[发明专利]面向高分辨率SAR影像的InSAR点云融合及三维形变监测方法

权利要求书

1.一种面向高分辨率SAR影像的InSAR点云融合及三维形变监测方法，其特征在于，包括：

步骤1，选择合适的时序DS-InSAR技术分别对每个平台的多时域数据根据时空基线进行干涉对组合和单视干涉处理，引入外部DEM数据来削弱区域地形引起的密集条纹，对得到的差分干涉图进行nonLocal滤波和相干性重估计，得到最佳的参数估计值；

步骤2，利用地形残差估计值纠正每个分布式散射体(DS)的编码高程值，获取所有DS的三维大地坐标，利用迭代最近点(ICP)算法对多个平台DS点云进行精确配准融合；

步骤3，对融合后的DS点云，在局部球体空间内查找每个点的观测值，选择合适的加权应力应变模型(SM)去求解形变参数，得到融合多平台、多时域SAR影像的非城市研究区的垂直、东西、南北方向的精确三维形变。

2.根据权利要求1所述的面向高分辨率SAR影像的InSAR点云融合及三维形变监测方法，其特征在于，所述步骤1包括：

根据获取的覆盖研究区域的多时域的N幅SAR影像，在充分考虑N幅SAR影像之间的时间、空间基线和多普勒质心频率差最优的基础上，根据建立的综合相关函数选取相关系数最大时所对应的影像作为公共主影像，将其余的影像作为从影像分别与主影像进行配准；

根据设定的时空基线阈值对已经配准后的多时域SAR影像自由组合出多个多主影像的短基线干涉对，并对所有干涉对进行常规的干涉处理，接着引入外部DEM数据来削弱区域地形引起的密集条纹，最后获得M幅差分干涉图；

在M幅干涉图中选择干涉质量高的影像，并选取nonLocal滤波方法对干涉结果进行预处理。

3.根据权利要求1所述的面向高分辨率SAR影像的InSAR点云融合及三维形变监测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

利用DS-InSAR获取地形残差以及编码坐标，将二维SAR影像坐标扩展到三维大地坐标；

对每个平台的每个DS点，选择一个固定的球半径r，利用kd-tree快速计算该平台所有点与当前DS点的距离，并统计距离小于半径r的近邻点数，去掉数量少于阈值的噪声点；

将一个指定点与其k邻域内的几何特征信息以统计分布的形式体现在直方图中，比较两个点云数据中点的点特征直方图(PFH)的相似度来确立点对关系，并利用采样一致性原理(RANSAC)对贪婪的初始配准方法进行优化以达到两点云粗配准；

基于ICP算法，采用迭代的方式快速收敛逼近最优的结果，通过估计出某源点云到另一点云的转换矩阵，根据变换矩阵迭代求解使目标函数最小的变换关系，获取最佳配准效果的点云数据。

4.根据权利要求1所述的面向高分辨率SAR影像的InSAR点云融合及三维形变监测方法，其特征在于，所述步骤3包括：

对精确融合后的多源DS点云，筛选抛弃非重叠区域点；

为每个DS点选择一个半径为r的局部球体，球体半径根据地面同质区域面积而定，兼顾球体内DS点的同质性和数量，为参数解算提供观测值；

选择合适的先验定权方法，利用点间距离加权，为不同平台观测值提供正确的先验权值；

利用SM模型求解每个DS目标的三维形变参数，充分考虑选取的观测值的邻域相关特性，保证参数的准确性和精度。