基于分级构网模式的InSAR相位解缠方法及系统与流程

本发明涉及合成孔径雷达干涉测量技术领域，特别涉及一种基于分级构网模式的insar相位解缠方法及系统。

背景技术：

近20年以来合成孔径雷达卫星快速发展，在轨合成孔径卫星越来越多，数据越丰富。随着中国高分三号卫星的发射成功和应用，标志着我国低轨道合成孔径雷达卫星研制实现了重大突破，雷达成像卫星全面服务国民经济建设时代来临。由于雷达成像卫星独特的应用优势以及数据量的扩展，其在资源调查、减灾救灾、环境保护等领域的需求激增。

合成孔径雷达干涉测量技术(interferometricsyntheticapertureradar，insar)是将合成孔径雷达(syntheticapertureradar，sar)和干涉测量两种原理结合起来的技术，主要通过两幅天线或两次不同时间但近乎平行的观测，获取地面同一区域的两幅单视复影像(singlelookcompleximage,slc)，根据传感器飞行时的轨道参数以及干涉相位信息来获取地表高程信息。合成孔径雷达差分干涉测量(syntheticapertureradar，d-insar)技术是在insar技术基础上发展起来的获得两次成像时间内地表形变量的技术。insar以其全天时、全天候、高精度、大范围的优势为数字高程模型的获取以及地震、矿区、滑坡等地表形变监测提供新的手段。

若要获取地表某处的地形信息或形变信息，必须已知该点在影像中的绝对干涉相位，而干涉图中得到的相位只是介于-π和π之间的主值，要得到真实的相位必须在此基础上加/减2π整数倍，这个过程称为相位解缠。相位解缠作为insar关键技术之一，解缠结果的精度将直接影响最终结果的精度。然而由于sar卫星的侧视成像方式以及地形起伏等原因，雷达干涉图会出现时空去相干效应导致局部残差点密集，相位解缠受此影响会出现解缠错误。如何准确、高效地相位解缠仍是目前的难点和热点问题。

技术实现要素：

本发明提供了一种基于分级构网模式的insar相位解缠方法及系统，其目的是为了解决在含噪声区域存在解缠误差传递的问题。

为了达到上述目的，本发明的实施例提供了一种基于分级构网模式的insar相位解缠方法，包括：

步骤1，根据干涉相位图的相干性和多个参数得到不同质量的相位点序列，并根据质量的不同将所述相位点序列划分为一级点和二级点；

步骤2，对所述一级点构建不规则三角网，根据函数模型进行相位解缠求解解算，得到一级点解缠结果；

步骤3，对所述一级点和所述二级点进行联合构网，将所述一级点解缠结果带入到二级点的函数模型中进行相位解缠求解解算，得到二级点解缠结果；

步骤4，根据所述一级点解缠结果和所述二级点解缠结果得到最终的相位解缠结果图。

其中，所述步骤1具体包括：

检测所述干涉相位图内的残差点，并将所述残差点标记出来进行掩膜；

根据所述干涉相位图的相干性和离散梯度系数等质量图，设定最低相干性阈值和质量控制阈值；

将相干性低于最低相干性阈值的相位点进行掩膜，再根据质量控制阈值将相位点分为高质量的一级点和低质量的二级点。

其中，所述步骤2具体包括：

设有一大小为i*j的缠绕相位影像，进行相位恢复的原则是：

函数模型为：

其中，其中为已知量，为未知量；设置一个相位点为起算点，添加等式则观测方程为：v＝b·x-l；

其中，其中b是大小为(n+1)×t的矩阵，x是长度为t的待求数向量，l是大小为(n+1)的观测向量；

根据最小二乘准则v^tpv＝min求解，未知量x＝(b^tpb)^-1b^tpl即得到这些相位点的解缠相位值，称为φa。

其中，所述步骤3具体包括：

当一级点与二级点在干涉相位图中分布均匀，依次使二级点连接与其距离最近的三个一级点。

其中，所述步骤3还包括：

当不确定一级点与二级点在干涉相位图中的相位质量分布时，在二级点之间构成不规则三角网的基础上，连接距离最近的二级点和一级点。

本发明的实施例还提供了一种基于分级构网模式的insar相位解缠系统，包括：

划分模块，用于根据干涉相位图的相干性和多个参数得到不同质量的相位点序列，并根据质量的不同将所述相位点序列划分为一级点和二级点；

第一解算模块，用于对所述一级点构建不规则三角网，根据函数模型进行相位解缠求解解算，得到一级点解缠结果；

第二解算模块，用于对所述一级点和所述二级点进行联合构网，将所述一级点解缠结果带入到二级点的函数模型中进行相位解缠求解解算，得到二级点解缠结果；

构图模块，用于根据所述一级点解缠结果和所述二级点解缠结果得到最终的相位解缠结果图。

其中，所述划分模块包括：

检测标记单元，用于检测所述干涉相位图内的残差点，并将所述残差点标记出来进行掩膜；

设定单元，用于根据所述干涉相位图的相干性和离散梯度系数等质量图，设定最低相干性阈值和质量控制阈值；

划分单元，用于将相干性低于最低相干性阈值的相位点进行掩膜，再根据质量控制阈值将相位点分为高质量的一级点和低质量的二级点。

其中，所述第二解算模块包括：

第一构网单元，用于当一级点与二级点在干涉相位图中分布均匀，依次使二级点连接与其距离最近的三个一级点；

第二构网单元，用于当不确定一级点与二级点在干涉相位图中的相位质量分布时，在二级点之间构成不规则三角网的基础上，连接距离最近的二级点和一级点。

本发明的上述方案有如下的有益效果：

本发明的上述实施例由两幅单视复影像共轭相乘得到的干涉相位是折叠后的相位主值，其范围在(-π，π]。连续的真实相位φ与干涉相位相差2kπ。要想得到准确的高程信息必须在干涉相位的基础上获得准确的相位周期数k，从而获得真实相位φ。理想情况下，sar图像采样必须满足nyquist采样定理，图像的采样频率高于两倍的信号最高频率，即缠绕相位相邻相位差小于π，才能按一定路径对缠绕相位进行积分得到解缠相位。

附图说明

图1为本发明的基于分级构网模式的insar相位解缠方法的流程示意图；

图2为本发明的基于分级构网模式的insar相位解缠方法的整体流程图；

图3为本发明的基于分级构网模式的insar相位解缠系统的结构框图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明针对现有的在含噪声区域存在解缠误差传递的问题，提供了一种基于分级构网模式的insar相位解缠方法及系统。

如图1和图2所示，本发明的实施例提供了一种基于分级构网模式的insar相位解缠方法，包括：

步骤1，根据干涉相位图的相干性和多个参数得到不同质量的相位点序列，并根据质量的不同将所述相位点序列划分为一级点和二级点；

步骤2，对所述一级点构建不规则三角网，根据函数模型进行相位解缠求解解算，得到一级点解缠结果；

步骤3，对所述一级点和所述二级点进行联合构网，将所述一级点解缠结果带入到二级点的函数模型中进行相位解缠求解解算，得到二级点解缠结果；

步骤4，根据所述一级点解缠结果和所述二级点解缠结果得到最终的相位解缠结果图。

本发明的上述实施例所述的基于分级构网模式的insar相位解缠方法由两幅单视复影像(.slc)共轭相乘得到的干涉相位是折叠后的相位主值，其范围在(-π，π]。连续的真实相位φ与干涉相位相差2kπ。要想得到准确的高程信息必须在干涉相位的基础上获得准确的相位周期数k，从而获得真实相位φ。理想情况下，sar图像采样必须满足nyquist采样定理，图像的采样频率高于两倍的信号最高频率，即缠绕相位相邻相位差小于π，才能按一定路径对缠绕相位进行积分得到解缠相位。

解缠的数学原理阐述：假设目前的解缠相位为其中i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n，其行方向和列方向上的一阶差分分别为和

理想情况下，干涉相位图中没有噪声的干扰，解缠前后的相位梯度应该处处相等，且相位梯度绝对值小于π。解缠相位φ(i，j)行方向和列方向上的一阶差分应该与缠绕相位的对应方向一阶差分一致，即

基于最小二乘准则的相位解缠目标函数为：

其中，

未知量φ是全局范围内的最优解，满足下式的关系：

(φ(i+1，j)-2φ(i，j)+φ(i-1，j))+(φ(i，j+1)-2φ(i，j)+φ(i，j-1))＝ρ(i，j)；

其中，

其中，所述步骤1具体包括：

检测所述干涉相位图内的残差点，并将所述残差点标记出来进行掩膜；

根据所述干涉相位图的相干性和离散梯度系数等质量图，设定最低相干性阈值c1和质量控制阈值c2；

将相干性低于最低相干性阈值c1的相位点进行掩膜，再根据质量控制阈值c2将相位点分为高质量的一级点和低质量的二级点。

其中，所述步骤2具体包括：

设有一大小为i*j的缠绕相位影像，进行相位恢复的原则是：

函数模型为：

其中，其中为已知量，为未知量；设置一个相位点为起算点，添加等式则观测方程为：v＝b·x-l；

其中，其中b是大小为(n+1)×t的矩阵，x是长度为t的待求数向量，l是大小为(n+1)的观测向量；

根据最小二乘准则v^tpv＝min求解，未知量x＝(b^tpb)^-1b^tpl即得到这些相位点的解缠相位值，称为φa。

其中，所述步骤3具体包括：

当一级点与二级点在干涉相位图中分布均匀，依次使二级点连接与其距离最近的三个一级点。

其中，所述步骤3还包括：

当不确定一级点与二级点在干涉相位图中的相位质量分布时，在二级点之间构成不规则三角网的基础上，连接距离最近的二级点和一级点。

根据干涉相位图的相干性和其他可靠性指标划分出不同等级的相位点。首先进行干涉图内残差点的检测，残差点的存在是最直接的解缠误差来源，因此将残差点标记出来进行掩膜。然后根据相干性以及离散梯度系数等质量图，设定最低相干性阈值c1和质量控制阈值c2。将相干性低于最低相干性阈值c1的相位点进行掩膜，根据干涉图的质量c1的建议参考值为0.1-0.5。再根据质量控制阈值c2将相位点分为高、低质量两部分，c2的建议参考值为0.6-0.9。得到的不同质量相位点我们分别将其称为一级点与二级点。最终的掩膜情况由如下等式定义：

为了使一级点在影像中均匀分布，我们设定距离阈值与形态学中的一些算法对一级点与二级点的分布进行检测，将孤立存在或者孤岛形式存在的一级点进行剔除。距离阈值是判断一级点之间构成的delaunay三角网的弧段是否过长的标准，若某一点其连接周围相位点的弧段长度都过长，则可以判定此点为孤立存在的高相干相位点，即便其相干性高，但是由于离其他高质量相位点过远，有可能是雷达入射方向引起的相干性高或者是相干性估计错误，这类点的相位值并不可靠，需要在一级点的序列中将其剔除，此检测方法也适用于孤岛效应，我们定义孤岛为少量的、距离周围其他点均较远的一级点。具体检测过程为，根据距离阈值将形态学中的膨胀尺度设为距离阈值的一半，将一级点分布图进行膨胀运算得到连通域二值图，再去掉连通域面积小于孤岛面积的部分，包含在剩下的连通域二值图内的一级点即为最终的一级点。二级点序列为所有参与解缠的相位点减去一级点。

以一级点的delaunay三角网所连接的弧段为基础模型，以表示真值，用δνp来表示解缠前后相位梯度的增量。函数模型：其中即为已知量，为未知量。设置一个相位点为起算点，添加等式则建立如下等式：

设首次参与构建三角网的相位点为t个，三角网模型中共有n个弧段，上式可以简化为v＝b·x-l，其中b是大小为(n+1)×t的矩阵，x是长度为t的待求数向量，l是大小为(n+1)的观测向量。对应的权阵是大小为(n+1)×(n+1)的对角矩阵p，c为各相位点的相干性值。最后一行代表的是起算数据，其权值为1。

根据最小二乘准则v^tpv＝min求解，未知量x＝(b^tpb)^-1b^tpl即得到这些相位点的解缠相位值，称为φa。使用matlab科学计算软件中带有的预解共轭梯度(preconditionedconjugategradientsmethod，pcg)方法、双共轭梯度(biconjugategradientsmethod，bicg)方法均可快速求解可靠结果，在解算稀疏线性方程组中添加迭代阈值ε，ε＝10^-8。

由于首次参与解缠的相位点质量高，噪声低，得到的解缠结果准确而可靠。在第二次解缠过程中将这些相位点的解缠结果作为已知值来约束第二次的求解会提高准确度。第二次解缠中所有参与相位解缠的相位点构建不规则三角网，此处我们可以有两种构网方式，可以根据影像质量情况来进行自主选择。当一级点与二级点都在图像中分布均匀，彼此交叉存在时，可以采用的构网策略是依次对于二级点连接其距离最近的三个一级点。当不确定影像中相位质量分布时，可以采用全构网方式，即二级点之间构成不规则三角网基础上再连接最近的二级点与一级点。

在这次的三角网模型中弧段有为两类，一类是由已经解算过的一级点连接未解算的二级点，一类是由两个未解算的二级点相连。在此处我们添加一级点解缠约束，把第一次解缠结果φa作为已知值参与本次解缠解算。

如图所示的a-b弧段，相位之间的关系式为：

b-c弧段，相位之间的关系式为：

a-c弧段，相位之间的关系式为：

其中φb是第一次此相位点的解缠结果。

根据这样的关系，可以建立如下等式：

同理，根据最小二乘准则v^tpv＝min，求解未知量x＝(b^tpb)^-1b^tpl即得到这些相位点的解缠相位值，称为φb，权阵p的计算方法与第一次解缠过程相同，此处不再说明。φb是干涉相位图中的低相干相位的稀疏点解缠结果，最后在原影像位置将φa与φb结合得到最终相位解缠结果图。

在本次三角网络模型中，每一个二级点的周围至少都有一级点或二级点相连，尤其当采用全构网模型时，多余观测丰富，求解结果可靠。高质量相位点与剩余的低质量的相位点再次构成三角网进行结算，由于低质量相位点周围存在高质量点作为控制点，因此其解缠结果准确率提高，与此同时噪声点的解缠结果误差不会传递到周围。

如图3所示，本发明的实施例还提供了一种基于分级构网模式的insar相位解缠系统，包括：

划分模块，用于根据干涉相位图的相干性和多个参数得到不同质量的相位点序列，并根据质量的不同将所述相位点序列划分为一级点和二级点；

第一解算模块，用于对所述一级点构建不规则三角网，根据函数模型进行相位解缠求解解算，得到一级点解缠结果；

第二解算模块，用于对所述一级点和所述二级点进行联合构网，将所述一级点解缠结果带入到二级点的函数模型中进行相位解缠求解解算，得到二级点解缠结果；

构图模块，用于根据所述一级点解缠结果和所述二级点解缠结果得到最终的相位解缠结果图。

其中，所述划分模块包括：

检测标记单元，用于检测所述干涉相位图内的残差点，并将所述残差点标记出来进行掩膜；

设定单元，用于根据所述干涉相位图的相干性和离散梯度系数等质量图，设定最低相干性阈值c1和质量控制阈值c2；

划分单元，用于将相干性低于最低相干性阈值c1的相位点进行掩膜，再根据质量控制阈值c2将相位点分为高质量的一级点和低质量的二级点。

其中，所述第二解算模块包括：

第一构网单元，用于当一级点与二级点在干涉相位图中分布均匀，依次使二级点连接与其距离最近的三个一级点；

第二构网单元，用于当不确定一级点与二级点在干涉相位图中的相位质量分布时，在二级点之间构成不规则三角网的基础上，连接距离最近的二级点和一级点。

本发明的上述实施例所述的基于分级构网模式的insar相位解缠方法及系统由两幅单视复影像(.slc)共轭相乘得到的干涉相位是折叠后的相位主值，其范围在(-π，π]。连续的真实相位φ与干涉相位相差2kπ。要想得到准确的高程信息必须在干涉相位的基础上获得准确的相位周期数k，从而获得真实相位φ。理想情况下，sar图像采样必须满足nyquist采样定理，图像的采样频率高于两倍的信号最高频率，即缠绕相位相邻相位差小于π，才能按一定路径对缠绕相位进行积分得到解缠相位，从而克服由噪声区域引起解缠误差的问题，算法稳健可靠，易于编程实现，有利于insar进行更准确的相位解缠。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。