[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

说明书

本发明提供了一种面向高分辨率SAR影像的InSAR点云融合及三维形变监测方法，包括：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；利用地形残差估计值纠正每个分布式散射体的编码高程值，获取所有DS的三维大地坐标，利用ICP技术对多个平台DS点云进行精确配准融合。本发明通过对多源SAR数据进行精确融合，减少了参数估计过程的观测值误匹配率，提高了监测的精度和准确性，结合少量地面控制点，可以获得研究区三维立体增强信息。

技术领域

本发明涉及基于DS-InSAR技术的精细三维形变监测技术领域，特别涉及一种面向高分辨率SAR影像的InSAR点云融合及三维形变监测方法。

背景技术

合成孔径雷达干涉测量技术(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)是近几十年发展起来的一种新型空间大地测量方法。凭借着微波遥感全天时、全天候、大范围(几十公里到几百公里)监测的特点以及SAR卫星影像高精度(厘米到毫米级)和高空间分辨率(几十米到亚米级)的优势，InSAR技术已经越来越得到专家学者的认可，并被广泛用于监测火山、地震运动、山体滑坡、板块运动、冰川漂移、以及矿山开采、地下水抽取和填海等引起的各种地表形变。

近几年来，高分辨率(米级至亚米级)SAR卫星(TerraSAR-X/TanDEM-X、COSMO_SkyMed、ALOS-2等)的发射，使得InSAR技术应用范围愈加的广泛，像针对单个建筑物的形变和应力状况监测，制作高分辨率DEM，精细三维建模等等，这些都是中低分辨率SAR卫星数据实现不了的。SAR卫星的升级为我们带来了巨大的便利，但是也对传统的SAR数据处理技术提出了挑战。众所周知，地表形变通常是发生在三维空间框架下的，但是，由于SAR侧视成像特点，单个平台SAR数据只能获取雷达视线方向(LOS)上的地表形变量。因此，在InSAR形变监测中，通常需要融合多源观测值来获取目标三维形变。常规的多源SAR数据融合是将不同平台影像结果地理编码后，重采样到统一坐标系下获取同名观测量。一方面，这种融合方法并不能用于点目标InSAR技术(如PSI、SBAS等)，另一方面，对于高分辨率数据而言，不同成像轨道的差异，参考点参数误差，传播延迟等都会对编码结果产生影响，最终降低多维参数反演的精度，有必要研究更精确的多源数据融合方法。因此，本研究主要目标之一是实现多源高分辨率SAR影像的精确融合。

分布式雷达目标InSAR技术是目前InSAR形变监测领域的主流方向，常用的基于分布式散射体(DS)的时序InSAR技术主要有小基线集算法(SBAS)、时域相干目标算法(TCP-InSAR)、相干点目标分析(IPTA)以及SqueeSAR等。相较于永久散射体(PS)点而言，DS点数量更多，应用范围更广泛，在非城市区域同样可以获得丰富的点密度信息。因此，利用基于多源DS-InSAR技术可以监测许多复杂地形区的特定不良地质体的精细多维地表形变。结合以上各种方法的优点，本研究拟将常规二维SAR影像融合推广至三维，发展基于DS-InSAR的多源3D点云数据融合技术，并结合一种新颖的多维参数反演方法，来获取研究区精确三维形变。

发明内容

本发明提供了一种面向高分辨率SAR影像的InSAR点云融合及三维形变监测方法，其目的是为了减少参数估计过程的观测值误匹配率，提高三维形变监测的精度和准确性。

为了达到上述目的，本发明的实施例提供了一种面向高分辨率SAR影像的InSAR点云融合及三维形变监测方法，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；