InSAR時(shí)序監(jiān)測(cè)及應(yīng)用中的質(zhì)量控制研究.pdf

1、近年來,隨著新型高分辨率 SAR衛(wèi)星的相繼發(fā)射以及時(shí)序 InSAR技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展,InSAR技術(shù)以其難以抵擋的迅猛優(yōu)勢(shì)被廣泛的應(yīng)用在地震、地面沉降、滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害的調(diào)查監(jiān)測(cè)研究中,從而為地球物理以及大地測(cè)量學(xué)等研究領(lǐng)域提供了一種全新的動(dòng)態(tài)研究途徑,是一種極具潛力和優(yōu)勢(shì)的空間對(duì)地觀測(cè)新技術(shù)。
　　然而,由于 InSAR數(shù)據(jù)常會(huì)受到大氣、DEM、軌道以及失相干噪聲等多項(xiàng)誤差的影響,且這些誤差往往具有多源性、復(fù)雜性、交叉性

2、以及各種的不確定性等,使得 InSAR監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的部分誤差難以消除,嚴(yán)重的影響了 InSAR形變監(jiān)測(cè)結(jié)果的精度和可靠性,從而使其無法達(dá)到地表分辨單元毫米級(jí)微小形變的理論監(jiān)測(cè)精度,嚴(yán)重的制約了 InSAR技術(shù)的進(jìn)一步推廣和應(yīng)用。因此如何對(duì) InSAR數(shù)據(jù)處理中的多種誤差進(jìn)行質(zhì)量控制,即對(duì) InSAR數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)、粗差、缺失或過多的冗余信息進(jìn)行分析,是獲取高精度和高可靠性的最優(yōu) InSAR監(jiān)測(cè)結(jié)果的一個(gè)迫切需求,是進(jìn)行 InSAR監(jiān)測(cè)結(jié)

3、果后處理和形變機(jī)理反演和預(yù)警的重要前提?；诖?本文在對(duì) InSAR數(shù)據(jù)處理中的各種誤差特性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)針對(duì) InSAR監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中存在的各種誤差問題,研究了其相應(yīng)的誤差消除方法;并從大地測(cè)量學(xué)理論出發(fā),通過建立數(shù)學(xué)模型,運(yùn)用合理的算法來消除 InSAR數(shù)據(jù)中的誤差項(xiàng),從而保證了高精度高可靠性的 InSAR監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)獲取。
　　通過研究,本文取得了以下主要?jiǎng)?chuàng)新性成果:
　　1)在研究 InSAR相位解纏方法的基礎(chǔ)上

4、,針對(duì) InSAR數(shù)據(jù)中存在的解纏誤差,提出了一種基于移動(dòng)開窗多面函數(shù)法的 InSAR解纏相位重構(gòu)模型:多面函數(shù)法保證了解纏相位的連續(xù)性,移動(dòng)開窗法則保持了相位的局部細(xì)節(jié)信息。并在構(gòu)建模型時(shí)給出了顧及相干性約束和特征相位的 InSAR解纏相位擬合節(jié)點(diǎn)確定方法;最后利用 F統(tǒng)計(jì)對(duì)重構(gòu)模型進(jìn)行了顯著性檢驗(yàn)。
　　2)針對(duì) InSAR數(shù)據(jù)中存在的軌道誤差,在線性擬合估計(jì)方法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于小波分解的抗差最小二乘方法對(duì)軌道殘余干涉

5、條紋進(jìn)行擬合剔除。小波分解可在頻率域內(nèi)將軌道誤差與形變、大氣等其它誤差項(xiàng)分離,而具有抗差性的迭代加權(quán)最小二乘則使得多項(xiàng)式擬合模型的結(jié)果更可靠。分別采用模擬數(shù)據(jù)和西安地區(qū)的 Envisat ASAR實(shí)際數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證了算法的精度和可靠性。
　　3)在研究短基線集(Small BAseline Subset,SBAS)時(shí)間序列算法和小波多尺度分解(Multiscale InSAR Time Series,MInTS)算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)

6、InSAR時(shí)間序列處理技術(shù)中存在的相關(guān)問題即協(xié)方差計(jì)算問題,給出了一種融合 MInTS和 SBAS的綜合InSAR時(shí)間序列處理算法—MInTS-SBAS算法,該算法既可有效的解決 InSAR干涉數(shù)據(jù)量,以及顧及 InSAR數(shù)據(jù)的相關(guān)性的協(xié)方差問題,還可對(duì) InSAR時(shí)間序列處理中的地形、大氣等各種誤差進(jìn)行分離。通過西安地區(qū)的實(shí)際數(shù)據(jù),研究表明,本文給出的MInTS-SBAS算法能有效的提高 InSAR時(shí)序監(jiān)測(cè)結(jié)果的精度,與 GPS、水準(zhǔn)

7、等比較具有更好的一致性和可靠性。
　　4)針對(duì) InSAR時(shí)間序列處理中存在的大量時(shí)域失相干噪聲,給出了一種基于Kalman濾波的 InSAR時(shí)間序列誤差分析方法。研究表明,Kalman濾波算法不僅能對(duì)InSAR時(shí)序形變中的時(shí)域噪聲進(jìn)行有效消除,還可獲取優(yōu)化的線性形變速率值。
　　5)針對(duì) InSAR數(shù)據(jù)中存在的大量冗余數(shù)據(jù),以及強(qiáng)噪聲和偽信號(hào)等,提出了一種顧及 InSAR數(shù)據(jù)物理空間相關(guān)特性設(shè)立協(xié)方差函數(shù)的自適應(yīng)四叉樹分解

8、 InSAR數(shù)據(jù)壓縮算法。該算法能夠在形變變化明顯處進(jìn)行密集采樣,在形變變化緩慢處進(jìn)行稀疏采樣,從而能夠在較好的保留 InSAR數(shù)據(jù)的形變細(xì)節(jié)信息的條件下,達(dá)到有效壓縮 InSAR數(shù)據(jù)量和消除噪聲的目的。
　　6)以地理信息系統(tǒng) GIS為工具,在對(duì)運(yùn)城市地裂縫災(zāi)害形成機(jī)理分析的基礎(chǔ)上,分別研究了基于層次決策分析法的地裂縫敏感性分析方法和基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的地裂縫活動(dòng)強(qiáng)度預(yù)測(cè)方法,為運(yùn)城區(qū)域的城市建設(shè)和發(fā)展提供了必要的地裂縫災(zāi)害