SARscape雷达干涉测量技术与地表形变监测
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2016-06-06
地表形变主要表现为地震形变、地面沉降（地下水/油气开采、矿区塌陷等）、山体滑坡、冰川流动、活火山隆起或者下沉、地壳断层运动等。这些地表形变现象与人类活动息息相关，掌握这些地表形变信息显得尤为重要。
合成孔径雷达干涉测量—InSAR（Synthetic Aperture Radar Interferometry）技术逐渐成熟并得到了工程化应用，已经成为地表形变监测的主要技术手段，在全球及区域性地形测图、大尺度地表形变监测中得到广泛应用，如地震前后的地表形变监测，由于地下水过度开采等因素造成的城市地面沉降，铁路/高铁/地铁建设项目对沿线地表产生的影响，冰川移动监测，采矿区塌陷监测等。
InSAR技术是利用雷达系统获取同一地区两幅SAR影像所提供的相位信息进行干涉处理，来获取地表的三维信息，可以建立目标地区的数字高程模型。如美国的SRTM项目就是采用InSAR技术获取全球80%陆地覆盖的中等分辨率DEM数据；德国的TanDEM-X卫星计划获取全球高分辨率DEM数据。
地表形变监测主要用到了三种技术，均由InSAR发展而来：差分干涉测量（D-InSAR）、永久散射体（PS-InSAR）和短基线（SBAS），PS和SBAS属于干涉叠加技术范畴。其中D-InSAR能达到cm级精度，PS-InSAR和SBAS可达到mm级精度。
1 InSAR与D-InSAR
1.1InSAR
如下图1是SARscape的InSAR技术获取DEM的操作流程图，采用简单易用的流程化工作模式。
图1 InSAR DEM技术流程图
采用F.Rocca的ω-k算法，将RAW格式雷达数据转化为单视复型数据（SLC），SLC数据是InSAR。
用来评价干涉像对的质量，计算基线、轨道偏移（距离向和方位向）和其他系统参数。只有在获得的地面反射至少有两个天线重叠的时候才可以产生干涉，当基线垂直分量超过了临界值的时候，没有位相信息，相干性丢失，就无法做干涉，临界基线的计算如下：
波长， 距离向距离， 距离向像元间距， 入射角。
经过配准的主从像对强度图、合成位相、斜距DEM一起生成多视的平地干涉图，对高分辨率SAR或地形起伏大的情况，需要通过辅助DEM来生成干涉图，这一步完成后，不需要进行干涉去平（Interferogram Flattening），紧接着就可以做自适应滤波和相干性生成。经过配准的一对SAR图像的位相差可以计算出地面上点到传感器的距离差，通过两幅图像的复共轭相乘可得到，干涉图像的条纹反映了地形或位移信息，类似于等高线。最后输出的是去平之后的干涉图。干涉位相表达式为：
Phase = ATAN[Imag(I)/Real(I)]
Imag(I)和Real(I)代表干涉图的实部和虚部。
参考DEM的输入是为了去除已知地形的平地效应，精度越高对地形效应的去除越好。这一步也可用输入参考高程的椭球体代替辅助DEM。使用了参考DEM，光谱移动过滤器适应于当地的坡度变量，配准精度、位相的相干性都会大幅度提高，尤其对于高分辨率的数据。
从原来的SAR几何中减去相关的地形（或椭球）和常位相成分。在无辅助DEM生成干涉图的情况下需要进行这一步，配准的主从像对强度图，合成位相和DEM产生的斜距一起生成多视去平干涉图。
无辅助DEM生成的干涉包含两部分：（1）低频位相：参考DEM或椭球体高程引起的恒定位相，合成位相；（2）高频位相：包含主从像对的位相变化和与参考DEM（或椭球体）的差异，这是微分/残差相或是去平后的干涉。
对去平后的干涉图进行滤波，去掉由平地干涉引起的位相噪声。同时生成干涉的相干性图（描述位相质量）和滤波后的主影像强度图。
干涉位相只能以2π为模，所以只要位相变化超过了2π，位相就会重新开始和循环。位相解缠是对去平和滤波后的位相进行位相解缠，解决2π模糊的问题。有一些算法（如区域增长、最小费用、最小二乘、多基线等），但本质上来说，没有完美的算法，只有具体情况具体选择相应的算法以达到最好的效果。根据具体数据特征可进一步进行位相编辑以纠正位相解缠的错误。
对卫星轨道和位相偏移进行纠正，进行轨道精炼和位相偏移的计算，消除可能的斜坡位相。这一步对解缠后的位相是否能正确转化为高程或形变值很关键。无论是生成DEM还是形变结果，都必须要做这一步。
这一步是将经过绝对校准和解缠的实际位相，结合合成位相，转换为DEM并进行地理编码，也就是地图投影。
1.2 D-InSAR
在InSAR技术的基础上，如果重复进行干涉成像或结合已有的精细ＤＥＭ数据来消除干涉图中地形因素的影响，可以检测出地表的微小形变，这就是D-InSAR的技术基础。可分为双过差分和三过差分两种方式（如图2）。
图2 D-InSAR技术方式
在技术流程上，与InSAR基本一致，把“高程转换和地理编码”变成“相位转换形变和地理编码”，即经过绝对校准和解缠的实际位相，结合合成位相，转换为地形形变信息并进行地理编码，如下图3所示。
图3 双过D-InSAR技术流程图
2 干涉叠加技术
干涉叠加技术是挖掘时间序列SAR图像可以识别区域（像素）范围内，一定时间内地面位移表现在信号相关和一致性，获取mm级的形变信息。主要包括两个应用方向：
2.1永久散射体（PS）
该技术将InSAR技术扩展到多时相的数据，可将测量精度从厘米级（经典的干涉测量方法）提高到毫米级（永久散射体方法），大大减少了InSAR的限制（如大气影响或时间失相关）。
技术流程可分为四步：
(1) 选择样本
输入的坐标作为参考文件，在输出文件列表中的其他。如果样本坐标具有投影信息，那么为了估计在主图像几何中提取的区域角点的位置，会自动进行反向的地理编码。
(2) 配准
所有图像都要配准和重采样与参考文件一致，这涉及到4因素（至少2个）的过采样，在距离向，避免在大基线的情况下干涉条纹过密而混淆。不同于标准的InSAR处理，因为PS方法是找点目标，所以不进行光谱移动和普通的多普勒带宽滤波。
(3) Mu/Sigma计算
这是计算所有配准图像的每个像素的幅度，用于执行下一步POTACOS之前PS点的选择。
(4) OPTACOS
这是最后一步，计算出每个PS点视线向的速率和高度向的形变。该方法基于对确定的“相干雷达信号反射”（永久散射体）的若干处理。着重分析这些确定的每个目标对象（图像上的某个像素）的位相历史，而不是传统的对整个输入图像的处理。
2.2 短基线（SBAS）
SBAS是用来检测时间序列上表面的动态演变。如果输入的数据用来生成DEM而不是地表位移监测，该技术还可以专门用于从多景干涉像对中提取DEM，不生成地表形变相关产品。
技术流程可分为四步：：
(1) 连接图
对所有图像建立对应关系，看每对主从影像的基线是否在阈值内，将所有的数据都配准到一个主图像，这个主图像可自动分配也可自己选择。
(2) 定义研究区
这步可选，如果要选择小于输入图像范围的研究区的时候要进行这一步。
(3) 干涉生成
生成去平、过滤后的干涉图和相应的位相解缠结果
(4) SBAS反算
在相关的产品选择和输入模式的基础上生成形变（日期、速度、加速度和加速度变化）和高程（校正值和新的DEM）相关的产品。大气校正，有关时间空间的变化，也体现在这一步。
3 地表形变监测
这里展示了几个SARscape的InSAR技术在地表形变监测方面的案例。
3.1地震后地表形变
2011年3月11日，日本发生9.0级特大地震后，利用InSAR技术对日本仙台市南部进行地表形变（Displacement）监测。使用2010年10月28日和2011年3月15日灾前灾后两景的ALOS Palsar雷达数据，在ENVI SARscape软件支持下，利用InSAR技术对该地区进行地震形变监测得到的形变情况，如图4。
监测结果表明，北部地面比地震前高，最大形变值达到30厘米，南部地面总体呈沉降状态，最大值在监测区域最南部，达到3.4米。总体上可以看出，从北向南，呈现地面隆起到沉降的趋势，并且最南部区域地面严重沉降。
图4利用InSAR技术对日本仙台市南部进行的地表形变监测结果
3.2阿莱奇冰川移动监测
阿莱奇冰川是欧洲最大（120平方公里）和最长（18公里）的冰川，它位于该地块南部的少女峰-伯尔尼阿尔卑斯山（瑞士）。使用ERS SAR数据和D-InSAR技术周期性监测冰川移动信息。
3.3 城市地表沉降监测
使用ERS-1/2 SAR 多时相数据，采用PS技术监测法国巴黎市地表沉降速率 （1992 年至 2003年）。
文章来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100tbnq.html
合成孔径雷达干涉测量—InSAR（Synthetic Aperture Radar Interferometry）技术逐渐成熟并得到了工程化应用，已经成为地表形变监测的主要技术手段，在全球及区域性地形测图、大尺度地表形变监测中得到广泛应用，如地震前后的地表形变监测，由于地下水过度开采等因素造成的城市地面沉降，铁路/高铁/地铁建设项目对沿线地表产生的影响，冰川移动监测，采矿区塌陷监测等。
InSAR技术是利用雷达系统获取同一地区两幅SAR影像所提供的相位信息进行干涉处理，来获取地表的三维信息，可以建立目标地区的数字高程模型。如美国的SRTM项目就是采用InSAR技术获取全球80%陆地覆盖的中等分辨率DEM数据；德国的TanDEM-X卫星计划获取全球高分辨率DEM数据。
地表形变监测主要用到了三种技术，均由InSAR发展而来：差分干涉测量（D-InSAR）、永久散射体（PS-InSAR）和短基线（SBAS），PS和SBAS属于干涉叠加技术范畴。其中D-InSAR能达到cm级精度，PS-InSAR和SBAS可达到mm级精度。
1 InSAR与D-InSAR
1.1InSAR
如下图1是SARscape的InSAR技术获取DEM的操作流程图，采用简单易用的流程化工作模式。
- RAW 聚焦
采用F.Rocca的ω-k算法，将RAW格式雷达数据转化为单视复型数据（SLC），SLC数据是InSAR。
- 基线估算
用来评价干涉像对的质量，计算基线、轨道偏移（距离向和方位向）和其他系统参数。只有在获得的地面反射至少有两个天线重叠的时候才可以产生干涉，当基线垂直分量超过了临界值的时候，没有位相信息，相干性丢失，就无法做干涉，临界基线的计算如下：
波长， 距离向距离， 距离向像元间距， 入射角。
- 生成干涉图
经过配准的主从像对强度图、合成位相、斜距DEM一起生成多视的平地干涉图，对高分辨率SAR或地形起伏大的情况，需要通过辅助DEM来生成干涉图，这一步完成后，不需要进行干涉去平（Interferogram Flattening），紧接着就可以做自适应滤波和相干性生成。经过配准的一对SAR图像的位相差可以计算出地面上点到传感器的距离差，通过两幅图像的复共轭相乘可得到，干涉图像的条纹反映了地形或位移信息，类似于等高线。最后输出的是去平之后的干涉图。干涉位相表达式为：
Phase = ATAN[Imag(I)/Real(I)]
Imag(I)和Real(I)代表干涉图的实部和虚部。
参考DEM的输入是为了去除已知地形的平地效应，精度越高对地形效应的去除越好。这一步也可用输入参考高程的椭球体代替辅助DEM。使用了参考DEM，光谱移动过滤器适应于当地的坡度变量，配准精度、位相的相干性都会大幅度提高，尤其对于高分辨率的数据。
- 干涉图去平
从原来的SAR几何中减去相关的地形（或椭球）和常位相成分。在无辅助DEM生成干涉图的情况下需要进行这一步，配准的主从像对强度图，合成位相和DEM产生的斜距一起生成多视去平干涉图。
无辅助DEM生成的干涉包含两部分：（1）低频位相：参考DEM或椭球体高程引起的恒定位相，合成位相；（2）高频位相：包含主从像对的位相变化和与参考DEM（或椭球体）的差异，这是微分/残差相或是去平后的干涉。
- 自适应滤波 / 相位生成
对去平后的干涉图进行滤波，去掉由平地干涉引起的位相噪声。同时生成干涉的相干性图（描述位相质量）和滤波后的主影像强度图。
- 相位解缠
干涉位相只能以2π为模，所以只要位相变化超过了2π，位相就会重新开始和循环。位相解缠是对去平和滤波后的位相进行位相解缠，解决2π模糊的问题。有一些算法（如区域增长、最小费用、最小二乘、多基线等），但本质上来说，没有完美的算法，只有具体情况具体选择相应的算法以达到最好的效果。根据具体数据特征可进一步进行位相编辑以纠正位相解缠的错误。
- 轨道精炼和重去平
对卫星轨道和位相偏移进行纠正，进行轨道精炼和位相偏移的计算，消除可能的斜坡位相。这一步对解缠后的位相是否能正确转化为高程或形变值很关键。无论是生成DEM还是形变结果，都必须要做这一步。
- 高程转换和地理编码
这一步是将经过绝对校准和解缠的实际位相，结合合成位相，转换为DEM并进行地理编码，也就是地图投影。
1.2 D-InSAR
在InSAR技术的基础上，如果重复进行干涉成像或结合已有的精细ＤＥＭ数据来消除干涉图中地形因素的影响，可以检测出地表的微小形变，这就是D-InSAR的技术基础。可分为双过差分和三过差分两种方式（如图2）。
在技术流程上，与InSAR基本一致，把“高程转换和地理编码”变成“相位转换形变和地理编码”，即经过绝对校准和解缠的实际位相，结合合成位相，转换为地形形变信息并进行地理编码，如下图3所示。
2 干涉叠加技术
干涉叠加技术是挖掘时间序列SAR图像可以识别区域（像素）范围内，一定时间内地面位移表现在信号相关和一致性，获取mm级的形变信息。主要包括两个应用方向：
- PS (Persistent Scatterers ，永久散射体 )
- SBAS (Small Baselines ，短基线 )
2.1永久散射体（PS）
该技术将InSAR技术扩展到多时相的数据，可将测量精度从厘米级（经典的干涉测量方法）提高到毫米级（永久散射体方法），大大减少了InSAR的限制（如大气影响或时间失相关）。
技术流程可分为四步：
(1) 选择样本
输入的坐标作为参考文件，在输出文件列表中的其他。如果样本坐标具有投影信息，那么为了估计在主图像几何中提取的区域角点的位置，会自动进行反向的地理编码。
(2) 配准
所有图像都要配准和重采样与参考文件一致，这涉及到4因素（至少2个）的过采样，在距离向，避免在大基线的情况下干涉条纹过密而混淆。不同于标准的InSAR处理，因为PS方法是找点目标，所以不进行光谱移动和普通的多普勒带宽滤波。
(3) Mu/Sigma计算
这是计算所有配准图像的每个像素的幅度，用于执行下一步POTACOS之前PS点的选择。
(4) OPTACOS
这是最后一步，计算出每个PS点视线向的速率和高度向的形变。该方法基于对确定的“相干雷达信号反射”（永久散射体）的若干处理。着重分析这些确定的每个目标对象（图像上的某个像素）的位相历史，而不是传统的对整个输入图像的处理。
2.2 短基线（SBAS）
SBAS是用来检测时间序列上表面的动态演变。如果输入的数据用来生成DEM而不是地表位移监测，该技术还可以专门用于从多景干涉像对中提取DEM，不生成地表形变相关产品。
技术流程可分为四步：：
(1) 连接图
对所有图像建立对应关系，看每对主从影像的基线是否在阈值内，将所有的数据都配准到一个主图像，这个主图像可自动分配也可自己选择。
(2) 定义研究区
这步可选，如果要选择小于输入图像范围的研究区的时候要进行这一步。
(3) 干涉生成
生成去平、过滤后的干涉图和相应的位相解缠结果
(4) SBAS反算
在相关的产品选择和输入模式的基础上生成形变（日期、速度、加速度和加速度变化）和高程（校正值和新的DEM）相关的产品。大气校正，有关时间空间的变化，也体现在这一步。
3 地表形变监测
这里展示了几个SARscape的InSAR技术在地表形变监测方面的案例。
3.1地震后地表形变
2011年3月11日，日本发生9.0级特大地震后，利用InSAR技术对日本仙台市南部进行地表形变（Displacement）监测。使用2010年10月28日和2011年3月15日灾前灾后两景的ALOS Palsar雷达数据，在ENVI SARscape软件支持下，利用InSAR技术对该地区进行地震形变监测得到的形变情况，如图4。
监测结果表明，北部地面比地震前高，最大形变值达到30厘米，南部地面总体呈沉降状态，最大值在监测区域最南部，达到3.4米。总体上可以看出，从北向南，呈现地面隆起到沉降的趋势，并且最南部区域地面严重沉降。
3.2阿莱奇冰川移动监测
阿莱奇冰川是欧洲最大（120平方公里）和最长（18公里）的冰川，它位于该地块南部的少女峰-伯尔尼阿尔卑斯山（瑞士）。使用ERS SAR数据和D-InSAR技术周期性监测冰川移动信息。
3.3 城市地表沉降监测
使用ERS-1/2 SAR 多时相数据，采用PS技术监测法国巴黎市地表沉降速率 （1992 年至 2003年）。
文章来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100tbnq.html
