉数据的采样，能够获得较高精度的形变信息和高程改正量，但是需要进行多视处理，依据干涉相干值选择相干目标点，获得是低分辨率的形变信息，只适合低分辨率、大尺度的形变监测。基于这样的情况，本文提出了基于相干目标的多主影像雷达干涉测量技术，该技术根据单视SAR影像的子视相干值识别相干目标点，无需进行多视处理，无需进行辐射定标，即使单景SAR影像也能识别出相干目标点。依据短时空基线原则，增加干涉数据的采样；依据整体相位相关系数，采用解空间搜索方法求解高程改正量。采用最小费用流方法对去除高程改正量的离散相干点进行相位解缠，对解缠后的相位进行SVD分解获得形变信息。采用郑州2007年1月-2010年4月8景ALOS PALSAR进行分析，验证方法的可靠性。
文章提出了基于相干点目标的时间序列InSAR技术监测地表形变，该方法适用于小数据集情况。选择郑州市为研究区域，数据选择2007年1月到2010年4月期间的8景ALOS PALSAR数据，进行分析和验证，研究结果表明，识别的相干点目标质量是可靠的，具有大的干涉相干系数和小的振幅离差。通过对差分干涉图的残差分析可知提出的数据处理方法精度为5.25～24.36mm，与20景ENVISAT结果对比分析表明，二者结果基本吻合，二者差异均值和标准差分别为0.34 mm/yr和±5.56 mm/yr，证明了本文提出方法是正确和可靠的，为小数据数据处理提供了新的策略，扩展了InSAR技术的应用范围。
2017年（第42卷）第5期
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