基于地形分割的区域自适应多尺度InSAR大气延迟校正方法

本发明属于insar形变测量技术中差分干涉图的大气延迟相位改正，涉及一种基于地形分割的区域自适应多尺度insar大气延迟校正方法，具体为一种根据大气延迟分布与区域地形存在相关性与差异性的时间与空间特征，利用改进的地形分割算法基于dem高程数据对研究区域进行自适应划分，在此基础上利用线性模型估计不同时刻下不同尺度的大气延迟相位，进而实现insar大气延迟相位校正的一种方法。

背景技术：

1、对流层大气延迟一直是insar形变监测结果中的一个主要误差源，主要与大气中的水汽含量及其分布差异有关。zebker h a等(zebker h a,rosen p a,hensleys.atmospheric effects in interferometric synthetic aperture radar surfacedeformation and topographic maps.journal of geophysical research,1997,102(b4))研究表明在一次干涉处理中的两幅sar数据如果成像时大气中的水汽含量仅变化20％就可导致10～14cm的形变误差，其将严重影响insar形变监测的精度和可靠性。在地形起伏的山区，受分层效应影响的水汽随地表高程的变化非常显著，严重影响insar形变监测的精度。因此有效的大气延迟改正对提升insar技术测量精度至关重要。经验函数模型(如线性模型)是目前广为使用的大气校正方法之一，通过模拟地形高程与相位之间的关系能够有效估计小空间尺度下由垂直分层效应导致的大气相位延迟。然而当大气压强、温度、相对湿度等因素差异导致大气延迟呈现为大空间尺度上的区域差异性时，单一的经验函数关系将无法适用于全局大气相位延迟估计的需求。针对这个问题，bekaert d等(bekaert d,hooper a,and wright t.a spatially variable power law tropospheric correctiontechnique for insar data.journal of geophysical research:solid earth,2015,120(2):1345-56)提出了基于局部窗口的大气延迟估计方法，通过将研究区域划分为多个小窗口，以适应大气延迟特征在空间尺度上的变化。

2、但是现有的区域分割方法多使用指定大小的规则格网或根据研究区的几何范围进行空间等尺度划分，虽然能够一定程度上减轻大气延迟的空间变化影响，但这类区域划分方法没有考虑到大气延迟空间分布特征与地形间的相关性的差异。而在实际应用中，复杂的山区环境中气候条件往往随着地形和流域特征而变化，导致大气延迟相位的时空异质性，使用常规区域分割方法容易在一个窗口内混入多种不同尺度特征的大气延迟，造成模型参数估计出现偏差，导致在校正的过程中反而引入误差。因此，如何顾及大气延迟分布特征与地形间相关性与差异性，采用合理的方法划分研究区域，如何实现多尺度大气相位的准确估计是使用函数模型方法估计insar大气延迟相位亟待解决的难题。

技术实现思路

1、解决的技术问题：针对上述技术问题，本发明提供一种基于地形分割的区域自适应多尺度insar大气延迟校正方法，能有效解决传统大气校正方法所使用的窗口缺乏对地形特征适应性以及大气延迟相位的空间异质性导致的多尺度问题。

2、技术方案：基于地形分割的区域自适应多尺度insar大气延迟校正方法，包括以下步骤：

3、s1、数据获取及预处理：获取研究区域的sar影像数据和dem数据并进行预处理，得到解缠相位数据和雷达坐标系下的dem数据；

4、s2、研究区域划分：使用雷达坐标系下的dem数据，基于地形分割算法提取研究区域内的主要分水线对研究区域进行自适应划分；

5、s3、模型参数迭代估计：按照设定的步长在影像中选取观测点，利用形变速率掩膜去除形变区的观测点，使用稳定的观测点参与模型参数估计；

6、s4、大气延迟相位平滑：将每个子区域对应估计的模型参数数值赋予该区域的质心像元作为插值用的已知点，利用b样条函数拟合和插值大气模型参数到整张影像中的所有像元，保证不同窗口间大气延迟相位的平滑过渡；

7、s5、大气延迟校正与形变结果解算：将步骤s4处理后的大气延迟相位从初始干涉数据中减去，并使用大气校正后的干涉数据进行insar的形变解算工作，最终得到大气校正后的insar形变结果。

8、优选的，步骤s2的具体过程为：首先计算dem数据的形态学梯度，然后在不同的结构尺度下使用形态学开闭重建运算对梯度图像进行多级滤波，再将形态学滤波结果进行加权平均得到多级滤波后的梯度结果，对原始dem的形态学梯度进行滤波重建以优化梯度图像，表达式如下式所示：

9、

10、其中，g(x,y)'为最终的梯度结果，和·为分别为开重构操作符和闭重构操作符，i为进行开闭重建运算的次序，结构元素bi的半径r随i增长而增大，有ri＝10i，n为进行重建运算的总次数，wi为权重，满足wi＝exp(1-i)，g(x,y)为形态学梯度图像。

11、进一步的，形态学梯度图像g(x,y)的表达式如下：

12、

13、其中，f(x,y)为原始图像，b为圆盘状结构元素，和分别表示灰度形态学的膨胀和腐蚀运算。

14、优选的，步骤s3的具体过程为：以相位解缠数据为参考，在划分后的每个子区域中分别用线性模型拟合大气延迟相位，采用最小二乘方法估计每个子区域的模型参数，从而得到不同区域下的多尺度大气延迟相位。使用n景slc影像生成了m-1幅干涉对，每幅差分干涉图中的地形相位和轨道相位分量已被除去，从划分的某一子区域中共采样n个观测点，线性模型中大气延迟相位和地表高程的关系式如下式所示：

15、

16、其中，为第n幅slc影像中的第i个子区域内某一像元处的大气延迟相位，ki,n和ci,n分别为线性模型中的斜率和截距参数，hi为该像元对应的地表高程；经过大气相位校正后的干涉相位可以表示为：

17、

18、其中，为第i个子区域经大气校正后每个观测点的残余相位矩阵，为克罗内克积操作符，ei为n×1的全1向量，为每幅干涉相位矩阵，表示每幅干涉图中的每个采样点处的干涉相位观测值，si为该子区域内用于模型参数估计的观测矩阵，a为描述干涉对构网的m×(n-1)的设计矩阵，不损失一般性，将主影像的大气延迟设置为0，从而将其对应列从设计矩阵中移除，pi为每景slc的模型参数矩阵，表达式分别如下所示：

19、

20、通过最小二乘方法求解，得到每一景slc中每个划分区域内的模型参数，从而计算出每景差分干涉图中的大气相位。得到初步估计的干涉图大气延迟相位后，将其从原始相位解缠数据中减去，并将残余相位作为新的输入数据，对模型参数进行迭代估计。重复上述模型参数估计的过程直至满足迭代停止的条件，最终该区域内的模型参数即为所有迭代过程中估计出的模型参数的总和。即满足：

21、

22、

23、其中，和为第m幅干涉图中第i个子区域内的线性模型参数迭代估计的最终结果，j为迭代次数，和是第j次迭代过程中得到的线性模型参数值。将和代入线性模型中大气延迟相位和地表高程的关系式中即可获得该子区域在每一景slc中的大气延迟相位。

24、进一步的，所述迭代停止的条件为：前后两次迭代过程中子区域内相位残差的均方根均值的变化量小于1mm或达到设置的最大迭代次数。

25、有益效果：本发明基于地形分割的区域自适应多尺度insar大气延迟校正方法，首先利用dem数据和改进的地形分割算法提取主要分水线，对研究区域进行自适应划分，得到空间尺度更切合大气延迟分布特征的多个子区域，在此基础上使用线性模型迭代估计每个子区域内的大气延迟相位，从而实现多尺度大气延迟校正，有助于局部大气延迟的准确估计。