全极化SARInSAR数据定标技术研究
机载干涉SAR定标模型与算法研究（信号与信息处理专业优秀论文）
⸕䇶≤ඍ#SRORJRRJOH⸕䇶≤ඍ#SRORJRRJOH中国科学院电子学研究所博士学位论文杌载干涉ＳＡＲ定标模型与算法研究Ｐ—Ａ＝ｒ丑氏（Ｐ一月）∽－Ａ）一２２—Ｆ可一（２．１）（２．２）式中，丑为波长，厶为多普勒频率。
式（２．２）表示一个以天线为锥顶、以雷达和物体的相对速度向量为对称轴、锥角比例于多普勒频率的锥，物体位于该锥面上。
结合雷达测距原理可知，目标位于距离球表面和多普勒锥表面的交线上［３３，３４１。
由于ＳＡＲ仅仅能够实现对地形的二维高分辨，无法提供地形的第三维信息一高程信息，因此，在目标定位中均假设目标位于同一高度的假定平面上，即目标位置由距离球、多普勒锥和假定参考平面的交点给出，如图２．２所示。
／，，图２．１ＳＡＲ成像几何关系图２．２ＳＡＲ目标定位原理２．２．２基于雷达立体成像技术的ＳＡＲ高程测量基于雷达立体成像技术的ＳＡＲ高程测量几何关系如图２．３所示，为简便起见，我们给出的几何关系为平地模型下的几何关系。
通过由基线隔离的两幅天线对地形进行观测，视角的变化直接反映了地形高程的变化‘３５】。
在常规ＳＡＲ中，，ｌ仅能反映目标和雷达的距离，无法提供高程信息，通过‘的测量，利用成像几何关系，可以对视角臼进行估计，进而得到目标的高程信息，目标点的三维位置由分别以两天线为球心、以‘，一为半径的距离球和ｙ—ｚ平面的交点确定，如图２，４所示。
基本关系如下芎＝‘２＋ｂ２＋２ｒ．ｂｓｉｎ（０一眈）（２．３）中国科学院电予学研究所博士学位论文机载干涉ＳＡｔ／定标模型与算法研究系进行描述，两副天线分别位于Ａ。
和Ａ：，６为基线向量，０为雷达视角。
为获得地形的第三维信息，干涉ＳＡＩｌ在ＳＡＲ两个基本测量量的基础上引入干涉相位的测量。
干涉ＳＡＲ的基本关系蔓ｊ［２７，３２１６＝Ａ２一Ａ，（２．６）ＪＰ一＿Ｊ一（２．７）型ｉ：一（Ｐ－Ａｔ）＇（Ｐ－Ａ，）（２．８）２ｌＰ—Ａ。
ｌ。
２厅Ｑ（ｒ２一，ｉ）ｐ＝————－＿／Ｌ式中Ｑ：１对应于单发双收的“标准”模式；Ｑ：２对应于重复轨道干涉ＳＡＲ或“乒乓”模式。
培训学习资料-InSAR技术
培训学习资料-InSAR技术培训学习资料 InSAR 技术一、InSAR 技术的基本概念InSAR 技术，全称为干涉合成孔径雷达技术（Interferometric Synthetic Aperture Radar），是一种利用雷达信号的相位信息来获取地表形变和地形信息的先进遥感技术。
简单来说，它通过对同一地区在不同时间获取的雷达图像进行比较和分析，从而测量出地表的微小变化。
这就好比我们用双眼观察物体来判断距离一样，InSAR 技术利用的是雷达波的相位差来实现对地表的精确测量。
二、InSAR 技术的工作原理InSAR 技术的核心在于干涉测量。
当雷达向地面发射电磁波并接收回波时，回波中包含了相位信息。
如果对同一地区在不同时间获取的两幅雷达图像进行干涉处理，由于地表的变化，会导致回波的相位发生变化。
通过一系列复杂的数学计算和处理，我们可以将这些相位变化转换为地表的形变信息。
比如说，地震引起的地面位移、山体滑坡造成的地表移动、城市地面的沉降等，都能够被 InSAR 技术精确地监测到。
为了更好地理解这个过程，我们可以把雷达图像想象成是由许多小的像素组成的。
每个像素都有其特定的相位值。
当进行干涉处理时，就是在比较这些像素的相位差异，从而得出地表的变化情况。
三、InSAR 技术的数据获取要实现 InSAR 技术，首先需要获取高质量的雷达数据。
这些数据通常由卫星搭载的合成孔径雷达（SAR）系统获取。
目前，有许多卫星平台都配备了 SAR 传感器，例如欧洲的 Sentinel-1 卫星、日本的 ALOS 卫星等。
这些卫星在不同的轨道上运行，以不同的时间间隔和分辨率获取地球表面的雷达图像。
在获取数据时，需要考虑多种因素，如卫星的轨道参数、雷达的工作频率、极化方式、成像模式等。
这些因素都会影响到数据的质量和可用性。
此外，为了提高测量的精度和可靠性，通常还需要进行多次观测，以获取足够多的干涉对。
四、InSAR 技术的处理流程InSAR 技术的数据处理是一个复杂而精细的过程，主要包括以下几个步骤：1、图像配准：将不同时间获取的雷达图像进行精确的配准，确保它们对应的是同一地理位置。
《InSAR技术》课件
通过INSAR技术可以获取城市的高精 度地形信息，有助于城市规划师了解 城市地形地貌，合理规划城市布局。
02
INSAR系统组成
雷达系统
01 雷达发射机
产生射频脉冲信号，用于向地面发射。
02 接收机
接收反射回来的信号，并进行放大、滤波等处理 。
03 天线
定向发射和接收射频信号，通常采用抛物面天线 。
由于INSAR数据的处理涉及到复杂的干涉图生成 和相位解包等步骤，数据处理难度较大，需要专 业的技术人员进行操作。
受大气条件影响较大
大气条件对INSAR数据的获取和处理影响较大， 如大气延迟、折射等，会影响最终的监测结果。
3
难以监测动态目标
对于高速移动的目标，INSAR技术难以实现准确 的监测，需要结合其他技术手段进行处理。
卫星平台
01 卫星轨道
为了获取地球表面完整的SAR图像，需要选择合 适的卫星轨道，如近圆形轨道、极地轨道等。
02 卫星姿态控制
保持卫星的稳定姿态，确保雷达天线始终对准地 面目标。
03 数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ传输
将采集到的原始数据传输到地面接收站。
数据处理系统
数据预处理
对原始数据进行校准、去噪等处理，提高数 据质量。
要意义。
实时性强
通过快速获取卫星影像，结合数据处 理技术，可以实现实时或近实时的地
表形变监测。
覆盖范围广
通过多期影像的叠加和干涉测量，可 以实现大范围的地表形变监测，提高 监测效率。
成本低廉
与传统的地面监测方法相比，INSAR 技术的成本较低，可以降低监测成本 。
INSAR技术挑战
1 2
数据处理难度大
未来发展趋势
insar基于的技术标准
insar基于的技术标准insar技术是一种基于干涉合成孔径雷达（Interferometric Synthetic Aperture Radar，insar）的技术，它是一种利用合成孔径雷达（SAR）技术进行干涉测量，以获取高精度、高分辨率的地面三维信息的技术。
随着科技的不断发展，insar技术已经广泛应用于各种领域，包括地形测绘、地质灾害监测、环境监测、土地利用规划等。
本文将介绍insar技术的技术标准。
一、技术原理insar技术利用两部或者多部雷达同时对同一地面进行扫描，得到一系列的雷达图像，再通过干涉处理得到地面点的三维坐标和高程信息。
通过这种方式，可以对地形进行高精度测绘，也可以对地质灾害进行监测，还可以对环境进行监测等。
二、技术标准1. 数据采集标准：insar技术需要采集大量的雷达图像数据，因此需要制定相应的数据采集标准，包括雷达的参数、扫描的角度和频率、采集的时间和地点等。
同时，还需要对采集的数据进行预处理，包括去噪、滤波、几何校正等。
2. 干涉处理标准：干涉处理是insar技术的核心部分，需要制定相应的标准，包括处理算法、参数设置、处理流程等。
同时，还需要对处理结果进行验证和校准，以确保处理结果的准确性和可靠性。
3. 三维建模标准：insar技术可以得到地面点的三维信息，需要制定相应的三维建模标准，包括建模软件、建模方法、模型精度等。
同时，还需要对建模结果进行评估和验证，以确保建模结果的准确性和实用性。
4. 应用领域标准：insar技术可以应用于多个领域，需要制定相应的应用领域标准，包括应用范围、应用条件、应用效果等。
同时，还需要根据不同领域的需求，对insar技术进行相应的优化和改进。
三、发展趋势随着科技的不断发展，insar技术将会得到更加广泛的应用和推广。
未来，insar技术的发展趋势包括以下几个方面：1. 自动化和智能化：随着人工智能和机器学习技术的发展，insar 技术将会更加自动化和智能化，可以更加快速、准确地获取地面三维信息。
遥感问答之SAR、InSAR、D-InSAR
遥感问答之SAR、InSAR、D-InSAR ⼩课堂在地质灾害监测相关场合中经常会出现“SAR”、“InSAR”、“D-InSAR”这些名词的⾝影，那么是如何⼯作的？针对这些问题，在什么是SAR？ SAR有什么特征？InSAR、D-InSAR是如何⼯作的？究竟什么是这⾥和⼤家⼀起学习⼀下关于SAR的那些事。
什么是SAR？SAR是指雷达成像系统中的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar），与之相对的是真实孔径雷达（Real Aperture Radar，RAR）。
SAR图像和光学图像的对⽐（姜秀鹏等，2016）为了突破真实孔径雷达成像分辨率受天线长度的限制，通过将天线搭载在移动的平台上（如飞机、卫星等），使之沿直线运动，在不同位置上接收同⼀地物的回波信号，进⽽对地物多次回波信号进⾏相关解调压缩处理，“延长”雷达天线的长度，使其具有更⾼分辨率的成像能⼒。
国际上主流SAR成像系统的分辨率已可达⽶级甚⾄亚⽶级,如德国的TerraSAR-X（1m）、美国的FIA系列（0.3或0.1m）等，与光学成像系统相⽐也不逊⾊。
2016年8⽉成功发射的⾼分三号（GF-3）卫星是我国⾸颗分辨率达到1ｍ的多极化合成孔径雷达（SAR）成像卫星,⾃2017年1⽉投⼊使⽤后，已在多个领域展开应⽤。
SAR为什么能够“全天候”、“全天时”？据统计，地球上有40%～60 %的地区经常被云层覆盖，⽽在地质灾害频发的⼭地地区，云覆盖程度更甚。
在这种情况下，⼀般很难利⽤光学遥感来进⾏观测，⽽微波传感器却有能够穿透云⾬的能⼒，能够在云层覆盖的情况下对地物进⾏观测。
微波传感器（ASAR，灰⾊图）的云穿透效果，彩⾊底图底图为光学传感器（MERIS）（图源：Space in Images© ESA）根据传感器能够接受电磁波频率的不同，可将对地观测系统⼤致可分为两类，即光学遥感和微波遥感。
微波的波长处于1mm～1000 mm范围内，⾜够长的波长使其能够绕过云层的粒⼦结构进⾏传播，也就是“衍射现象”；波长⼤于3 cm的微波甚⾄可以在⼤⾬环境下传播。
INSAR数据处理的若干关键技术探讨
个公式可见，SAR 影像的相位信息远比能量信息对地形的变化敏感。如果两幅复数影像的 同名点相互错开一个像素， 虽然此时干涉得到的能量图依然清晰可辨地形地貌特征， 而两幅 影像的相位信息将完全不相关，干涉相位图为纯噪声。所以，干涉处理要求影像配准精度一 定要达到亚像元级。通常认为，影像配准的误差必须在 1/8 像素以下才对干涉条纹图的质量 没有明显影响[3]。 当前，学者们对提高影像匹配的精度已做了大量研究，提出若干比较成功的算法，如最 大干涉频谱法、 最大相干系数法、 相位差平均波动函数最小法、 矩阵法以及各种改进算法等。 各种算法在成像质量好的条件下均能使单视复数影像匹配到子像素级， 但每种算法都有一定 的局限性，在某些情况下一些算法可能匹配失败，而另外的算法则能得到较好的效果。如在 我国台湾地区，植被覆盖率高，地形变化剧烈，大部分地区相干性保持较差，只有极少数个 别区域可以形成明显的干涉条纹， 在这种情况下， 以干涉频谱为匹配测度的算法则很难匹配 成功， 这时应怎样有效的选择匹配区域、 或是在不得已的情况下充分利用能量信息进行匹配 是 INSAR 投入大规模应用之前亟待解决的问题。
1．引言 合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar）因为具有全天时、全天候和高精度的特点而 被广泛应用于地学、海洋、资源探测以及灾害监测等众多领域[1]。合成孔径雷达干涉测量 （INterferometric SAR, INSAR）则是在上世纪九十年代以来迅速发展起来的雷达应用技术。 虽然时间短暂， 但其在数字三维测图与地面形变监测领域的优势与潜力已得到证明。 在国外， 合成孔径雷达雷达干涉测量已经从早期的论证研究阶段发展到了比较成熟的应用研究阶段， 积累了大量经验和研究成果， 并且已取得了厘米级的应用精度， 而我国在这方面的应用正在 起步。 合成孔径雷达干涉测量之所以迟迟没有投入大规模实际应用， 一方面因为当前能做干涉 处理的数据比较难获取而且价格昂贵， 另一方面也是因为关于干涉的若干理论和技术问题还 没有得到彻底解决， 使得干涉测量的实际应用精度还远远没有达到它的理论精度水平 （可达 到厘米级甚至毫米级） ，而且相关的流程化处理系统和软件也有待于完善。 本文在简要介绍 INSAR 原理的基础上，重点讨论数据处理中的关键技术，特别着重分 析了影响 INSAR 测量精度的关键环节，包括当前影像匹配、去平地效应、干涉条纹图滤波
sar定标场工作原理(一)
sar定标场工作原理(一)SAR定标场工作一、什么是SAR定标场工作SAR（Synthetic Aperture Radar）定标场工作，是指对SAR系统进行定标和验证的一系列操作和实验。
SAR系统是一种通过仿真合成孔径雷达技术获取地物信息的遥感系统，定标场工作旨在确保SAR系统的准确性和可靠性，以提高数据处理和分析的质量。
二、SAR定标场工作的原理SAR系统工作原理首先，了解SAR系统的工作原理对于理解SAR定标场工作非常重要。
SAR系统利用雷达发射与接收的电磁波，通过对地面目标的多次扫描和测量，生成高分辨率的SAR图像。
其工作流程如下：•发射雷达波束：雷达系统通过发射射束向地面发送短脉冲信号。
•接收反射波束：地面目标接收到信号后，产生回波并返回给雷达系统。
•信号处理：雷达系统对接收到的回波信号进行处理和分析。
•图像合成：通过多次扫描和测量，合成高分辨率的SAR图像。
定标场工作原理SAR定标场工作旨在验证SAR系统的性能和精度。
其原理如下：•精确地反演场反射目标：选择具有已知性质和稳定反射的地面目标，通过利用多波段、高分辨率或其他先进技术手段，精确反演其反射特性。
•与数学模型对比：将场反射目标的反射数值与数学模型进行对比，验证SAR系统的测量准确性和敏感性。
•调整和校准系统参数：根据场反射目标与数学模型之间的误差，对SAR系统进行参数调整和校准，以提高系统的测量精度和可靠性。
三、SAR定标场工作的实施步骤SAR定标场工作具体包括以下步骤：1.场选取：选择适合进行定标的场地，确保场地具有典型性和代表性。
2.场地调查：调查并记录场地的地貌、地物、环境条件等相关信息，为后续工作提供基础数据。
3.场反射目标选择：根据需求和目标，选择合适的场地反射目标，同时要求目标具有已知的物理特性。
4.仪器布设：按照设计要求和仪器规范，对SAR系统进行仪器布设和安装，确保数据采集的准确性。
5.数据采集：通过SAR系统对场地反射目标进行扫描和测量，获取原始数据。
SAR遥感数据处理与应用技术研究
SAR遥感数据处理与应用技术研究遥感数据处理与应用技术是当前遥感领域研究的热门方向之一。
特别是对于SAR（合成孔径雷达）遥感数据处理与应用技术的研究，具有重要的意义和广阔的应用前景。
本文将介绍SAR遥感数据处理与应用技术的相关内容，包括数据处理方法、应用领域和研究进展。
一、SAR遥感数据处理方法SAR遥感数据的特点决定了其需要特定的处理方法。
SAR数据具有高分辨率、全天候、全天时观测的特点，但也存在噪声、多路径效应和复杂散射等问题。
为了充分利用SAR数据的信息，需要对其进行相应的处理。
常用的SAR遥感数据处理方法包括图像预处理、滤波处理、散射机制分析和干涉处理等。
图像预处理是SAR数据处理的基础，包括图像去斑点、辐射校正、几何校正等。
滤波处理是为了降低噪声、平滑图像并提取目标信息。
常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波、小波滤波等。
散射机制分析是对SAR图像的反射机制进行分析，以了解目标的散射特性。
干涉处理是通过比较两次或多次SAR图像之间的相位差，推测地物的高度和变化。
二、SAR遥感数据应用技术SAR遥感数据的应用技术广泛涉及地质勘探、农林业监测、自然灾害监测等多个领域。
以下将分别介绍几个典型的应用领域。
1. 地质勘探SAR遥感数据在地质勘探中具有独特的优势。
利用SAR数据，可以实现地下结构的观测和勘探，识别地下矿产资源等。
通过SAR数据处理和解译，可以提取地下结构的地形特征和散射特性，进而推测地下物质的性质和分布。
这对于矿产资源勘探和地质灾害预警等具有重要意义。
2. 农林业监测SAR遥感数据在农林业监测中的应用已经得到广泛认可。
利用SAR数据，可以实现对农作物、森林等地表覆盖的监测与评估。
通过SAR数据处理和解译，可以提取农作物的生长状态、森林的生长情况等信息。
这对于农业灾害监测、粮食安全评估和森林资源管理等提供了有力的支持。
3. 自然灾害监测SAR遥感数据在自然灾害监测中发挥着重要的作用。
利用SAR数据，可以实现对地震、滑坡、火灾等自然灾害的监测和预警。
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实测数据处理结果表明,在全极化SAR数据定标处理中应用该方法,可以有效提高定标算法的参数估计稳定性以及应对不同场景数据的能力。提出了一种主辅空间极化通道间极化干涉相位校正算法。
该算法利用极化差分干涉相位的统计特性解决参数k引起的交叉极化通道干涉相位不一致问题,同时,利用无垂直结构分布区域极化差分干涉相位为零的特性解决极化定标残余相位误差引起的极化干涉相位不一致问题。实测数据处理结果表明,该算法可以实现对极化干涉相位不一致性的有效校正。
全极化SAR/InSAR数据定标技术研究
全极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统通过发射正交极化电磁波获取地物的全极化散射信息。全极化干涉SAR(Interferometric SAR,InSAR)系统在获取全极化散射信息的基础上,增加了地物干涉信息的获取。
基于理论和实测分析结果,得出了以下结论:在高频波段下,裸露地表的HH极化通道与VV极化通道间的幅度差和相位差较小,而且后向散射能量中的螺旋散射分量很低。因此,裸露地表可以作为一种有效的分布目标定标体。
提出了一种面向X、Ka等高频波段全极化SAR数据的同极化通道不平衡度估计定标算法。该算法充分利用了裸露地表的相位散射特性,将Shi算法中的二维搜索降为一维搜索,实现了同极化通道不平衡度的稳定求解。
该算法在考虑交叉通道噪声功率不一致以及低信噪比情况的基础上,修改了迭代过程中交叉极化通道不平衡参数估计公式,并对原有的迭代过程进行了修订。实验结果表明,该改进算法具有良好的参数估计性能。
在小串扰情况下,结合Ainsworth算法假设条件少以及保持极化方位角信息的优势,改进的Ainsworth算法可以作为优选的定标算法。(2)面向高串扰情况的稳健定标算法研究针对高串扰情况下的极化定标问题,第四章开展了以下研究工作:理论分析了Quegan算法、A算法和Az算法等典型定标算法应对串扰大小的能力,并利用仿真数据对算法性能随串扰的变化进行了说明。
基于理论和仿真分析结果,得出了以下结论:在高串扰情况下,Az算法性能最优,Quegan算法次之,A算法最差,但是它们都无法保持稳定的估计性能。提出了一种面向高串扰情况的非迭代极化定标算法。
该算法在保留串扰参数高阶项的条件下,构建了关于串扰的非线性方程组,通过求解该方程组即可实现串扰参数的精确估计。为了进一步解决低信噪比、高串扰下的参数估计问题,提出了一种通道噪声功率估计算法。
同时,该算法利用裸露地表的幅度散射特性对同极化通道不平衡度的搜索范围进行约束,进一步增强了算法的稳定性。实测数据处理结果验证了该算法的有效性。
(4)全极化SAR/InSAR数据定标优化处理技术研究针对全极化SAR/InSAR数据定标处理中遇到的协方差矩阵估计、极化干涉相位不一致问题,第六章开展了以下研究工作:提出了一种联合功率和同极化与交叉极化间相关系数的定标像素点提取方法。该方法首先利用功率信息排除图像中的低功率像素点,然后利用同极化与交叉极化间相关系数选取参与协方差矩阵估计的像素点,最后排除功率过高的像素点,避免饱和像素点对协方差矩阵估计结果产生影响。
相比于单极化SAR系统,全极化SAR/InSAR系统具有更强的地物目标特征信息获取能力,已在农业、林业、海洋、减灾和交通等领域得到了广泛的应用。全极化SAR/InSAR观测数据中往往存在通道串扰、幅度和相位误差,必须进行定标后才能使用,这对全极化SAR/InSAR数据定标技术提出了需求。
本文对全极化SAR/InSAR数据定标中存在的问题进行了深入研究,主要内容和创新点概括如下:(1)对通道噪声稳健的Ainsworth定标算法研究第三章研究了现有Ainsworth算法对极化通道噪声敏感的问题。首先,理论分析了现有Ainsworth算法对通道噪声敏感的原因;然后,针对该问题,提出了一种对通道噪声稳健的改进Ainsworth定标算法。