一种组合的InSAR数据的相位解缠算法

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一种枝切法和质量图相结合的InSAR相位解缠算法

一种枝切法和质量图相结合的InSAR相位解缠算法王霖郁;李辉【摘要】To overcome the shortcomings that it is easy to form a separate island without unwrapping caused by the traditional path integral phase unwrapping method, a new algorithm of InSAR phase unwrapping based on the tradi⁃tional path integral phase unwrapping and quality map method was proposed. This new algorithm firstly applied branch⁃cut method to unwrap large⁃scale wrapped phase, then unwrap the remainder of the phase of separate islands by quality map, using heap sort algorithm to increase its operating efficiency. Simulation and experimental results show that the proposed algorithm can overcome the shortcomings of the branch cut method, which can not only get the complete phase unwrapping, but also surmount the difficulty in stopping the diffusion of phase unwrap⁃ping error caused by the quality map method. In actual test and simulation, the method is proven to have both char⁃acteristics of fastness in unwrapping of path integral and effectiveness in phase unwrapping of quality map method, and meet the requirement of unwrapping large scale wrapping phase, having higher precision by comparison with other algorithms.%针对传统的基于残差点的路径积分相位展开方法对于相干性差、信噪比小的区域，容易形成一个个独立的孤岛而无法解缠的缺陷，提出一种枝切法和质量图相结合的InSAR相位解缠的新算法。

insar相位解缠的半参数解算方法

insar相位解缠的半参数解算方法INSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar）是通过合成孔径雷达干涉（Interferometry Synthetic Aperture Radar）技术获取地表位移信息的一种遥感测量手段。

INSAR相位解缠是在进行INSAR位移测量时必须解决的一个关键问题，它可以将测量得到的相位进行解码，得到地表的准确形变信息。

在INSAR相位解缠的研究中，半参数解算方法是一种常用的解决方案。

本文将详细介绍INSAR相位解缠的半参数解算方法，包括其基本原理、实现步骤和应用示例等内容。

INSAR相位解缠的基本原理是通过观测两个不同时间点（通常为近期和远期）的重合区域，获取地表的相位变化信息。

由于地表形变通常是一个累积效应，通过相位差的测量可以得到地表位移的信息。

然而，由于雷达波束的有限分辨率和地表的复杂性，相位差的测量通常是包含了多个波长的整数倍，这就需要进行相位解缠来解码相位差的真实变化。

半参数解算方法是一种广泛应用于INSAR相位解缠的方法之一，它通过将相位解缠问题转化为数学优化问题来实现。

半参数的意思是指解缠过程中，以像素为单位进行变化的参数，例如相位解缠中每个像素点的相位。

半参数解算方法的基本思想是通过定义代价函数来量化相位解缠的误差，然后通过优化算法来最小化代价函数，从而得到最优的相位解缠结果。

半参数解算方法的实现步骤包括以下几个关键步骤：1.相位差的估计：首先需要计算近期和远期两个时刻的相位差，这可以通过采集两个时刻的雷达图像然后进行干涉处理得到。

2.相位解缠的初始化：将相位差进行初始化，例如将相位差设置为0或者其他初始值。

3. 代价函数的定义：通过定义合适的代价函数来量化相位解缠的误差。

常用的代价函数包括L1-norm、L2-norm或者其他形式的误差度量。

4.优化算法的选择：选择合适的优化算法来最小化代价函数，例如最小二乘法、梯度下降法、非线性优化等。

InSAR相位解缠算法的实验对比研究

一囊应用
遥感信息
ＩＳｎＡＲ相位解缠算法的实验对比研究
刘志敏 ① ，～张景发 ①，罗毅①，永生①，李刘修国⑦
（中国地震局地壳应力研究所，京１０８；中国地质大学（汉）息工程学院，汉４０７） ① 北００５② 武信武３０４
摘要：相位解缠是ＩＳＲ处理中的一个关键步骤，ｎＡ相位解缠算法的选取很大程度上影响着最终的结果。本文主要介绍和比较了６常用的相位解缠算法，种并选取西藏当雄地区的地震同震影像进行实验分析，对解缠结果
的质量进行评价比较。结果表明：计耗费网络流算法结果充分顾及了相干图所包含的信息，得了一个较优的统获
② ＦｃｌｆＩｆｒｔｎＥｎｉｅｒｎ，ｈｎｎｖｒｉｆＧｏｃｎｅ，ｈｎ４０７）ａｕｔｏｏｍａｉｇｎｅｉｇＣｉａＵｉｅｓｔｏｅｓｉｃｓＷｕａ３ａｐｎｓｃｕｉｌｎＩＳｓｒｃ：ａｅｕｗｒｐｉｇｉｒｃａｎＡＲｒｃｓｉｇ，ｎｈｕｔｂｅｐａｅｕｗｒｐｉｇａｇｒｔｍｆｅｃｓｔｅｆ— ｉｐｏｅｓｎａｄｔｅｓｉｌｈｓｎａｐｎｌｏｉａｈｉｌｎｅｈｉｎｕ
全局解，解缠结果的连续性较好。而且直接处理感兴趣的且数据质量好的离散区域，实现效率高，以将误差限可制在一个小范围内，防止误差的再传递，解缠结果较精确。关键词：相位解缠；ｎＡＲ；ＩＳ统计耗费网络流；枝切法

InSAR相位解缠方法研究

（ａ）模拟地形２Ｄ图（ｂ）去平前于涉相位图（ｃ）去平后干涉相何图图３．３干涉相位图去平地效应仿真从图３．３（ｂ）可以看出，由于平地效应的影响，初始的干涉相位图条纹紧密，不能反映实际地形的高程变化，而进行平地效应去除后，从图３．３（ｃ）便可以很清晰的看出地形的大致结构了。

此方法简单快速，而且不需要太多的额外信息，具有一定的实用性。

３．１２干涉相位图的滤波降噪干涉相位估计与滤波是继图像配准后干涉数据处理的又一重要环节。

若相位图噪声十分严重，将会导致后续的相位展开无法进行或显著降低数字高程图的精度。

为了确保干涉相位图的可靠性，必须在保持干涉条纹结构信息和图像空间分辨率的前提下对干涉噪声进行有效地抑制。

干涉相位图的噪声主要包括：干涉ＳＡＲ系统的空问去相关、时间去相关等因素引发的噪声、ｓＡＲ图像的相干斑噪声、由雷达系统本身引起的热噪声。

传统干涉相位图滤波方法一般采用均值滤波和中值滤波。

均值滤波的基本思想是：取以当前点为中心的滑动窗口，以该窗口的平均值作为当前点新的灰度值。

由于滤波是针对复数干涉图进行的，故而均值滤波实际上相当于多视处理。

滤波窗口越大，干涉相位的方差减小越明显，相位图越清晰，但空间分辨率的损失越大，干涉条纹变得越模糊，特别地当窗口过大时图像高频成分损失过大，干涉条纹边缘处的细节遭到严重破坏，反而影响了相位解缠的精度。

中值滤波的基本思想是：在以当前点为中心的包含奇数个像素的窗口中，将各点灰度值由大到小排序，将位于币中间的灰度值作为窗口中心像素的输出值。

中值滤波属于非线性滤波，它的主要优点是能够去掉孤立脉冲噪声，它不受一两个，甚至多个噪声点的影响，能更好地反应原灰度分布特性。

然而中值滤波在对二维图像处理中往往破坏图像的细微几何结构，例如细线、尖锐的边角等，经过滤波后可能会丢失。

总之，传统的滤波方法在处理条纹图时，存在以下矛盾：为了达到理想的滤波效果，选取较大滤波窗口，但同时模糊了相位条纹，即把部分条纹信息也滤掉了；或者为了减少模糊效应，不得不将低通滤波器的门限提高，这样又使大量噪声也口＝一ａｒｃｔａｎ生．（３．１．１９）ａ３由上式可知，条纹方向是在（一万，石】之间连续取值的，而实际应用中，由于曰与口±石是相同的，因此，条纹方向图只需在（一石，２，万／２】范围内取值即可。

insar变形计算

insar变形计算InSAR（Synthetic Aperture Radar Interferometry）是一种利用遥感技术进行地表变形监测的方法。

它通过利用雷达波传播路径上的微小变化来测量地表的形变情况。

本文将介绍InSAR变形计算的原理及其应用。

一、InSAR原理InSAR利用两个或多个雷达图像的相位差来计算地表形变。

在同一地点重复观测，并利用雷达系统的准确的相位信息，可以得到周围环境的形变情况。

1. 图像获取首先，需要获取两个或多个时间间隔较短的SAR（Synthetic Aperture Radar）图像。

这些图像应该涵盖了感兴趣区域以及潜在的形变区域。

2. 相位解缠由于地表形变引起相位的变化，需要解决相位解缠的问题。

相位解缠是计算相位变化的一种方法，可以将相位差转换为实际的形变值。

3. 形变计算通过对相位差进行解缠处理，可以得到形变的准确值。

形变计算需要考虑多种因素，如地理坐标体系转换、信号传播速度等。

二、InSAR应用InSAR技术广泛应用于地壳形变监测、地质灾害监测以及水资源管理等方面。

以下是几个常见的应用领域：1. 地壳形变监测地壳形变是研究地震活动、构造变化以及地下资源开发的重要指标。

InSAR技术可以提供高精度、高时空分辨率的形变监测，有助于了解地壳运动的细节。

2. 地质灾害监测地质灾害（如滑坡、地面沉降等）对于人类社会造成了巨大的损失。

InSAR技术能够实时监测地表的形变情况，提前预警地质灾害的发生，减少灾害造成的损失。

3. 水资源管理水资源是人类生活的重要组成部分，有效管理和利用水资源对于可持续发展至关重要。

InSAR技术可以监测地表水域的形变情况，对水资源的分布和变化进行研究，提供相关决策支持。

4. 城市建设规划随着城市扩张和人口增长，城市建设规划变得越来越重要。

InSAR技术可以提供城市地表形变的空间分布图，为城市规划和土地利用提供科学依据。

结语InSAR技术以其高精度、高时空分辨率的特点，在地表形变监测和资源管理等领域发挥着重要作用。

相位解缠绕算法 -回复

相位解缠绕算法-回复什么是相位解缠绕算法？相位解缠绕算法是一种用于信号处理和图像处理领域的算法，用于解决相位信息被缠绕的问题。

在许多应用中，相位信息是非常重要的，例如在成像、通信和光学测量中，正确的相位信息能够提供更清晰、更精确的结果。

在某些情况下，信号的相位信息可能会被缠绕，这意味着相位差的测量结果将变得不可靠甚至无法利用。

相位缠绕通常发生在信号的变化比较剧烈或者包含高频成分的情况下。

因此，解决相位缠绕问题是非常重要的，许多相关领域都在研究如何有效地解缠绕相位。

那么，相位解缠绕算法是如何工作的呢？相位解缠绕算法的核心思想是通过对缠绕相位进行估计和修正，从而恢复原始的相位信息。

下面将详细介绍相位解缠绕算法的几个关键步骤：第一步：选取一个合适的缠绕相位的初始估计值。

通常可以利用信号的结构信息或者已知的参考相位来估计初始相位。

第二步：通过一系列的迭代过程，对相位进行修正。

这里的迭代过程通常包括两个关键步骤：预测和更新。

在预测步骤中，通过利用信号的局部特征，对相位进行预测。

在更新步骤中，根据预测值和实际观测值之间的差异，对相位进行修正。

第三步：重复进行迭代过程，直到相位的修正达到收敛条件。

通常，可以通过设置最大迭代次数或者设定一个预定的阈值来确定迭代的终止条件。

在具体实施相位解缠绕算法时，还需要考虑一些实际问题。

例如，对于高频信号，相位解缠绕算法可能会引入误差，导致解缠绕结果的准确性下降。

为了解决这个问题，可以引入额外的先验信息或者采用多尺度的方法来提高解缠绕的准确性。

此外，相位解缠绕算法还可以结合其他信号处理技术，例如小波变换、快速傅里叶变换等，以进一步提高解缠绕的效果。

通过选择合适的算法和方法，相位解缠绕算法能够在实际应用中提供更精确、更可靠的相位信息。

总结起来，相位解缠绕算法是一种用于恢复信号相位信息的方法。

通过估计和修正缠绕的相位，相位解缠绕算法能够提供更准确、更可靠的相位信息，从而帮助我们在各种应用领域中获得更好的结果。

SRTM DEM在InSAR相位解缠绕问题中的应用

ＷＡＮＧｈｎｌＺｅ－ｉＸＩｎ，ＡＮＧｈｎＺｅｇ，ＵＵｎ－ｈｏＸｉｇｚａ
（ｔｒｎｆｌｔｎｃＷ，ｅｒｇＩＩｈｉｉｔｎｎｖｒｔ，Ｓａｇａ０４，ｈｎ）ＤＩｍｅｔＥｅｒｉ￣ｎｅｉ，ｓａＩａａｏｇＵｉｓｙｈｎｈｉＯ２ＯＣｉｔｏｃｏｎｌｇＪｏｅｉ２ａ
ＡｓａｔｏｅａｐａｈｉｐｏｓｉｐｐｒｏｅｐｏｅｓｕｌｒａｐｇａｈｉｉＳＴｂｔｃ：ＡｎｖｌｐｒｃｒｅｉｔｓａｅｘｌｔｔｅａｒｏｏｒｐｙｍｓｏＲＭ）ｒｏｓｐｄｎｈｏｔｉｔｈｔｄｔｈｓｎ（ｄｇａｅｖｔｎｍｄｌＤＭ）ｉｔｅｉｅｆｍｔｃｓｎｅｉａｒｒｒｄｒ（ＳＲ）ｄｔｐｏｅｉ．ｈｉｔｌａｉｏｅ（ＥｉｌｅｏｎｈｔｅｅｉｙｔｔｐｔｅａａＩＡｎｒｍｒｈｃｅｕｎａｒｓｎＴｉａｃｓｇｓ
ｉｔｒｒｇａｓｌｔｎｐａｅｔｎｎｌｓｓｐａｅｕｗａｐｎｎｅｆｏｒｍｉａｉ；ｈｓｒｄａａｉ；ｈｒｐｉｇｅｍｕｏｅｙｓｎ
０引言
干涉式合成孔径雷达（Ｒ的干涉测量技术ｈｓ）Ａ
ｂｎｒｄｃｎｅＳＴＤＥａｕｄｎｅｆｒｐａｅｕｗａｐｎ．ＳｍｅｅｐｒｅｔｌｅｕｔｗｔＥＲｖｒｙｙｉｔｕｉｇｔＲＭＭｓｇｉａｃｈｓｎｒｐｉｇｏｘｅｍｎａｓｌｉＪＳｅｆｏｈｏｉｒｓｈｉ

InSAR相位解缠算法的分析评价

显的干涉条纹。图２为其相干系数图。
分别使用基于路径跟踪的Ｇｌｓｅｎ枝切法、ｏｄｔｉ质量引导的掩膜割线法、量引导的路径跟踪法、质Ｆｙｎ最小不连续法；于最小范数的最小Ｌｌｎ基ｐ范数法、权多网格法、权多网格法和基于网络规无加
法进行深入研究和比较具有重要的意义。
１相位解缠算法
１１路径跟踪的相位解缠算法．
路径跟踪算法的基本策略是将可能的误差传递限制在噪声区，过选择合适的积分路径，绝通隔噪声区，阻止相位误差的全程传递。它或是通过识
摘要：位解缠是合成孔径雷达干涉测量技术（ｎＡ数据处理过程中的关键步骤，相ＩＳＲ）
相位解缠算法的选取关系到ＩＳｎＡＲ最终成果数字方程模型（Ｍ）者形变量的精度。介绍ＤＥ或了相位解缠的基本原理，用基于路径跟踪、小范数和网络流思想的８解缠算法对加拿大利最种
魁北克地区合成孔径雷达（ＡＲ）涉图进行相位解缠，过不同的评价指标对解缠结果进行Ｓ干通
了评价比较。实验结果表明：ｌｎＦｙｎ最小不连续法、小Ｌ最ｐ范数法和Ｓａｈｎｐｕ网络流法具有较
好的稳定性和适应性。
关键词：ｎＡＲ；ＩＳ相位解缠；法评价算中图分类号：ＴＮ９８５文献标志码：Ａ文章编号：０８９６（０１０ —０２０１０ —２８２１）６０３ —５

一种新的InSAR相位解缠算法

ｉｔｒｈｍｓ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｒｅｓｔｉｃｒｔｓｔｈｅｎｏｉｓｅＳｓｐｒｅａｄｂｙｗｅｉｇｈｔｅｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｕｎｗｒａｐｐｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｅｖｉｄｅｎｔｌｙｂｙｉｔｅｒａｉｒｖｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｖｅｔｈｅｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＩｎＳＡＲ；ｉｔｅｒａｔｉｖｅｎｅｓｓ；ｅｒｒｏｒｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ；ｐｈａｓｅｕｎｗｒａｐｐｉｎｇ
（ＮａｎｊｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００３９，Ｃｈｉｎａ）
明：文中所提方法具有优越性。关键词：干涉合成孔径雷达；迭代；误差补偿；相位解缠
ＡＮｅｗＭｅｔｈｏｄｏｆＰｈａｓｅＵｎｗｒａｐｐｉｎｇｏｆＩｎＳＡＲＳｙｓｔｅｍｓ
ＹＵＨｕｉ，ＬＩＵＹｉｎｇ，ＬＥＩＷａｎ－ｍｉｎｇ

结合频率估计的InSAR区域增长相位解缠方法

Ｋｙｏｄｐａｅｎａｐｎ，ｌａｆｑｅｃｓｅｉａ，ｒｇｎｇｗｎ，ｉｅｅｍｔｃｓｎｅｃａｅｕｅｅｗｒｓｈｗｐｉｓｕｒｇｏｌｒｕｎｉｓｍｔｅｏ— ｏｉｇｎｒｒｅｉｙｔｔｐｒｒｃｅｅｔｅｉｒｔｆｏｒｈｉｔ
摘要提出一种结合频率估计的ＩＳＲ区域增长相位解缠方法。利用最大似然频率估计方法，估计出局部频率ｎＡ和已展开的相位共同线性，预测出局部区域中心点的展开相位，整体上采用区域生长策略，在质量图的引导下按照从高质量区域到低质量区域的顺序进行积分，可以有效地减小误差传递，较大程度地提高了相位展开结果的精度。数据实验结果验证了这种合成算法的有效性。关键词相位展开；局部频率估计；区域增长法；ＩＳＲｎＡＴ９８Ｎ５文献标识码Ａ文章编号１０７２（００００９— ４０７— ８０２１）４— ６０中图分类号
ｍａｕｄｓｔｅｐａｅｕｗａｐｎｒｍｉｈ— ａｉｉｅｓｔｏｑａｉｉｅｓｍｉｉｚｎｅｐｏａａｉｎｏｒｐｇｉｅｈｈｓｎｒｐｉｇｆｏｈｇｑｌｔｐｘｌｏｌｗ－ｕｔｐｘｌ，ｕｙｌｙｎｍｉｉｇｔｒｐｔｏｆｅ－ｈｇｒｒ．Ｅｘｅｉｎｅｕｔｒｖｈａｉｉｆｔｉｐｒａｈｏ￥ｐｒｍｅｔｒｓｌｐｏｅｔｅｖｌｔｏｈｓａｐｏｃ．ｓｄｙ
Ａｂｔａｔｎｌａｅｒｓｎｓａｒｇｏ－ｒｗｉｇｐａｅｕｗａｐｎｐｒａｈ．Ｔｈｎａｐｄｐａｅａｈｅ－ｓｒｃｉｐｐｒｐｅｅｔｅｉｎｇｏｎｈｓｎｒｐｉｇａｐｏｃｓｅｕｗｐｅｈｔｔｅｃｎｒｓｔａｉｅｆａｌｃｌｉｇｓｏｔｉｅｙｆｔｇｕｗａｐｄｐａｅｔｎｉｅｌｎｓｍｅｒｐｘｌｏｏａｍａｅｉｂａｎｄｂｔｉｎｌｉｎｒｐｅｈｓｓｗｉａｄａｐａｅａｕｄ，ｗｔｏａｒｑｅ — ｈｌｓｉｈｌｃｌｆｅｕｎ

Insar数据处理中相位解缠算法综述

李振叶，陈星彤（河北联合大学，河北唐山０６３０００）
摘要：相位解缠是合成孔径雷达干涉测量（Ｉｎｓａｒ）数据处理流程中的关键环节，相位解缠成果的好坏直接影响着ＤＥＭ的质量。故相位解缠是Ｉｎｓａｒ变形监测的重点及难点，如何选取最优的相位解缠方
（２）掩膜法
分解缠，以得到能够反映地面高度信息的整幅影像的真实相位。按积分路径的不同，大体分为４种。
（１）质量图指导算法质量图指导算法由徐卫提出，该算法利用相
位质量图作为指导，需要辅助信息，从高质量的相位
相位解缠是每一个相位测量值加上整数倍的相
的传递。１９９８年，Ｄ．Ｃ．Ｇｈｉｇｌｉａ，Ｍ．ＤＰｒｉｔｔ通过实
验说明了伪相干系数图是最不适合质量图的算法。
而２００８年，肖枫利用伪相干系数图作为质量图，进行质量图相位解缠，发现在噪声比较小的情况下，
第３期
２０１４年６月
矿山测量
ＭＩＮＥＳＵＲＶＥＹＩＮＧ
ＮＯ．３
Ｊｕｎ．２０１４
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ —３５８Ｘ．２０１４．０３．２８
Ｉｎｓａｒ数据处理中相位解缠算法综述木

相位分块与拟合法结合的InSAR相位解缠算法

第３５卷第２期２０２０年４月遥感信息R e m o t eS e n s i n g In f o r m a t i o n V o l ．３５,N o ．２A pr ．,２０２０㊀收稿日期:２０１９Ｇ０２Ｇ２８㊀㊀修订日期:２０１９Ｇ０６Ｇ１１基金项目:２０１６年国家重点研发计划项目(２０１６Y F C ０８０３１０３).作者简介:马靓婷(１９９３ ),女,硕士,主要研究方向为I n S A R 数据处理及应用.E Ｇm a i l :８７１４５１５８２＠q q ．c o m 通信作者:卢小平(１９６２ ),男,博士,教授,主要研究方向为数字摄影测量.E Ｇm a i l :h p u l u x p＠１６３．c o m 相位分块与拟合法结合的I n S A R 相位解缠算法马靓婷,卢小平,余振宝(河南理工大学自然资源部矿山时空信息与生态修复重点实验室,河南焦作４５４０００)摘要:为进一步提高I n S A R 干涉图的解缠效果,提出了针对I n S A R 干涉图的相位分块与拟合法结合的相位解缠算法.该算法将获得的相位图分为多个相位区间块,块内相位值都在给定的相位区间内,将像素个数大于等于给定阈值的块归类为正常块,小于给定阈值的块归类为残余像素块;然后利用拟合法依次进行正常块间的相位解缠绕和残余像素的相位解缠绕,通过合并解缠后的块得到最终的解缠结果.为验证算法的适用性,采用模拟数据和实测数据进行实验处理,以均方根误差和算法运行时间作为评价指标,将此算法与传统的G o l d s t e i n 枝切法㊁质量图引导法㊁四向剪切最小二乘法进行比较.结果表明,本文算法的噪声鲁棒性更好,解缠结果更为准确.关键词:I n S A R 干涉图;相位解缠;相位分区;曲面拟合;残余像素d o i :１０．３９６９/j．i s s n ．１０００Ｇ３１７７．２０２０．０２．０１９中图分类号:T N ９５７．５１㊀㊀文献标志码:A㊀㊀文章编号:１０００Ｇ３１７７(２０２０)０２Ｇ０１１５Ｇ０６P h a s e Ｇu n w r a p p i n g A l go r i t h mo f I n S A RB a s e d o n B l o c kF i t t i n g a n dS u r f a c eF i t t i n gMAL i a n g t i n g ,L U X i a o p i n g,Y UZ h e n b a o (K e y L a b o r a t o r y o f S p a t i o Ｇt e m p o r a l I n f o r m a t i o na n dE c o l o g i c a lR e s t o r a t i o no f M i n e s ,MN R ,H e n a nP o l y t e c h n i cU n i v e r s i t y ,J i a o z u o ,H e n a n ４５４０００,C h i n a )A b s t r a c t :I no r d e r t of u r t h e r i m p r o v et h eu n w r a p p i n g e f f e c to f I n S A Ri n t e r f e r o g r a m ,t h i s p a p e r p r e s e n t sa p h a s eu n w r a p p i n ga l g o r i t h mb a s e do nt h ec o m b i n a t i o no f p h a s e p a r t i t i o n i n g a n df i t t i n g f o r I n S A Ri n t e r f e r o g r a m ,w h i c hd i v i de st h e p h a s eb i t m a p in t o m u l t i p l e p h a s e i n t e r v a l b l o c k s ．T h e i n t r a Ｇb l o c k p h a s e v a l u e s a r e a l l i n a g i v e n p h a s e r a n ge ．T h eb l o c k sw h o s e p i x e l n u m b e r i s g r e a t e r t h a n t h e g i v e n t h r e s h o l d a r e c l a s s if i e d a s n o r m a l b l o c k s a n d t h o s e l e s s t h a n t h eg i v e n th r e s h o l da r e c l a s si f i e da s r e s i d u a l p i x e l b l o c k s ．T h e n t h e p h a s e u n w i n d i n g b e t w e e n b l o c k s a n d t h e p h a s e u n w i n d i n g o f r e s i d u a l p i x e l s a r e c a r r i e d o u t b y t h e f i t t i n g me t h o d ,a n d t h ef i n a l u n w r a p p i ng r e s u l t s a r e o b t a i n e db y c o m b i n i n g th e u n w r a p p e d b l o c k s ．I n o r d e r t o v e ri f y t h e a p p l i c a b i l i t y o f t h e a l g o r i t h m ,t h e s i m u l a t e d d a t a a n d t h em e a s u r e dd a t a a r e u s e d f o r e x p e r i m e n t a l p r o c e s s i n g ．T h e r o o tm e a n s q u a r e e r r o r a n d t h e r u n n i n g t i m e o f t h e a l go r i t h ma r e u s e d a s t h e e v a l u a t i o n i n d e x e s ,a n d t h e a l g o r i t h m i s c o m p a r e dw i t h t h e t r a d i t i o n a l b r a n c hm e t h o d a n d t h e q u a l i t y c h a r t g u i d a n c em e t h o d ．C o m p a r e dw i t h t h e f o u r Ｇw a y s h e a r l e a s t s q u a r em e t h o d ,t h e r e s u l t s s h o wt h a t t h en o i s e r o b u s t n e s s o f t h e p r o p o s e da l go r i t h mi sb e t t e r a n d t h e u n w r a p p i n g re s u l t i sm o r e a c c u r a t e ．K e y wo r d s :I n S A Ri n t e r f e r o g r a m ;p h a s e Ｇu n w r a p p i n g ;p h a s e p a r t i t i o n ;s u r f a c e f i t t i n g ;r e s i d u a l p i x e l ０㊀引言合成孔径雷达干涉技术(i n t e r f e r o m e t r i c s yn t h e t i c a pe r t u r e r a d a r ,I n S A R )是在主动遥感基础下发展的对地观测技术,其利用同一目标区域的S A R 复图像对共轭相乘得到干涉图,根据干涉图的相位值,计算出２次成像过程中信号产生的路程差,从而获取监测区域高精度的三维地形信息和微小的地形形变信５１１遥感信息２０２０年２期息[１Ｇ２].因全天时㊁全天候㊁方便快捷等优点,I n S A R技术被广泛用来监测地面沉降㊁地裂缝㊁火山活动㊁地震形变等[３].相位解缠是I n S A R处理的重要环节,其结果的优劣直接影响到地形测量的精度.受限于合成孔径雷达的成像和处理方式,直接利用影像获得的干涉图一般含有较大的噪声,局部相位残差点的增多会形成不可靠数据斑块,使该区域相位解缠出现漏解或错解,导致I n S A R图像恢复失败,从而影响到形变提取的精度.因此,提高相位解缠精度是I n S A R 处理中提高形变精度的重要环节[４].相位解缠是通过在解缠路径上进行积分从而还原真实目标信息.当干扰因素少㊁相位质量高时,能很好地还原真实相位信息;当干扰因素多时,误差会通过积分进行积累与传播,得到的相位数据与真实数据会有较大的差异.现有相位解缠方法主要分为路径跟踪解缠法[５Ｇ６]㊁最小范数解缠法[７]和网格规划解缠法[８]３大类.路径跟踪法是通过设置合适的积分路径,将误差限制在一定区域内,防止相位误差全局传递,其涵盖了经典的G o l d s t e i n枝切法㊁质量图引导法㊁最小范数法等.枝切法是利用残差点的连接得到枝切线,最后沿着枝切线进行积分得到解缠结果,但枝切法易出现孤岛现象[５].质量图引导法是在质量图的引导下确定积分路径,这种算法对干涉图质量要求较高[９Ｇ１０].最小范数法是将相位解缠转换成数学上的最小范数问题,其常用的是最小二乘法,但这种方法穿过残差点会造成误差的全局传递[１１].网格规划法是将相位解缠问题转化为求解费用流的网络优化问题,主要有最小费用流和统计费用流等,但这种方法噪声会沿着积分路径传递,使得解缠结果不理想[１２Ｇ１３].针对当前相位解缠算法在相位图像存在严重噪声时解缠效果较差的问题,本文提出了基于相位分区与拟合法结合的I n S A R干涉图相位解缠算法.该算法:首先对缠绕相位进行分块,将相位在相同区间的相邻像素进行合并;块内像素属于同一包裹次数,通过线性拟合求取合适的补偿系数K进行块间解缠;最后利用曲面拟合的方法进行残差块解缠,合并所有解缠块得到最终的解缠结果.１㊀基本理论１．１㊀相位解缠绕在进行I n S A R数据处理时,将主辅影像共轭相乘并取相位信息即可得到复干涉条纹图,但通过共轭相乘得到的相位差,与真实相位差相差２Kπ,即真实相位与缠绕相位的关系如式(１)所示.Φ＝φ＋２Kπ(１)式中:Φ表示真实相位;φ表示缠绕相位;K表示补偿系数,其值为整数.相位解缠是从缠绕相位φ确定补偿系数K值,进而估计真实相位Φ的过程.相位解缠必须兼顾一致性和精确性.一致性是指解缠后的相位数据矩阵中任意两点间的相位差与其路径无关;精确性是指解缠后的相位数据能真实地恢复原始相位信息[１４].１．２㊀区域生长算法区域生长算法的基本思想是将具有相似性质的像素合并到一起.对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点,然后将种子点周围邻域的像素点和种子点进行对比,将具有相似性质的像素合并起来继续向外生长,直到没有满足条件的像素被包括进来为止[１５].２㊀本文算法I n S A R干涉图虽然经过了滤波处理,但干涉图中仍存在噪声,噪声使得缠绕相位出现残差点和低相干区域,使干涉图解缠结果不全面或解缠误差较大.基于分块与合并策略的相位解缠算法是一类高效的方法[１６Ｇ１８],该类方法把整个缠绕相位图分成若干块并执行块间的相位解缠,合并所有块可得到最终的解缠结果.现有的解缠算法无法将误差和孤岛现象同时避免,因此本文提出针对I n S A R干涉图的分区与拟合法结合的相位解缠算法.２．１㊀相位分区本文将相位区域扩张法(p r e l u d e)中的相位分区用于I n S A R干涉图相位解缠中,当分区间隔较大时相位块内会出现缠绕的现象,分区间隔较小时相位块较为零碎,不利于残差块的识别,影响算法的效率和精度.因此,本文选择以π/３为区间长度,对I n S A R干涉图缠绕的相位矩阵实行分区,将相位信息在同一个区域的相邻像素点合并为像素块.缠绕相位的相位区间都在(－π,π]间,根据选定的区间长度,将相位分为(－π,－２π/３],(－２π/３,－π/３], (－π/３,０],(０,π/３],(π/３,２π/３],(２π/３,π]６个区间.遍历整个相位矩阵,对其中相位属于各个分区的像素点进行标记,如图１(a)所示,将属于同一分区且相连的像素合并为块,得到若干相位处于同一区间的像素块,如图１(b)所示.合并像素采用四邻域法,即像素周围的４个与其相邻的同区像素可以进行合并,如图１(c)所示,块内像素拥有同一包裹数K.设置阈值为５０,像素块大于等于５０为正常块,像素块小于５０为残差块.６１１引用格式:马靓婷,卢小平,余振宝．相位分块与拟合法结合的I n S A R 相位解缠算法[J ]．遥感信息,２０２０,３５(２):１１５Ｇ１２０．图１㊀相位解缠过程示意图２．２㊀拟合法解缠在理想状态下干涉图不存在噪声,相位梯度小于π,选择一个点作为起始点,可直接进行积分解缠,但现实中噪声㊁地形起伏和相干性较低等现象给相位解缠带来了困难.利用线性拟合求取补偿系数K 值的方法对噪声不敏感,在区域生长解缠绕中利用临近的已解缠绕像素的相位信息求取K 值可快速得到相邻像素的真实相位信息,且能够适应较大的噪声水平和相位的快速变化等情况[１９].拟合法相位解缠是基于相邻像素真实相位变换不大于π,使用相位分区方法对相位图像进行分块,块内相邻像素的相位变化小于给定相位间隔,即相邻像素之间的相位差小于π/３且块内像素拥有同一包裹数K ,将块间相位解缠问题转化为线性拟合法求K 值.选取块间相邻的２列像素,如图１(d )所示,其２列像素的相位关系为式(２)所示.Y ＝X ＋２K π(２)式中:X 表示已解缠像素块的相位值;Y 表示未解缠像素块的相位值;K 为补偿系数,其值为整数.根据式(２)可知k 为k ＝ðni ＝１Yi－ðni ＝１X i２n π(３)式中:k 为线性拟合系数,认为其最接近的整数值为整数补偿系数K ;X i 表示已解缠像素的相位值;Y i 表示未解缠像素的相位值.缠绕相位块之间的相位解缠采用区域生长方式进行.把块作为一个解缠处理的基本单元,块内像素拥有相同的包裹次数K ,选择第一个块为起始块,距离起始块中心位置最近的块为生长块.生长块的解缠绕即是找到一个最佳的相位包裹次数K ,选择起始块与生长块相临近的２组像素,进行线性拟合,找到最优的补偿系数进行相位解缠,并合并解缠后的２块,之后进行下一个块的解缠,直至所有正常的块完成解缠与合并.２．３㊀残差块曲面拟合当所有的正常块完成相位解缠后,利用曲面拟合的方法对残差块进行解缠.根据解缠后相位是连续曲面的原理,通过残差块周围像素的真实相位对残差块进行解缠,将残差块内像素点１０ˑ１０窗口内所有经过解缠的像素进行最小二乘曲面拟合,将其结果作为残差像素的真实相位值,选择第一个像素为起点利用区域生长算法将残差块内的像素解缠完毕.２．４㊀本文算法描述本文所提相位解缠算法主要分３个部分,即进行相位分区,将像素点分为若干个块;进行块间的相位解缠;残差像素块解缠.其算法的具体实现有以下４步.１)将输入的I n S A R 干涉图缠绕的相位矩阵实行相位分区,将相位信息在同一个区间且相邻的像素点合并为像素块,将像素小于５０的像素块标记为残差块.２)实现相邻块间的相位解缠.利用线性拟合法求取补偿系数K 进行相邻块间的相位解缠,根据区域生长算法将正常块解缠完毕.３)当正常像素块全部合并完成后,对标记的残差像素块进行曲面拟合解缠.４)合并所有解缠结果,完成整个区域的相位解缠工作.３㊀实验结果与分析本文对模拟数据进行实验并用实测数据验证.针对I n S A R 相位的特性,从解缠的准确度和算法运行的时间对解缠结果进行评价,除主观视觉评价外,用均方根误差和算法运行时间对实验进行客观评价.３．１㊀模拟实验本实验为MA T L A B 仿真的地形图,用基于雷达传感器参数和轨道数据的方法模拟I n S A R 干涉图[２０].首先模拟无噪相位图,如图２(a)所示,加入噪声后进行相位缠绕形成缠绕相位,如图２(c )所示,并将其中５０像素ˑ５０像素大小的范围加重噪声,以验证算法在高强度噪声下的效果.７１１遥感信息２０２０年２期图２㊀模拟数据示意图将本文算法与G o l d s t e i n 枝切法㊁质量图引导的路径追踪法㊁四向剪切最小二乘法解缠结果进行比较与分析.图３(a )~图３(l )为不同解缠方法结果.从目视效果看,G o l d s t e i n 枝切法解缠结果在高强度噪声区域出现了孤岛现象,无论是曲面图和俯视图都存在明显的错误.质量图引导的路径追踪法解缠结果在噪声较弱㊁相位质量好的区域解缠效果较好,在噪声密集区域解缠结果不连续.四向剪切最小二乘法解缠结果相位曲面图较为连续,但据其误差直方图可知解缠结果误差较大.本文算法解缠结果与原曲面图相位较为一致,在噪声密集区域依然有好的效果且误差值较小.图３㊀模拟数据实验结果８１１引用格式:马靓婷,卢小平,余振宝．相位分块与拟合法结合的I n S A R 相位解缠算法[J ]．遥感信息,２０２０,３５(２):１１５Ｇ１２０．表１是对模拟数据解缠结果的定量比较.从中可看出,四向剪切最小二乘法运算速度最快,但误差全局传递造成其精度最低.质量图引导法均方根误差小于四向剪切最小二乘法,但其运行时间大于四向剪切最小二乘法.本文算法的解缠结果均方根误差最小,相较于四向剪切最小二乘法减少了４４％,相较于质量图引导法减少了３８％,且运行时间与质量图引导法相当.表１㊀不同方法的模拟干涉图解缠结果定量比较算法均方根误差/r a d运行时间/s G o l d s t e i n 枝切法２１．２４９６质量图引导法１．１８６０１０．７８４５四向剪切最小二乘法１．３１２４１．９３６５本文算法０．７３５２１１．４２３１３．２㊀实测数据验证为验证本文算法的有效性,利用山西平朔地区２０１１年１２月１７日和２０１２年２月２７日的R a d a r S a t Ｇ２实测数据进行验证.对其数据进行配准㊁干涉等处理得到其真实相位干涉数据,截取其中５００像素ˑ５００像素大小进行实验处理,如图４(a )所示.图４(b )~图４(h)显示了不同方法的解缠结果.从目视效果看,G o l d s t e i n 枝切法出现了孤岛现象,存在明显的错误.质量图引导法在低质量区域解缠效果不佳,其解缠结果俯视图上出现多个解缠效果不连续的区域.四向剪切最小二乘法解缠结果较为连续,但误差较大.本文算法结果较为光滑避免了很多尖峰毛刺现象.图４㊀实测数据实验结果表２是对实测数据解缠结果的定量比较.可以看出,G o l d s t e i n 枝切法运算时间最长且解缠失败,四向剪切最小二乘法运算时间最短但其均方根误差最大.质量图引导法运算时间较长,但其精度高于四向剪切最小二乘法.本文算法解缠结果精度最高且运算时间适中.表２㊀不同方法的实测干涉图解缠结果定量比较算法均方根误差/r a d运行时间/s G o l d s t e i n 枝切法６０．１８４７质量图引导法３．０６５３３７．５６２９四向剪切最小二乘法３．２４７３２．９９６７本文算法２．５９６１２８．１３０５４㊀结束语本文提出了一种相位分区与拟合法结合的相位解缠算法,该算法首先将获得的相位图像分为多个块,块内相位都在给定的相位区间内,把像素个数小于给定阈值的块归类为残余像素;然后利用区域生长的拟合方法,依次进行块与块之间相位解缠绕和残余像素相位解缠绕,合并后得到最终的解缠结果.通过对模拟数据进行实验并用实测数据验证,实验结果表明,该算法无论是目视效果还是定量指标分析均优于其他算法,减小了误差传播的范围,提高了相位解缠的精度,但该算法受相位连续性约束面对迭掩区域和复杂地形相位跳变问题时仍存在较大的改进空间.９１１遥感信息２０２０年２期参考文献[１]㊀廖明生,林珲．雷达干涉测量:原理与信号处理基础[M]．北京:测绘出版社,２００３．[２]㊀王超,张红,刘智．星载合成孔径雷达干涉测量[M]．北京:科学出版社,２００２．[３]㊀S O N GR,G U O H,L I U G,e t a l．I m p r o v e d g o l d s t e i nS A Ri n t e r f e r o g r a mf i l t e rb a s e do na d a p t i v eＧn e i g h b o r h o o dt e c h n i q u e[J]．I E E EG e o s c i e n c e&R e m o t eS e n s i n g L e t t e r s,２０１４,１２(１):１４０Ｇ１４４．[４]㊀薛海伟．干涉合成孔径雷达测量若干关键技术研究[D]．西安:西安电子科技大学,２０１７．[５]㊀G O L D S T E I N R M,Z E B K E R H A,W E R N E RCL．S a t e l l i t e r a d a r i n t e r f e r o m e t r y:t w oＧd i m e n s i o n a l p h a s e u n w r a p p i n g[J]．R a d i oS c i e n c e,１９８８,２３(４):７１３Ｇ７２０．[６]㊀B I O U C A SＧD I A SJM,V A L A D A O G．P h a s eu n w r a p p i n g v i a g r a p hc u t s[J]．I E E E T r a n s a c t i o n so nI m a g eP r o c e s s i n g,２００７,１６(３):６９８Ｇ７０９．[７]㊀F O R N A R O,G I A N F R A N C O,S A N S O S T I,e t a l．T w oＧd i m e n s i o n a lr e g i o n g r o w i n g l e a s t s q u a r e s p h a s e u n w r a p p i n ga l g o r i t h mf o r i n t e r f e r o m e t r i cS A R p r o c e s s i n g[J]．I E E E T r a n s a c t i o n so n G e o s c i e n c ea n dR e m o t eS e n s i n g,１９９９,３７(５):２２１５Ｇ２２２６．[８]㊀C O S T A N T I N IM．A n o v e l p h a s e u n w r a p p i n g m e t h o d b a s e d o n n e t w o r k p r o g r a m m i n g[J]．I E E E T r a n s a c t i o n s o nG e o s c i e n c e a n dR e m o t eS e n s i n g,１９９８,３６(３):８１３Ｇ８２１．[９]㊀F L Y N N TJ．C o n s i s t e n t２ＧD p h a s eu n w r a p p i n gg u i d e db y a q u a l i t y m a p[C]//P r o c e d d i n g so ft h e１９９６I n t e r n a t i o n a lG e o s c i e n c e a n dR e m o t eS e n s i n g S y m p o s i u m．[S．l．:s．n．],１９９６:２０５７Ｇ２０５９．[１０]李泓宇,宋红军,王辉．引入质量图指导的改进的枝切法[J]．国外电子测量技术,２０１６,３５(８):３８Ｇ４１．[１１]钱晓凡,李斌,李兴华,等．横向剪切最小二乘相位解包裹算法的改进[J]．中国激光,２０１２,３９(１１):１９８Ｇ２０２．[１２]蒋留兵,刘永吉,车俐．网络流与曲面拟合结合的相位解缠方法[J]．雷达科学与技术,２０１８,１６(５):５３９Ｇ５４６．[１３]刘怡君,韩春明,岳昔娟．残差点退化的统计费用网络流机载相位解缠算法[J]．中国图象图形学报,２０１７,２２(７):１００８Ｇ１０１６．[１４]郭媛,杜松英．局部噪声斑块I n S A R干涉图相位解缠算法[J]．光子学报,２０１８,４７(１２):９８Ｇ１０５．[１５]A D AM SR,B I S C H O FL．S e e d e dr e g i o n g r o w i n g[J]．I E E E T r a n s c a t i o n so nP a t t e r n A n a l y s i sa n d M a c h i n e I n t e l l i g e n c e,１９９４,１６(６):６４１Ｇ６４７．[１６]S T R A N DJ,T A X T T,J A I N A K．T w oＧd i m e n s i o n a l p h a s eu n w r a p p i n g u s i n g ab l o c kl e a s tＧs q u a r e s m e t h o d[J]．I E E E T r a n s a c t i o n s o n I m a g eP r o c e s s i n g,１９９９,８(３):３７５Ｇ３８６．[１７]李心灵,唐铭,刘奇．相位解缠绕算法在磁敏感加权图像中的应用与比较[J]．中国生物医学工程学报,２０１８,３７(２):１２９Ｇ１３７．[１８]J E N K I N S O N M．F a s t a u t o m a t e dNＧd i m e n s i o n a l p h a s eＧu n w r a p p i n g a l g o r i t h m[J]．M a g n e t i cR e s o n a n c e i n M e d i c i n e,２００３,４９(１):１９３Ｇ１９７．[１９]L I A N GZP．A m o d e lＧb a s e dm e t h o df o r p h a s eu n w r a p p i n g[J]．I E E E T r a n s a c t i o n so n M e d i c a l I m a g i n g,１９９６,１５(６):８９３Ｇ８９７．[２０]于晓歆,赵礼剑．模拟I n S A R干涉图的方法研究[J]．地理空间信息,２０１３,１１(６):５４Ｇ５５,５９．０２１。

insar相位解缠的半参数解算方法

insar相位解缠的半参数解算方法
常见的半参数解算方法有基于残差平方和最小化的常规最小二乘法（Least Squares，LS）、基于算术先验假设最大后验概率估计（Maximum A Posteriori Estimation，MAP）、基于协方差函数最大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，MLE）和基于降尺度抽样贝叶斯估计（Bayesian Estimation，BE）。

基于残差平方和最小化（Least Squares）是一种常用的半参数解算方法，它将半参数模型的残差定义为Lp（p≥1）范数，通过最小化残差的平方估计模型参数。

由于LS方法在决定性解决线性最小二乘问题方面具有较高的计算精度，因此它被广泛应用于insar相位解缠的半参数解算中。

由于地形的影响会影响INSAR的相位研究，因此利用LS方法求解地形影响也是可行的。

假设以解缠地形为主要因子，则可建立一个具有地形加权参数的insar 相位解缠模型，并通过LS方法求解这个模型，即求解地形加权参数对insar相位的影响程度。

通过比较不同的参数求解的结果，判断出不同地形的影响程度和分布规律，从而可以得到地形影响的模拟和结果。

insar形变转换相位

InSAR形变转换相位1. 任务概述InSAR（合成孔径雷达干涉测量）是一种利用雷达干涉技术来测量地表形变的方法。

通过测量两个或多个雷达图像之间的相位差异，可以推断地表的形变情况。

本任务要求编写关于InSAR形变转换相位的内容，将详细介绍InSAR技术原理、数据处理过程以及应用领域。

2. InSAR技术原理InSAR技术基于雷达波束回波信号的相位信息，利用两个或多个雷达图像之间的相位差异来推断地表形变情况。

其原理如下：•步骤1：首先，通过雷达发射脉冲并接收回波信号。

这些信号包含了从地表反射回来的电磁波。

•步骤2：利用合成孔径雷达（SAR）技术，将接收到的回波信号进行处理，生成高分辨率的雷达图像。

•步骤3：选择两个或多个时间点上的雷达图像，并进行配准（registration），以确保它们在空间上对应到同一位置。

•步骤4：计算不同时刻的雷达图像之间的相位差异，即形变相位。

•步骤5：通过解析形变相位，可以推断地表的形变情况。

形变大小与相位差异成正比。

3. InSAR数据处理过程InSAR数据处理过程通常包括以下几个步骤：3.1 雷达图像预处理在进行InSAR数据处理之前，首先需要对原始雷达图像进行预处理，以消除噪声和改善图像质量。

预处理包括：•平场校正：去除由于不同地物高度引起的斜距效应（layover）和阴影效应（shadow），使得雷达图像在水平方向上具有均匀的亮度。

•多视角合成：将多个视角的雷达图像合成为单一视角的合成图像，以提高分辨率和信噪比。

•相位校正：校正由于大气湿度、电离层等因素引起的相位偏移。

3.2 相干性计算相干性是指两个或多个时间点上的雷达图像之间的相关程度。

在InSAR中，相干性用于衡量形变信号与噪声之间的区别。

通过计算每对时间点上的雷达图像之间的相干性，可以选择具有较高相干性的图像对进行后续处理。

3.3 相位解缠由于InSAR测量的相位是以2π为周期的，因此在某些情况下，相位会发生模糊。

基于支持向量机的InSAR干涉图相位解缠法

基于支持向量机的InSAR干涉图相位解缠法
何儒云;王耀南;毛建旭;彭曙蓉
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2008(20)6
【摘要】提出了一种基于支持向量机的InSAR干涉图区域分割相位解缠法,以支持向量机为分类工具,利用干涉图中的残差点、相位导数方差等相位属性对干涉图中像元分类,把干涉图分割成高质量非掩模区域和低质量掩模区域。

先用改进的Itoh 方法对非掩模区域解缠,然后应用区域生长策略对掩模区域解缠。

最后用真实的和模拟的干涉相位图试验表明算法比现有的传统算法如枝切法等InSAR干涉图相位解缠方法更有效。

【总页数】4页(P1493-1496)
【作者】何儒云;王耀南;毛建旭;彭曙蓉
【作者单位】湖南农业大学;湖南大学电气与信息工程学院;湖南大学电气与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.一种枝切法和质量图相结合的InSAR相位解缠算法
2.基于DEM的低相干区SAR干涉图卡尔曼滤波相位解缠算法
3.基于Goldstein枝切法的InSAR干涉相位
解缠方法研究进展4.多基线InSAR仿真干涉图相位解缠技术研究5.局部噪声斑块InSAR干涉图相位解缠算法
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