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1. 结合序贯平差方法监测地表形变的InSAR时序分析技术

王辉, 曾琪明, 焦健, 陈继伟

北京大学学报自然科学版 2021, 57 (2): 241-249. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2021.002

摘要（944）

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PDF（pc）（10197KB）（254）

基于短重访周期SAR卫星影像, 对黄河三角洲地表形变进行高效和持续监测的SBAS-InSAR时序分析。首先对研究区已有的SAR影像集进行干涉处理, 得到干涉图, 并进行大气效应校正和轨道误差去除, 然后利用传统的SBAS (small baseline subset)方法获取地表形变。在此基础上, 当增加新的SAR数据时, 采取渐进式SBAS方法处理, 反演新时刻的地表形变。渐进式SBAS方法融合序贯平差的思想, 以已有的解算结果为基础, 结合新的观测数据进行增量解算, 可以达到整体解算的效果。相对于传统的SBAS方法, 每次增加新影像都要采用重新全部解算的方式, 能够减少冗余运算, 提高计算效率。实验证明, 基于2018年5月—2016年8月在黄河三角洲地区获取的 Sentinel-1 卫星SAR数据, 利用渐进式SBAS方法反演的地表形变与地表实测控制点结果相近, 相关系数(R)为0.82, 且与传统的SBAS方法反演得到的地表形变速率差异在1 mm/a内, 解算时间缩短约40%, 能够持续高效地监测地表形变。

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2. TerraSAR-X数据沿轨干涉运动目标检测研究

焦健, 田崇瑞, 黄江辉, 曾琪明

北京大学学报自然科学版 2020, 56 (1): 164-172. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2019.112

摘要（692）

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PDF（pc）（6266KB）（49）

为检验TerraSAR-X数据在地面运动目标检测(GMTI)应用中的潜力, 并验证基于SAR沿轨干涉图的幅度和相位联合统计特性以及恒虚警率的检测方法(ATI-CFAR)对TerraSAR-X数据的适用性, 利用TerraSAR-X卫星单发双收模式数据, 基于一种ATI-CFAR方法, 结合数据特点进行改进, 对北京北五环部分路段开展GMTI实验研究。结合地面同步实验进行验证分析, 结果表明: 1) TerraSAR-X数据能够应用于GMTI, 但干涉相位受干扰严重, 使用统计的方法确定ATI相位阈值易发生过度估计, 导致大量漏检; 2) 基于车速先验知识确定相位阈值, 利用图解法确定ATI幅度阈值, 能够有效地改善检测结果。本文方法检出率和正确率分别达到70%和87.5%, 证明了其对TerraSAR-X数据的适用性, 反映出 TerraSAR-X数据在GMTI应用中的潜力。

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3. 一种适用于时序InSAR的同质像元加权干涉相位滤波方法

黄俊松, 曾琪明, 焦健, 高胜

北京大学学报自然科学版 2018, 54 (6): 1242-1250. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2018.032

摘要（952）

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PDF（pc）（35224KB）（338）

为了有效地利用多时相InSAR的时间维度信息, 并保证滤波窗口内像元的同质性, 提出一种同质像元加权干涉相位滤波方法。首先采用拟合优度检验, 对多时相SAR 图像的同质像元进行识别, 然后在同质像元之间进行加权干涉相位滤波, 以保证中心像元在滤波过程中不受周边非同质像元干扰。基于真实干涉SAR图像的实验结果表明, 与经典Goldstein滤波及Lee滤波相比, 该滤波方法在目视效果、相位残差点数量及相位导数标准差3个指标上具有优势, 实现滤波器的设计初衷。

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4. 一种基于AMSR-E和ASAR数据的土壤水分协同反演方法

李新, 曾琪明, 王心逸, 黄江辉, 焦健

北京大学学报（自然科学版） 2016, 52 (5): 902-910. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2015.142

摘要（1355）

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PDF（pc）（2781KB）（1264）

在缺乏卫星过境时地面同步观测数据的情况下, 大范围高时空分辨率的土壤水分监测存在一定的困难。针对这一问题, 提出一种不依赖地面土壤水分同步观测数据的主、被动微波协同反演逐日高空间分辨率的土壤水分观测新方法。该方法将补偿后的 AMSR-E 土壤水分作为“高时间分辨率土壤水分观测控制值”, 以此计算逐日土壤水分变化量, 并结合 ASAR 交替极化模式数据, 反演高空间分辨率的土壤水分基准日期值, 然后基于两者建立土壤水分协同反演模型。该模型适用于地势比较平坦、地表粗糙度较小且无植被覆盖或植被覆盖度较低的区域。在陕西省渭北台塬西部地区的试验结果表明: 该方法参数拟合的决定系数约为0.81; 反演得到的土壤水分与凤翔县农业气象站地面实测土壤湿度数据对比, 两者的决定系数为 0.92, 土壤体积含水量的均方根误差为0.025。反演结果可用于水分限制条件下作物生长模拟。

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5. 条带式InSAR大气效应影响分析研究

崔喜爱,曾琪明,童庆禧,焦健,梁存任

北京大学学报（自然科学版）

摘要（852）

PDF（pc）（7261KB）（89）

针对重复轨道合成孔径雷达干涉测量(InSAR)中的大气效应问题, 以伊朗巴姆地区Envisat ASAR条带模式数据为例, 在开源软件ROI_PAC基础上自主编程实现了InSAR大气效应的去除, 并通过干涉处理过程不同阶段的输出结果, 定性及定量比较了大气校正前后的差异。研究结果表明: 条带式SAR数据干涉处理过程中, 大气相位一定程度上影响了残余平地相位的去除, 校正后雷达视线向形变量测量误差降低了约20 mm, 证明大气效应的去除能够提高InSAR测量结果的精度。

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