基于幅相差异性分析的地基SAR高质量像素点选择方法技术

本发明专利技术公开了一种基于幅相差异性分析的地基SAR高质量像素点选择方法，使用本发明专利技术可以从地基SAR图像中准确的选择出幅相单点性和区域性稳定的像素点，有利于提高差分干涉形变测量精度，为滑坡灾害的预测预警提供准确的一维形变数据。首先采用幅度离差法，对像素点进行幅度分类；其次基于聚类相位分析，选择出幅度和相位均高度稳定的像素点；然后基于时序相位分析，选择出幅度高稳定、相位高稳定的像素点；最后基于区域幅相分析，选择出幅相区域性稳定像素点。稳定像素点。稳定像素点。

【技术实现步骤摘要】
基于幅相差异性分析的地基SAR高质量像素点选择方法


[0001]本专利技术属于合成孔径雷达
，具体涉及一种基于幅相差异性分析的地基SAR高质量像素点选择方法。

技术介绍

[0002]作为一种高精度的形变测量仪器，地基SAR(合成孔径雷达，Synthetic Aperture Radar)已经在形变监测领域得到了广泛的应用。地基SAR通常是基于差分干涉测量技术，通过对同一位置、不同时刻获取的两幅SAR图像进行差分干涉处理，基于相位信息来实现形变测量。由于受到系统热噪声、大气扰动等非理想因素的影响，干涉相位图中部分像素点的相位质量很低，需要选择出高相位质量的像素点来进行形变分析。
[0003]幅度离差法已经在地基SAR领域得到了广泛的应用，通过计算每一个像元在多幅时序SAR图像中的幅值标准差与幅度均值的比值，然后设置合理的门限，来实现PS(永久散射体，Permanent Scatterer)的选择。该方法可以有效选择出山体、矿坑、城镇等场景中的裸露岩石、混凝土建筑等高相干目标。但对于一些欠相干场景，如生长着植被的山体边坡等，由于该类型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于幅相差异性分析的地基SAR高质量像素点选择方法，其特征在于，包括如下步骤：通过计算多幅地基SAR图像的幅度离差值，设定幅度离差门限；根据所述门限从所述多幅地基SAR图像中，选择出幅度高稳定和中稳定像素点；对于幅度高稳定像素点进行相位筛选，基于聚类相位分析，提取出幅度以及相位均高度稳定的像素点；以幅度和相位均高度稳定的像素点为基准，基于时序相位分析，提取出幅度中稳定和相位高稳定的像素点；对幅度高或中稳定以及相位低稳定的像素点进行区域幅相分析，提取出幅度以及相位区域性稳定的像素点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述幅度离差门限为0.2和0.4，幅度离差值低于0.2的像素点作为幅度高稳定像素点，介于0.2和0.4之间的像素点作为幅度中稳定像素点，高于0.4的像素点作为幅度低稳定像素点。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述聚类相位分析中，通过对所有的幅度高稳定像素点进行聚类划分后，首先计算出每一个聚类中心点的相位序列，然后计算出聚类中每一个像素点的相干系数；设定相干系数门限，相干系数高于门限的像素点作为幅相高稳定像素点，低于门限的作为幅度高稳定、相位低稳定像素点；经过相干系数筛选后，对于幅相高稳定像素点重新进行聚类划分，并计算出各个聚类中心的平均相位序列；然后建立Delaunay三角网来连接聚类中心。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用K均值聚类算法将像素点划分为K个聚类；设定各聚类中幅度高稳定像素点的平均数量为100，K的取值取决于幅度高稳定像素点的总数量及其在图像中的分布情况；聚类中心点C
k
的复相位序列表示为其中，r
n
表示聚类中第n个像素点与聚类中心点C
k
之间的距离，e()表示复函数，Ang()表示对一个复数求相位；表征第k个聚类中N
k
个幅度高稳定像...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓云开，胡程，田卫明，曾涛，朱嘉鑫，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：