一种时序星载雷达数据处理方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及干设测量技术领域，尤其设及一种时序星载雷达数据处理方法和装 置。
【背景技术】
[0002] 自上世纪八十年代W来，基于星载雷达数据的干设测量技术已被广泛用于全天 候、全天时、大范围和高精度地监测地表及地面设施的形变，包括桥梁、大巧、机场及建筑综 合体等。目前，InSAR(Synthetic Aperture Radar Interferomehy，合成孔径雷达干设）测 量技术已经成为监测及评估地震、火山及滑坡等自然灾害的重要手段之一，在环境恶劣区 域，甚至是唯一手段。其干设技术原理可简单概括为通过比较在同一地区相同成像几何条 件下，不同时刻获取的复数雷达数据的相位信息来推算地表的形变。雷达卫星一般位于高 度为800千米左右的轨道上，由于当前定轨技术精度的限制，对同一地区卫星的重访位置难 W-致，从而造成在对地物目标两次成像时存在入射角度的差异，该差异可W用两次成像 时卫星之间的距离来描述，运个距离通常被称之为基线。基线长度的精确测定对利用干设 测量技术获取地面高程及形变具有至关重要的作用。直观上，如果知道两次卫星的坐标即 可算出基线长度，但由于定轨技术精度所限，所确定的卫星坐标通常会存在数厘米或数十 厘米的误差。运种轨道误差会传播到基线上，形成基线误差，最终体现到干设相位中，从而 成为InSAR技术的误差源之一。
[0003] 目前已有多种方法来估计基线误差。由于基线误差会通过平地效应和高程传播到 干设相位中，现有方法均通过对相位的分析来计算轨道误差。首先假设干设相位成功解缠， 即不存在相位模糊度，并且观测区的形变、地形残差和大气延迟误差可W忽略不计，运时解 缠相位的贡献主要与基线的平行雷达视线和垂直雷达视线运两个方向的分量有关，通过在 成像区域均匀选取高程已知的控制点，建立观测方程，利用最小二乘来解算影像中屯、点的 基线和基线变化率。但是运种方法需要干设相位的成功解缠，但事实上解缠的成功率在实 际中无法保证，特别是在低相干区域，例如植被区、地形复杂区及高楼林立的城区，从而影 响到基线估计的精确度，另外，该方法需要对每个干设基线进行改正，在利用InSAR技术分 析海量雷达干设数据时效率低下。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于提供一种时序星载雷达数据处理方法和装置，旨在解决现有技 术中因相位误差，如解缠误差、长波形变信号、大气延迟误差W及地形残差等干扰而导致的 基线估计的精确度不高，W及在利用InSAR技术分析海量雷达干设数据时需对每一个干设 图进行基线精化导致的效率低下的问题。
[0005] 本发明第一方面，提供一种时序星载雷达数据处理方法，包括：
[0006] 根据获取的时序星载雷达数据，构建时序干设测量模型，所述时序星载雷达数据 包括雷达影像，所述时序干设测量模型用于计算目标卫星的轨道误差和高程误差；
[0007] 根据所述时序干设测量模型，计算所述轨道误差和所述高程误差；
[0008] 基于所述轨道误差和所述高程误差重构基线误差相位，所述基线误差相位用于确 定基线及基线的变化率。
[0009] 本发明第二方面，提供一种时序星载雷达数据处理装置，包括：。
[0010] 模型构建模块，用于根据获取的时序星载雷达数据，构建时序干设测量模型，所述 时序星载雷达数据包括雷达影像，所述时序干设测量模型用于计算目标卫星的轨道误差和 高程误差；
[0011] 误差计算模块，用于根据所述时序干设测量模型，计算所述轨道误差和所述高程 误差；
[0012] 重构模块，用于基于所述轨道误差和所述高程误差重构基线误差相位，所述基线 误差相位用于确定基线及基线的变化率。
[0013] 本发明与现有技术相比存在的有益效果是:本发明提供的技术方案根据时序星载 雷达数据，构建能够同时计算轨道误差和高程误差的时序干设测量模型，从而实现从缠绕 的雷达干设相位中直接精确分离出轨道误差和高程误差，并基于轨道误差和高程误差重构 基线误差相位，从而提高基线估计的精确度和效率。
【附图说明】
[0014] 图1是本发明实施例一提供的时序星载雷达数据处理方法的流程图；
[0015] 图2是本发明实施例一提供的时序星载雷达数据处理方法中轨道误差对基线估计 的影响的示意图；
[0016] 图3是本发明实施例一提供的时序星载雷达数据处理方法中雷达成像的几何示意 图；
[0017] 图4是本发明实施例一提供的时序星载雷达数据处理方法中典型的干设图中的基 线误差示意图；
[0018] 图5是本发明实施例二提供的时序星载雷达数据处理方法的流程图；
[0019] 图6是本发明实施例Ξ提供的时序星载雷达数据处理装置的组成示意图；
[0020] 图7是本发明实施例四提供的时序星载雷达数据处理装置的组成示意图。
【具体实施方式】
[0021] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，W下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用W解释本发明，并 不用于限定本发明。
[0022] W下结合具体附图对本发明的实现进行详细的描述。
[0023] 实施例一：
[0024] 图1是本发明实施例一提供的时序星载雷达数据处理方法的流程图，具体包括步 骤S101至S103,详述如下：
[0025] S101、根据获取的时序星载雷达数据，构建时序干设测量模型，该时序星载雷达数 据包括雷达影像，该时序干设测量模型用于计算目标卫星的轨道误差和高程误差。
[0026] 载有合成孔径雷达的卫星可在800千米的轨道上对地球进行重复观测，地面站通 过星载GPS(Global化sitioning System,全球定位系统）等设备对卫星进行追踪及定位， 但由于定位精度的限制，星载GPS所确定的卫星位置不可避免存地在误差，两次卫星观测位 置间的距离即为基线。显然地，卫星的轨道误差会传播至基线上产生基线误差。图2示出了 轨道误差对基线估计的影响，其中S1和S2表示卫星对地观测时的位置，Bo为S1和S2之间的 矢量距离即基线，α为观测基线与水平方向夹角，β为误差基线与水平方向夹角，Θ为雷达波 入射角。真实的基线矢量Β等于Bo和由轨道误差引起的基线误差矢量η之和。
[0027] 具体地，根据研究区域内所获取的所有时序星载雷达数据，构建一个时序干设测 量模型，该时序干设测量模型能够将轨道误差和高程误差同时解算出来。
[0028] 考虑到海量的雷达数据，对于同一研究区域，每一期影像通常有数百万个有效监 测点，若数十期影像的数据同时处理，数据量将极为庞大。为了解决相位模糊度问题W及抑 制大气延迟误差，需要对有效监测点进行采样，并对采样点进行空间差分处理，将采样点的 差分相位作为基本观测参照值，可W采用顾及监测密度和相位梯度的四叉树采样来确定基 本观测参照值。基本观测参照值确定之后，需要建立待估参数与基本观测参照值之间的关 系，即时序干设测量模型，其中待估参数包括采样点的形变序列、地形残差和轨道误差，其 中地形残差包括了高程误差。为了提高计算效率，可W根据干设图及雷达影像的线性组合 关系，将干设图轨道误差转为雷达影像的虚拟轨道误差，即将干设图中的轨道误差分量分 解到每一个雷达影像上，通过获取雷达影像的虚拟轨道误差参数来重构干设图的轨道误 差，建立待估参数与基本观测参照值之间的关系，作为时序干设测量模型。
[0029] S102、根据时序干设测量模型，计算轨道误差和高程误差。
[0030] 具体地，步骤S101得到的时序干设测量模型可W是一个超大型线性稀疏系统，采 用共辆梯度法，通过迭代方式完成对模型中待估参数的解算，从而分离出轨道误差和高程 误差。
[0031] S103、基于轨道误差和高程误差重构基线误差相位，该基线误差相位用于确定基 线及基线的变化率。
[0032] 由于InSAR测量技术是一种利用相位测距的技术，是通过测量两次卫星到地面目 标的距离，即斜距的变化来推算目标高程或形变。图3示出了卫星雷达成像的几何示意图， 其中S1和S2表示卫星对地观测时的位置，B为S1和S2之间的距离即基线，P为地表目标即相 干点，P'为地表目标在楠球面的投影，Z为目标点的高程，Η为卫星高，0代表楠球原点，α为基 线方向角，Θ为目标点对应的雷达波入射角，θ〇为忽略目标点高程的雷达波入射角，Ρ为卫星 至地面目标的距离，阴影区域表示地形。可W看到地面目标Ρ的高程及形变都会产生斜距 差，同样地，基线Β的基线误差也会产生斜距差，运些斜距差反映到卫星雷达的干设相位上 则显示为干设条纹，如图4所示。在图4显示的干设图中可W明显看到因基线误差引起的干 设条纹，条纹越密说明基线误差越大，该示例数据来自于C波段的化Vi sat/ASAR星载雷达， 成像区为罗布泊。因此，基线误差相位可W有两部分组成，包括平行基线相位和高程作用下 的垂直基线相位。
[0033] 具体地，在重构基线误差相位时，根据时序干设测量模型计算得到的轨道误差和 高程误差，分别重构水平基线相位和垂直基线相位，从而完成基线误差相位的重构。对重构 后的基线误差相位，可W利用最小二乘原理来确定基线W及基线的变化率。
[0034] 本实施例中，根据时序星载雷达数据，构建能够同时计算轨道误差和高程误差的 时序干设测量模型，从而实现从缠绕的雷达干设相位中直接精确分离轨道误差和高程误 差，并基于轨道误差和高程误差重构基线误差相位，从而提高基线估计的精确度和效率。 [003引实施例二：
[0036] 图5