Insar在变形监测中的应用研究

InSAR技术在变形监测中的应用研究卫星合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)通过对地面同一地区进行两次或多次平行观测，得到复图象对，从复图像对中提取相位信息，作为获取地表三维信息和变化信息的信息源，用以获取DEM和监测地表面的变化。

InSAR技术在地面沉降、自然灾害等地面变形监测方面已得到广泛的应用。

本文就InSAR在变形监测中的应用现状、存在的问题及前景进行了探讨。

1．引言合成孔径雷达干涉（InSAR）测量技术是在合成孔径雷达（SAR）技术基础上发展起来的雷达成像技术。

它继承了SAR的全天候、全天时、大范围、有一定穿透能力等优点。

在早期，InSAR技术的应用主要是地形制图，生成DEM，开展形变比较明显的地震形变、地壳形变、火山活动、冰川移动等大面积监测研究，后来随着InSAR技术的不断成熟和研究工作的不断深入，又逐渐转向地面沉降、山体滑坡等引起细微持续的地表位移[1]。

InSAR 技术除了具有高探测精度(亚厘米级) ,而且具有低成本、近连续性和遥感探测的能力, 无疑将成为今后地面沉降探测技术的研究重点和发展方向。

另外，星载InSAR系统有利于大范围测绘和动态过程的长期监测，特别适合危险地区和人类无法进入地区的研究工作。

因此，该技术在军事、国民经济建设中，有着极其广泛的应用。

InSAR技术在应用方面还存在很多问题亟待解决。

InSAR技术对大气误差、遥感卫星轨道误差、地表状况以及时态不相关等因素非常敏感, 这造成了InSAR技术应用中的困难。

在干涉数据的获取方面，星载干涉SAR大部分是重复轨道获得的，由于周期比较长、两次飞行轨道存在夹角等问题使得相干性大大降低，影响了DEM提取的精度。

为了获取高质量、稳定的干涉数据源，只有采用双天线的SAR系统才能得到保证，但目前还缺少双天线的星载SAR系统，这也大大限制了InSAR的发展。

InSAR技术的理论研究除了对SAR与InSAR成像技术研究以外，更多集中在InSAR技术研究的一个新的热点研究方向。

2．合成孔径雷达干涉测量原理合成孔径雷达干涉测量是利用卫星或飞机搭载的合成孔径雷达系统，通过两副天线同时观测(单轨模式)，或两次近平行的观测(重复轨道模式)，获取地面同一景观的复影像对。

由于目标与两天线位置的几何关系，在复图像上产生了相位差，形成干涉纹图。

干涉纹图中包含了斜距向上的点与两天线位置之差的精确信息。

根据复雷达图像的相位差信息，利用传感器高度、雷达波长、波束视向及天线基线距之间的几何关系，通过影像处理、数据处理和几何转换等来提取地面目标地形的三维信息[3]。

下面以卫星重复轨道干涉模式为例，其成像几何示意图如图1所示:图1：InSAR的几何关系示意图S 1，S 2是卫星两次对同一地区成像位置（即天线的位置），S 1位置的轨道高度为H ，基线（S 1与S 2间的距离）长为B ，基线的水平角为α,入射角为θ，地面目标P ，高度为h ，S 1到地面目标P 的距离为r ，S 2到地面目标P 的距离为r +δr 。

结合所给图形的几何关系，可得地面目标P 的高度h ，h=H-r*cos θ。

根据余弦定理得:r+=+-(+90-)=r+B-2r B cos (-)δαθαθ⨯⨯⨯⨯⨯⨯（r ）r B 2r B cos 所以有2(r+r)-+sin (-)=2r B r Bδαθ⨯⨯ 整理得：2-=2sin (-)-2rr B r B δαθδ⨯⨯ 在InSAR 中，干涉相位是指地面目标P 经过r ,+r r δ,雷达在S 1，S 2处收到的回波相位差φ∆，而相位差φ∆与距离差r δ和微波波长λ有如下关系：=4r δφπλ∆⨯ 得 22()-4=-cos 2sin (-)-2B h H B λφπθλφαθπ⨯∆⨯⨯∆⨯⨯ 上式就是从干涉相位中得到地面高程的原理，各参数说明如下：θ，H 为己知，H 可以由卫星上的雷达高度计算测量得到，基线距B 、天线的连线与水平线的夹角α可以由卫星轨道参数确定，但精度不高，可以通过一定数量的地面已知点（控制点），根据其成像原理，来解算成像时的轨道参数，用以提高B 、α的精度[4]。

相位差φ∆ 的计算方法通常有两种：两复值图像相位直接相减和复值图像共扼相乘，两者之间完全等效，但第二种方法较为常用。

在干涉处理前，必须对复影像对进行配准，两幅复图像配准完成后, 将其中一幅图像的各像素与另一幅图像中的对应像素进行共轭相乘可得到相应的干涉纹图。

干涉纹图中的相位包括两个部分; 一部分是地形的相对高度变化产生的相位, 另一部分是由平地效应产生的平地相位。

为了顺利实现相位解缠处理, 必须进行平地相位消除, 它可以通过对干涉纹图乘以复相位函数来消除。

然后需通过干涉处理得到位于[-,]ππ之间的相位主值，但必须对其进行相位解缠才能得到φ∆ 的相位全值。

相位解缠后，并且在得到相位全值后，即可获得成像区域的DEM 。

3. InSAR 在变形监测应用中存在的问题及解决方案3.1 InSAR 与GPS 结合进行变形监测首先，InSAR 技术对大气误差、遥感卫星轨道误差、地表状况以及失态不相关等因素非常敏感，是InSAR 技术应用的一大难题。

而GPS 技术在地表沉降监测中的应用已日趋成熟，其测量精度可达亚毫米级。

可利用GPS 技术改正InSAR 大气延迟误差[6]。

另外，由于雷达卫星有其固有的运行周期，因此只能提供24~44天时间间隔的图像，时间分辨率较低。

然而，GPS 技术已经达到了非常高的时间分辨率，有些达到了采样频率1Hz 。

同时，InSAR 技术对大气同温层和电离层延迟[7]、卫星轨道误差、地表状况以及时态不相关等因素造成的误差不能仅靠雷达数据自身消除[7]。

GPS 精密定位可以确定地面离散点上的精确位置和高程变化，可以较为精确的确定电离层、对流层参数[8]。

这就需要将InSAR 技术与GPS 技术相结合，两者具有很好的互补性。

首先利用CGPS （连续GPS 监测网）网得到低空间分辨率形变数据, 再利用CGPS 网对InSAR 误差进行校正，最后利用高空间分辨率InSAR 数据对CGPS 网位移形变场进行数值内插，从而最终得到高空间分辨率的地表形变位移场[2]。

这样便利用两者各自的优势，实现在地表形变检测中的应用。

3.2 InSAR技术的失相关问题雷达成像时天线发射的微波信号要穿越大气层且与地表交互作用后被反射回去再由传感器记录下来。

已有研究表明卫星InSAR 在地表三维重建与形变探测应用中，主要受到两大因素的制约，即时间失相关和大气影响。

前者涉及到雷达波与地表的交互作用问题，而后者涉及到雷达波与大气的交互作用问题。

本质上时间失相关问题可以这样来理解，雷达成像时雷达脉冲与地表的交互作用引入附加的散射相位，不同成像时间的散射机制随地表分辩元内的扰动或化学特性改变而改变（如植被生长或叶片随风摆动农田翻耕与物体湿度有关的电离常数变化等）。

对于两次成像来说，各自的随机附加相位分量噪声不同或者说不相关在相位差分时难以抵消，从而导致不能接受的低信噪比，这就意味着干涉图无明显条纹或条纹不连续，相应的数据处理如相位整周模糊度求解（即相位解缠）变得困难。

要系统解决雷达干涉时间失相关和大气影响的成熟方案并未出现，这极大地制约了干涉技术的广泛应用和其应用领域的继续扩展。

如要使InSAR 在我国推广应用(特别是区域形变探测)必须有效地解决这两个问题。

3.3 InSAR数据处理方面的发展针对InSAR技术中的关键数据处理技术：复值图像配准、相干性分析、降噪滤波、相位解缠等，出现了大量数据处理理论与分析方法、算法设计，使得该技术从早期粗略、宏观的理论研究转变为目前精细、微观的应用研究。

InSAR的数据处理涉及诸多内容，与探测技术以及应用的发展相比，数据处理与分析的发展更加广泛、深入和迫切。

其中，复值图像配准、相干性分析、抑制干涉相位图中的噪声以及相位解缠、精化电离层延迟与对流层延迟等理论与方法以及相应的最优数值解算等问题的研究还需要进一步深入。

随着InSAR技术应用范围的不断扩展，InSAR技术中的数据处理与分析及其相应的算法设计等还有诸多问题需要进一步的深入研究[1]。

InSAR提取DEM技术已经成为DEM数据采集的最快速、精度相对较高、几乎不需人工的一种有效实用方法。

与传统的光学摄影测量方法相比，InSAR技术，特别是星载InSAR是进行大面积快速地形测绘的一种比较经济的手段，它不受天气和时间的影响，无需进行特别的人工编辑，也不需要花费大量的时间寻找地面控制点。

目前，利用InSAR技术进行地形测绘的应用已经逐步走向工程化。

干涉雷达提取DEM一般可分为以下几步：高精确配准、干涉条纹图生成、去平地效应、滤除相位噪声、相位解缠、相高转换、地理编码等几个步骤，如图1[5]。

高精度配准：用于干涉的两幅InSAR复数据可能不是同时得到，它们之间的象素点不对应，必须首先对两幅图像进行高精度复配准，需要达到l／8个像元精度，一般采用基于窗口的自动匹配技术。

去平地效应：InSAR干涉生成的相位由两部分组成，一是地形的高度变化引起的。

二是平地随距离向位置的改变所引起的，即平地在干涉条纹图中所表现出来的距离向和方位向的周期性变化，InSAR提取DEM的高程只与第一部分相位有关，所以在相位解缠前先要把平地相位去掉，这个过程称为平地相位的去除[6]。

相位噪声滤除：干涉条纹图中存在着大量的噪声，它严重干扰了二维相位解缠算法的效率和精度，甚至影响了提取高程信息的精度。

因此，必须有效地去除各类噪声的影响，提高获得相位信息的准确性，提高二维相位解缠算法的效率和精度。

相位解缠：由干涉得出的相位是以2π为模的不足一个周期内的相位差，它包含了2nπ的模糊度，为了计算准确的地形高程，必须在相位测量值加上2nπ的相位周期，求解出真实相位差值，这种求解2rr模糊度的技术称之为相位解缠，它类似于求解GPS的整周模糊度问题。

相位解缠结果的好坏直接影响InSAR最终的DEM的质量。

相位解缠主要分为两大类：一类是基于识别残差点的枝切法，另一类是基于最小二乘法。

枝切法通过识别残差点，设置正确的枝切线阻止积分路径穿过，选择合适的积分路径，隔绝噪声，阻上相位误差的全程传递；最小二乘解缠是全局的一种优化，它利用最小二乘法逼近已知水平方向和垂直方向的相位差来进行相位估计。

图1：InSAR数据处理的简单流程4.总结作为SAR 技术的新发展，InSAR 充分利用了雷达回波的相位信息，不仅可以建立高精度、大面积的DEM，而且还可以利用其差分干涉技术监测地面mm量级的微小位移，其应用范围相当广泛，是一种非常具有挑战性的空间对地观测技术。

就InSAR 技术本身来说，算法、处理软件、硬件设备等各方面都已基本成熟，但精度仍需要进一步改进，比如SAR分辨率的提高、卫星轨道参数精度的提高、轨道的优化、数据模型精度的提高等。