INSAR相位解缠方法比较分析

INSAR相位解缠方法比较分析

【摘要】合成孔径雷达干涉测量技术（Interferometric Synthetic Apeurtre Radar，简称InSAR）是近二十年发展起来的一种先进的空间观测技术，它通过对同一地区的两幅单视复数图像进行配准、干涉、去除平地效应、滤波、解缠、地理编码等一系列处理，最终获取DEM。相位解缠是InSAR数据处理的关键技术和难点，也是InSAR产品的主要误差源。本文选取相干性较好四组SAR影像对进行实验，借助于Mcrosoft visual C++6.0平台和Matlab平台，对六种最常用的解缠方法从解缠精度和效率两个方面来分析比较各种方法。

【关键词】InSAR；缠绕相位；相位解缠；误差

合成孔径雷达（Synthetic Apeurture Rada，简称SAR）是50年代末研制成功的一种微波传感器，也是微波传感器中发展最快、最有效的传感器之一。它是一种主动传感器，与其他测地技术相比，SAR具有不受光照以及恶劣天气等条件的影响，可进行全天时、全天候地对地观测，对地物具有一定穿透能力，分辨率不受传感器平台高度的影响等优点。因此，被广泛地应用于地质、环境、海洋、水文、灾害、测绘、农业、林业、气象和军事等领域。

早在1952年，美国Goodyear宇航公司便研制成功了第一个实用化的SAR 系统，1953年获得了第一幅机载SAR影像，到70年代中期机载SAR技术己经比较成熟，到了70年代末期星载SAR已经由实验研究转向了应用研究，进入80年代后，星载SAR得到了迅猛发展。我国1976年开始研制合成孔径雷达，1979年获取了我国第一批合成孔径雷达图像，1987我国研制了新一代机载合成孔径雷达系统，90年代初，中国研制出机载合成孔径雷达实时成像传送处理器，目前我国星载SAR系统也正在积极研究当中。

InSAR是基于SAR成像基础和干涉测量原理上的一种雷达主动成像遥感测量技术。它的原理是通过两副天线同时观测，或一定时间间隔的两次平行观测，获取同一景观的复图像对，由于目标与天线的几何关系，在复图像对上产生相位差，形成干涉图纹。干涉图包含了图像点与天线位置差的精确信息，干涉合成孔径雷达相位解缠算法利用传感器高度、雷达波长、波束视向及天线基线距之间的几何关系，可以精确地测量出图像上每一点的三维位置。

InSAR干涉测量数据处理流程分为七个步骤，分别为：图像配准，配准完成后主图像和重采样的辅图像复共轭相乘，去平地效应，滤波处理，相位解缠，基线估计，生成DEM。其中，相位解缠是干涉数据处理过程中关键环节，直接影响数字高程模型（DEM）的精度。

由于三角函数的周期性，干涉图中各点的相位值只能落入主值（- ，]的范围内，所以干涉纹图中的相位只是真实相位的主值，要得到反映高程信息的真实相位值必须对每个相位值加上2 的整数倍，这个过程称为相位解缠。

相位解缠是InSAR数据处理中的重要环节，自20世纪70年代末至今人们已经发展了几十种相位解缠算法，这些算法可以分为三大类，第一类是以枝切法为代表的基于路径跟踪的相位解缠算法，它主要是通过沿着预先确定的一致性路径进行相邻像元的相位差值积分来实现相位解缠。积分时路径要绕开一些低质量、不一致的区域，这是路径跟踪算法的核心思想。这些方法都是一种局域算子，即误差被限制在局部区域内不会传播。第二类是以最小二乘算法为代表的基于最小范数思想的相位解缠算法，它是通过在整体上使缠绕相位的梯度与真实相位的

梯度差的平方最小来实现相位解缠。它与路径跟踪法不同的地方是，最小二乘法是一种全局性的优化算子。第三类是以网络模型为基础的最小网络费用流算法。

最常用的六种解缠方法分别为，Goldstein的枝切法，质量指导的路径跟踪算法，无权重的最小二乘方法，加权多网格法，LP最小范数法，最小费用流法。

针对六种常用的解缠方法，实验使用了四组SAR影像数据进行试验对比，第一组为西部高山地区影像，第二组为东部平原地区影像，第三组影像的成像区域与第二组影像一致，但主辅影像获取时间间隔较长，第四组数据与第二组数据来源完全相同，但影像裁剪尺寸不同。实验中实现相位解缠方法的比较共用了两种程序，一种为Mcrosoft visual C++ 6.0程序，用来实现各种相位解缠算法，并提供各种算法计算所需的时间以供参考比较；第二种为Matlab程序，用来将Mcrosoft visual C++的解缠结果显示出来，再经过一定处理后进行解缠结果的比较。

实验共分为四组，除了每组实验中各种方法之间进行比较之外，还要在各组实验之间进行比较，即高山地区与平原地区、相干性好坏、输入区域大与小对相位解缠方法的影响。

根据实验得出结论：

（1）Goldtein枝切法是平原地区相位解缠的最佳选择，在解缠精度和效率上都能得到很好的结果，对于大型数据处理也能达到效比较理想的效果。

（2）质量指导的路径跟踪算法解缠精度很高，但是效率很低，尤其是图幅较大时，更为耗时，是一个比较大的缺点。

（3）无权最小二乘算法，由于没有考虑到权重的问题，使得解缠精度都很低，误差很大，即使计算速度最快，在实际问题中也不推荐使用这种方法。

（4）加权多级网格算法，加入了权重算子，解缠精度可以达到很高，缺点与质量指导的路径跟踪算法一样，耗时较多，运行效率低。当相关系数很低时，精度也受到较大的影响。

（5）LP最小范数法，无论对于高山地区还是平原地区，解缠精度都很高，但是解缠时耗费时间太多，在处理实际数据时效率太慢，不推荐使用。

（6）最小费用流法，能够克服之前很多算法所共同面临的两个难题：即运算速度和精度不能同时兼顾。是一种很全面的解缠算法。从实验中可以看出，对高山地区和低相关区域，最小费用流法是最佳的选择。

（7）为获取高精度DEM，应使用最小费用流法进行相位解缠，以达到其大范围高精度的要求；而在进行气象预报等类型的应用时，要求及时提供信息且精度要求不高时，应使用解缠速度很快的无权最小二乘算法；在农业、林业等方面的应用，我国中东部平原地区可用Goldstein枝切法，在西部地区则使用最小费用流法更为合适；应用于变形监测，不宜使用最小二乘法、多级网格法以及LP 最小范数法，以避免将误差均匀分布于整幅图中而使所结果偏差很大。

结语：在分析InSAR测量原理和相位解缠原理的基础上，分别对三类算法中六种经典算法进行了比较分析，评价了各种算法的适应性及效率，通过对三组数据试验比较，得出了如上所述结论，在实际应用中，我们应该根据不同的要求和实际的情况来选择不同的相位解缠方法处理数据，以使结果达到最大程度的优化。

参考文献

[1]王超、张红、刘智.星载合成孔径雷达干涉测量.科学出版社.2002.9.

[2]刘志栋.InSAR相位解缠方法研究[硕士学位论文].长沙：国防科技大学，