基于冗余观测数对InSAR相位解缠绕网络的优化方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种基于冗余观测数对InSAR相位解缠绕网络的优化方法及装置。该方法在基于待监测区域内不同时刻观测的SLC影像，获取目标数量个短基线干涉图、相应干涉图的缠绕相位和相应干涉图中的候选点，得到每两个候选点相连形成的弧段对应的弧段相位差和空间网络；基于预设筛选条件和空间网络中各弧段的弧段相位差，对各弧段进行筛选，得到筛选后的相位解缠绕网络；对筛选后的相位解缠绕网络进行优化，得到优化后的相位解缠绕网络，之后采用基于边约束的线性规划算法，得到短基线干涉图中各弧段的解缠绕相位，通过解缠绕处理，得到当前相位解缠绕网络。该方法可同时兼顾和控制相位解缠绕精度和效率。位解缠绕精度和效率。位解缠绕精度和效率。

【技术实现步骤摘要】
基于冗余观测数对InSAR相位解缠绕网络的优化方法及装置


[0001]本申请涉及InSAR数据处理
，具体而言，涉及一种基于冗余观测数对InSAR相位解缠绕网络的优化方法及装置。

技术介绍

[0002]目前，InSAR技术是大规模、高精度地表变形监测最佳方法之一，已成为现代地球科学研究中的重要技术手段。快速获取正确的解缠绕相位是反演后续形变参数的基础，也是InSAR数据处理中最关键步骤之一。
[0003]在时序InSAR相位解缠绕方面，国内外研究采用狄洛尼三角网或者构建冗余的网络开展相位解缠绕。
[0004]如何兼顾精度和效率开展质量可控的相位解缠绕，目前尚未见到可行的方案，尤其是随着SAR数据的重访周期的缩短与工程化用时代的到来，这种需求更为紧迫。因此，现有的InSAR时序相位解缠绕不能满足兼顾精度和效率的监测的需求。

技术实现思路

[0005]本申请实施例的目的在于提供一种基于冗余观测数对InSAR相位解缠绕网络的优化方法及装置，用以解决现有技术存在的上述问题，提高了InSAR相位解缠绕网络的相位解缠绕精度和效率。
[0006]第一方面，提供了一种基于冗余观测数对InSAR相位解缠绕网络的优化方法，该方法可以包括：
[0007]基于待监测区域内不同时刻观测的SLC影像，获取目标数量个短基线干涉图、相应干涉图的缠绕相位和相应干涉图中的候选点；
[0008]按照预设连接条件，将任一短基线干涉图中每两个候选点进行连接，得到每两个候选点相连形成的弧段对应的弧段相位差和空间网络；所述空间网络包括所述目标数量层短基线干涉图和每层短基线干涉图中每两个候选点对应的弧段；
[0009]基于预设筛选条件和所述空间网络中各弧段的弧段相位差，对所述各弧段进行筛选，得到筛选后的相位解缠绕网络；
[0010]基于每个候选点在任一层短基线干涉图中的冗余观测数，对所述筛选后的相位解缠绕网络进行优化，得到优化后的相位解缠绕网络；
[0011]对优化后的相位解缠绕网络中任一短基线干涉图，采用基于边约束的线性规划算法，得到所述短基线干涉图中各弧段的解缠绕相位；
[0012]基于所述短基线干涉图中每个解缠绕相位，对相应的缠绕相位进行解缠绕处理，得到当前相位解缠绕网络。
[0013]在一个可选的实现中，基于待监测区域内不同时刻观测的SLC影像，获取目标数量个短基线干涉图、相应干涉图的缠绕相位和相应干涉图中的候选点，包括：
[0014]根据预设的时空基线阈值，对获取的待监测区域内不同时刻观测的SLC影像进行
处理，生成目标数量个短基线干涉图和相应干涉图的缠绕相位；
[0015]针对任一短基线干涉图，根据振幅离差指数方法，对所述SLC影像中的像素点进行选择，确定所述短基线干涉图中的候选点。
[0016]在一个可选的实现中，按照预设连接条件，将任一短基线干涉图中每两个候选点进行连接，得到每两个候选点相连形成的弧段对应的弧段相位差和空间网络，包括：
[0017]确定以任一短基线干涉图中的每个候选点为中心，预设距离为半径的连接范围；
[0018]将作为中心的候选点与所述连接范围内的其他候选点连接，得到每两个候选点相连形成的弧段，和相应弧段对应的弧段相位差；
[0019]基于所述目标数量层短基线干涉图和每层短基线干涉图中每两个候选点对应的弧段，构建空间网络。
[0020]在一个可选的实现中，基于预设筛选条件和所述空间网络中各弧段的弧段相位差，对所述各弧段进行筛选，得到筛选后的相位解缠绕网络，包括：
[0021]采用预设最小二乘相位算法，对所述空间网络中各弧段的弧段相位差进行计算，得到所述各弧段的残差相位；
[0022]基于预设筛选条件和所述各弧段的残差相位，对所述各弧段进行筛选，得到筛选后的相位解缠绕网络，其中，所述预设筛选条件为残差相位的绝对值的最大值小于预设残差阈值。
[0023]在一个可选的实现中，基于每个候选点在任一层短基线干涉图中的冗余观测数，对所述筛选后的相位解缠绕网络进行优化，得到优化后的相位解缠绕网络，包括：
[0024]删除所述筛选后的相位解缠绕网络中孤立的候选点后，获取初始优化的相位解缠绕网络，以及所述初始优化的相位解缠绕网络中每个候选点在任一层短基线干涉图中的冗余观测数；
[0025]若初始优化的相位解缠绕网络中任一候选点的冗余观测数均满足预设冗余观测数，则将所述初始优化的相位解缠绕网络确定为优化后的相位解缠绕网络；
[0026]若初始优化的相位解缠绕网络中任一候选点的冗余观测数均大于预设冗余观测数，则按照弧段相位差从小到大的排序，选择预设冗余观测数的最小弧段相位差对应的弧段，得到优化后的相位解缠绕网络；
[0027]若初始优化的相位解缠绕网络中任一候选点的冗余观测数小于预设冗余观测数，则将大于预设距离的新预设距离为半径，确定新的连接范围，并返回执行步骤：将作为中心的候选点与连接范围内的其他候选点连接。
[0028]在一个可选的实现中，所述基于边约束的线性规划算法表示为：
[0029][0030]其中和表示相位解缠绕网络中每个弧段的权值，I是单位矩阵，C是空间所有相位解缠绕网络组成的系数矩阵，维度D
×
P，D是优化后相位解缠绕网络中弧段数量，P是像元个数，其中相位解缠绕网络节点对应行列元素是1和
‑
1，其余元素为0，和是所有弧段的模糊度矢量，和是每个像元的模糊度，第m个短基线干涉图解缠绕相位表示为
[0031]在一个可选的实现中，基于所述短基线干涉图中每个解缠绕相位，对相应的缠绕相位进行解缠绕处理，得到当前相位解缠绕网络，包括：
[0032]对所述目标数量个短基线解缠绕干涉图估计时间序列相位，获取时间序列残差相位，即相位解缠绕误差；
[0033]采用预设质量评价算法，对所述相位解缠绕误差进行评估，得到相位解缠绕质量评价结果；
[0034]基于相位解缠绕质量评价结果，对不满足精度的弧段对应的候选点进行删除，得到当前相位解缠绕网络。
[0035]第二方面，提供了一种基于冗余观测数对InSAR相位解缠绕网络的优化装置，该装置可以包括：
[0036]获取单元，用于基于待监测区域内不同时刻观测的SLC影像，获取目标数量个短基线干涉图、相应干涉图的缠绕相位和相应干涉图中的候选点；
[0037]以及，按照预设连接条件，将任一短基线干涉图中每两个候选点进行连接，得到每两个候选点相连形成的弧段对应的弧段相位差和空间网络；所述空间网络包括所述目标数量层短基线干涉图和每层短基线干涉图中每两个候选点对应的弧段；
[0038]筛选单元，用于基于预设筛选条件和所述空间网络中各弧段的弧段相位差，对所述各弧段进行筛选，得到筛选后的相位解缠绕网络；
[0039]优化单元，用于基于每个候选点在任一层短基线干涉图中的冗余观测数，对所述筛选后的相位解缠绕网络进行优化，得到优化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于冗余观测数对InSAR相位解缠绕网络的优化方法，其特征在于，所述方法包括：基于待监测区域内不同时刻观测的SLC影像，获取目标数量个短基线干涉图、相应干涉图的缠绕相位和相应干涉图中的候选点；按照预设连接条件，将任一短基线干涉图中每两个候选点进行连接，得到每两个候选点相连形成的弧段对应的弧段相位差和空间网络；所述空间网络包括目标数量层短基线干涉图和每层短基线干涉图中每两个候选点对应的弧段；基于预设筛选条件和所述空间网络中各弧段的弧段相位差，对所述各弧段进行筛选，得到筛选后的相位解缠绕网络；基于每个候选点在任一层短基线干涉图中的冗余观测数，对所述筛选后的相位解缠绕网络进行优化，得到优化后的相位解缠绕网络；对优化后的相位解缠绕网络中任一短基线干涉图，采用基于边约束的线性规划算法，得到所述短基线干涉图中各弧段的解缠绕相位；基于所述短基线干涉图中每个解缠绕相位，对相应的缠绕相位进行解缠绕处理，得到当前相位解缠绕网络。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于待监测区域内不同时刻观测的SLC影像，获取目标数量个短基线干涉图、相应干涉图的缠绕相位和相应干涉图中的候选点，包括：根据预设的时空基线阈值，对获取的待监测区域内不同时刻观测的SLC影像进行处理，生成目标数量个短基线干涉图和相应干涉图的缠绕相位；针对任一短基线干涉图，根据振幅离差指数方法，对所述SLC影像中的像素点进行选择，确定所述短基线干涉图中的候选点。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照预设连接条件，将任一短基线干涉图中每两个候选点进行连接，得到每两个候选点相连形成的弧段对应的弧段相位差和空间网络，包括：确定以任一短基线干涉图中的每个候选点为中心，预设距离为半径的连接范围；将作为中心的候选点与所述连接范围内的其他候选点连接，得到每两个候选点相连形成的弧段，和相应弧段对应的弧段相位差；基于所述目标数量层短基线干涉图和每层短基线干涉图中每两个候选点对应的弧段，构建空间网络。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设筛选条件和所述空间网络中各弧段的弧段相位差，对所述各弧段进行筛选，得到筛选后的相位解缠绕网络，包括：采用预设最小二乘相位算法，对所述空间网络中各弧段的弧段相位差进行计算，得到所述各弧段的残差相位；基于预设筛选条件和所述各弧段的残差相位，对所述各弧段进行筛选，得到筛选后的相位解缠绕网络，其中，所述预设筛选条件为残差相位的绝对值的最大值小于预设残差阈值。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于每个候选点在任一层短基线干涉图中的冗余观测数，对所述筛选后的相位解缠绕网络进行优化，得到优化后的相位解缠绕网络，包括：
删除所述筛选后的相位解缠绕网络中孤立的候选点后，获取初始优化的相位解缠绕网络，以及所述初始优化的相位解缠绕网络中每个候选点在任一层短基线干涉图中的冗余观测数；若初始优化的相位解缠绕网络中任一候选点的冗余观测数均满足预设冗余观测数，则将所述初始优化的相位解缠绕网络确定为优化后的相位解缠绕网络；若初始优化的相位解缠绕网络中任一候选点的冗余观测数大于预设冗余观测数，则按照弧段相位差从小到大的排序，选...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宝行，赵超英，李光荣，严明，陈恒译，李汶洪，陈立权，郑守住，
申请(专利权)人：闽江学院，
类型：发明
国别省市：