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2014 , Vol. 16 >Issue 5: 797 - 805

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2014.00797

邻轨PS-InSAR地面沉降结果拼接处理方法与实验

  • 熊思婷 ,
  • 曾琪明 ,
  • 焦健 , * ,
  • 章晓洁
展开
  • 北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京 100871
*通讯作者：焦 健(1960-),女,副教授,研究方向为微波遥感与应用。E-mail：

作者简介：熊思婷(1990-),女,硕士生,研究方向为PS-InSAR地表形变等研究。E-mail：

收稿日期: 2013-11-15

  要求修回日期: 2014-03-26

  网络出版日期: 2014-09-04

基金资助

国家自然科学基金项目(41171267)

中国科技部—欧洲空间局合作“龙计划”三期项目(10665)

收起

Research on Connecting PS-InSAR Results from Adjacent Tracks for Land Subsidence Monitoring

  • XIONG Siting ,
  • ZENG Qiming ,
  • JIAO Jian , * ,
  • ZHANG Xiaojie
Expand
  • Institute of Remote Sensing and Geographical Information System, Peking University, Beijing 100871, China
*Corresponding author: JIAO Jian, E-mail:

Received date: 2013-11-15

  Request revised date: 2014-03-26

  Online published: 2014-09-04

Copyright

《地球信息科学学报》编辑部 所有
Fold

摘要

目前,我国许多经济发达地区都面临着地面沉降灾害的困扰,沉降范围扩大,程度日益加剧,逐渐成为城市发展中亟待解决的问题。永久散射体合成孔径雷达干涉测量(Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar,PS-InSAR)作为地表形变测量的主要手段之一,在地面沉降监测中发挥着重要作用。而单轨星载SAR影像成像幅宽有限,在开展大范围地面沉降调查时需要将多轨道PS-InSAR沉降速率图进行拼接。本文重点讨论了入射角效应和参考点差异对PS-InSAR沉降结果的影响,分析了相邻轨道PS-InSAR沉降速率拼接中存在的PS点位置差异和沉降量偏移,鉴此,提出了采用区块法和插值法对异轨重叠区的形变结果求差的思路,以及基于现有软件PS-InSAR地面沉降速率的跨轨拼接处理流程,利用广东珠三角地区ENVISAT ASAR数据进行了实验分析。结果表明,相邻轨道入射角不同会造成沉降量的差异,在多轨道情况下对沉降量影响增大,因此,在拼接过程中需要进行入射角纠正。本文提出的区块法和插值法能有效地求解异轨重叠区的形变差,结果表明区块法优于插值法;相邻轨道参考点差异会造成沉降量偏移,通过区块法或插值法求差可以消除该偏移量。本文提出的拼接流程可将多轨道PS-InSAR地面沉降速率统一到同一基准下,从而获得大范围一致的地面沉降速率。

关键词： PS-InSAR; PS点; 地面沉降; 沉降速率; 跨轨拼接

本文引用格式

熊思婷 , 曾琪明 , 焦健 , 章晓洁 . 邻轨PS-InSAR地面沉降结果拼接处理方法与实验[J]. 地球信息科学学报, 2014 , 16(5) : 797 -805 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2014.00797

Abstract

At present, more and more economic developed areas are facing serious land subsidence problems with increasing coverage and intensity, which prevents the application of sustainable development in these areas. Thus, the land subsidence problems should be controlled urgently. PS-InSAR technology, as one of the most important tools to detect land subsidence, has played a significant role in land subsidence monitoring. However, multi-track PS-InSAR results must be connected to obtain the large scale subsidence map when an extended land subsidence survey area is required, since spaceborne SAR image from only one track is too limited in scan range to cover the whole area. This paper analyzes the processing chain of PS-InSAR and points out two key problems when connecting multi-track PS-InSAR results from adjacent tracks. First, many PS from adjacent tracks are physically different, which is mainly caused by different incidence angles and coherences of adjacent tracks. Therefore, it is hard to find the tie point in the overlapped area. Second, there is a subsidence offset between two adjacent tracks according to the overlapped area, which is attributed to the physical differences of PS and the processing parameters of PS-InSAR, such as the reference point, the temporal coverage and so on. Among these factors, impacts caused by different incidence angles and reference offset are emphasized. Two new methods, Block Method and Interpolation Method, are proposed in this paper to calculate the differences between subsidence velocities from adjacent tracks caused by the physical differences of PS in the overlapped area. This can avoid the difficulty of finding tie point in the overlapped area. Moreover, subsidence velocities are adjusted to mitigate the impacts from different incidence angles. Finally, based on the existing software, a complete procedure for multi-track PS-InSAR subsidence results connection is demonstrated. At the end of this paper, ENVISAT ASAR datasets of Pearl Delta River in Guangdong province are processed and analyzed in experiments. Experimental results show that different incidence angles could affect the land subsidence from adjacent tracks, so it is necessary to correct the differential subsidence caused by the incidence difference, especially when multiple tracks are involved. Block Method and Interpolation Method are all effective in calculating the differences of subsidence velocities, and Block Method was superior to Interpolation Method through statistical analyses. Meanwhile, different incidence angles and reference offset are effectively mitigated to obtain the conformed subsidence velocities using these two methods. Consequently, PS-InSAR subsidence velocities from two ENVISAT tracks are connected effectively, which shows the effectiveness of the processing procedure proposed in this paper.

Key words： PS-InSAR; PS point; land subsidence; subsidence velocity; multi-track connection

1 引言

随着我国经济的快速发展,全国已有96个城市或地区发生了不同程度的地面沉降,诸如华东的上海市、苏锡常和杭嘉湖地区,华南的广州市、深圳市,西北的太原市、西安市和华北的京、津、唐地区,沧州市等[1]。对此,利用合成孔径雷达差分干涉测量技术,可快速获取大范围的地表形变信息,但会面临严重的时间和空间失相干问题,使得测量结果不可靠甚至无法得到有效信息。而永久散射体合成孔径雷达干涉测量(Persistent Scatterer Interferometric SAR,PS-InSAR)技术利用雷达影像序列,识别稳定的高相干点目标,通过建立形变模型以及时空滤波的方法去除基线误差、高程误差、大气效应等因素影响,可得到毫米级的地面沉降速率,从而成为大范围地面沉降监测的重要技术手段。
在利用PS-InSAR技术进行大范围地面沉降监测时,常常会遇到需将多轨道的PS-InSAR沉降监测结果进行拼接,包括相邻轨道间的拼接和升降轨间的拼接。这是因为单轨道成像范围有限,通常无法覆盖整个研究区域,例如对于条带模式的ENVISAT ASAR成像幅宽最大为100 km,TerraSAR-X只有30 km。对于省级或全国范围的地面沉降监测,拼接问题客观存在。而异轨拼接的难点在于：由于不同轨道上卫星的成像几何不同,不同轨道的PS-InSAR处理采用的形变参考点、影像序列也不同,导致不同轨道间的沉降结果不一致且存在系统性的偏差,从而使邻轨拼接问题变得困难和复杂。
近年来,关于PS-InSAR的文献很多,但是对PS-InSAR沉降监测结果拼接的研究相对较少。Ketelaar等人[2-3]曾利用荷兰Groningen地区6条升降轨道的ERS数据进行了实验,探测到因大范围油气开采导致的该地区地面沉降速率达到7 mm/a,并提出在雷达坐标系下进行拼接可削弱方位向和距离向的误差,利用PS场及强度图像配准来解决PS点位置不一致的问题,但并未给出PS场的明确定义,而异轨强度图像在雷达坐标系下难以配准。Perissin等人[4-6]利用ERS和ENVISAT ASAR数据探测上海地表沉降,其研究中跨轨拼接的思路与流程,与Ketelaar的思路和原则一致。Ge等人[7-9]于2010年利用3条相邻轨道ENVISAT ASAR数据,对整个京、津地区地面沉降进行研究,经过跨轨融合拼接后,获得了一致的地面沉降速率。然而,Perissin和Ge等人的研究都没有针对异轨重叠区PS点位置不一致的问题提出具体明确的解决方法,且没有考虑到异轨入射角差异对沉降速率的影响。Taku等人[10]于2011年提出了利用多轨道影像序列获得二维形变分量的PS方法,这种方法改进了原有的PS-InSAR处理模型,需要对现有的PS软件进行模型上的改进,无法直接利用现有软件获取PS-InSAR沉降速率。
本文首先分析引起相邻轨道沉降速率差的因素,包括入射角效应和参考点差异,提出采用区块法和插值法来解决异轨PS点位置偏移和沉降量偏差的关键问题;然后,利用GAMMA软件的IPTA模块对广东珠三角地区ENVISAT ASAR数据进行实验分析。在利用现有的软件获得PS-InSAR沉降速率的基础上,实现邻轨拼接的处理流程,以满足大范围地面沉降监测中对相邻轨道沉降速率拼接的实际生产需求。

2 邻轨拼接的关键问题与方法

通常遥感图像的拼接是根据重叠区的同名像点将两景或多景图像转换到统一的坐标系下,并根据同名像点的灰度差异调整图像的灰度。与之不同,相邻轨道重叠区PS-InSAR沉降速率存在差异,主要体现在2个方面：PS点几何位置偏差,以及代表同一地物的PS沉降量存在偏差。由于不同轨道SAR数据的时相以及相干性不同,重叠区内大部分PS点不能在所有轨道上被识别;由于雷达波束在不同轨道对同一地面目标的入射角不同,因此,不同轨道上识别出的PS点可能代表同一地物的不同位置,这就造成代表同一地物的PS点位置存在差异。引起PS点形变值差异的因素主要包括：(1)卫星在不同轨道成像时的入射角不同;(2)PS-InSAR处理过程中选择的形变参考点不同;(3)异轨数据时相不同带来的大气相位差异;(4)其他误差项,包括基线估计误差、DEM残余误差和噪声误差等。PS点位置和沉降量存在的差异导致重叠区内无法找到同名的像点,从而难以利用一般遥感图像的方法进行拼接。
PS-InSAR技术本身可以消除部分大气效应和DEM误差,但其结果仍可能存在解缠误差、基线估计误差、DEM残余误差和大气效应影响[11]。Ketelaar等人[2-3]提出用线性拟合的方法来描述PS-InSAR结果中残余的误差,但这种线性模型过于简单,无法描述大范围内的残余轨道误差和复杂的大气状态。近年来,利用外部数据和气象模型的方法受到关注,但也有各自的缺陷,如MODIS、MERIS数据受到云雨的影响、气象模型计算量大等问题[11-12]。考虑到PS-InSAR方法在数据集大时较为可靠,而且本文关注的焦点是相邻轨道沉降速率的拼接,在重叠区沉降趋势一致的前提下,不考虑异轨大气相位的差异。
假设第n轨上某一PS点 i ( i = 1,2 , … , k ) 被测得的形变结果用 d i ( n ) 表示, d i ( n ) 可分解为真值部分 d ̅ i 和偏差部分 d ^ i ( n ) ,如式(1)所示：
d i ( n ) = d ̅ i + d ^ i ( n ) (1)
假设偏差部分与入射角、参考点有关,则偏差部分可表示为：
d ^ i ( n ) = D ( ref ) + d i ( θ ) + d i _ error (2)
式(2)中, D ( ref ) 是参考点本身的形变; d i ( θ ) 是由入射角方向与真实形变方向不同而引起的形变差; d i _ error 是由其他因素引起的误差项。那么,相邻轨道重叠区域某PS点的形变速率差可以表示为：
Δ d i = d i ( n ) - d i ( n - 1 ) = ΔD ( ref ) + Δ d i ( θ ) + Δ d i _ error (3)
式(3)中, ΔD ( ref ) 为参考点不同而引起的形变速率差; Δ d i ( θ ) 为入射角不同而引起的形变速率差。
PS-InSAR形变结果的拼接,应该根据观测值 Δ d i 求解参数 ΔD ( ref ) 和 Δd ( i θ ) ,再以其中一轨作为参考轨道,将其他轨道的形变结果与参考轨道相统一。因此,异轨PS-InSAR形变结果拼接的问题转化为如何通过形变速率差 Δ d i 求解 ΔD ( ref ) 和 Δd ( i θ ) 的问题。
需注意的是上述分析中的形变量均是空间矢量。地面目标的真实形变 d ̅ i ,其方向在空间上是未知的。若已知形变的三维分量,那么,可反推出真实形变量。然而,卫星观测到的地表形变只是真实形变量在卫星视线方向(Line Of Sight,LOS)上的分量,无法仅凭该方向的形变分量反算综合量,即真实形变量。同一地面目标接收到不同轨道卫星信号的入射角不同 (图1),因此,在不同轨道获取的形变量是真实形变在不同LOS的分量,如图1中的 d i 1 和 d i 2 。
Fig.1 Subsidence monitoring from adjacent tracks.

图1 相邻轨道地面沉降观测示意图

地面目标的地面沉降量 d ̅ i 是沿垂直方向,而观测值 d i ( n ) 是沿LOS方向的,与真实值 d ̅ i 的垂直方向存在差异,所以,首先根据入射角将观测值 d i ( n ) 投影到垂直方向,即 d ̅ i = d i ( n ) / cos ( θ n ) 。经过入射角纠正后,式(3)可表示为：
Δ d i = d i ( n ) - d i ( n - 1 ) = ΔD ( ref ) + Δ d i _ error (4)
由此可见,求解参数 ΔD ( ref ) 最终转化为了求解同名点的沉降速率差。由于重叠区难以找到同名PS点,本文提出2种方法来计算重叠区域异轨形变结果的差值 Δ d i ,即区块法和插值法。区块法即按影像行列将重叠区域划分为一定大小的区块,对区块内PS点的形变速率取均值作为该PS点的形变速率值,进而求得区块内形变速率均值的差异(图2(a));插值法即以参考轨道上PS点为基准,以该点作为中心取一定大小窗口插值出邻接轨道该位置处的形变速率,进而求该PS点位置处的形变速率差(图2(b))。这2种方法中采用区块和插值窗口是基于相同的理论,即地面沉降引起的地表形变在较小的范围内可认为是均一的。由于PS点的选取是基于影像像元的,雷达图像像元与地面像元呈对应关系,因此区块和插值窗口大小与地面像元大小一致,如对ENVISAT ASAR可取10 m×10 m。
Fig.2 Block Method and Interpolation Method to calculate subsidence velocity differences between adjacent tracks.

图2 像元法和插值法求重叠区域异轨形变速率差原理图

利用区块法或插值法可求得重叠区所有PS点的沉降速率差 Δ d 1 , Δ d 2 , … , Δ d k ) ,每个PS点的沉降速率差都包含了 ΔD ( ref ) 和其他因素引起的误差 Δ d i _ error 。 ΔD ( ref ) 对于每一个PS点都是相同的, Δ d i _ error 对每一个PS点都不同。因此,可对 Δ d 1 , Δ d 2 , … , Δ d k ) 取均值或众数来求解 ΔD ( ref ) ,将异轨参考点差异引起的沉降速率差消除后,两轨道的沉降速率只剩下随机误差。
PS-InSAR处理流程是在雷达坐标系下完成的。由于成像几何不同,不同轨道PS点沉降速率位于不同雷达坐标系中。在进行沉降速率拼接之前必须将不同轨道沉降速率转换到统一的坐标系中,这个统一的坐标系有2种选择：雷达坐标系和地理坐标系。Ketelaar等人在研究荷兰地区地面沉降时采用的是雷达坐标系[3],而Perissin等人和葛大庆等人的研究均采用地理坐标系[5-8]。不同雷达坐标系之间的转换过程复杂,易导致误差积累。考虑到坐标转换精度和处理效率,地理坐标系下进行PS-InSAR沉降速率的拼接优于雷达坐标系,其可采用同一类型的外部DEM对不同轨道的PS-InSAR结果进行地理编码,地理编码后所有PS点的位置即转换到了同一的地理坐标系中。
综上所述,两相邻轨道PS-InSAR沉降速率拼接处理的整个流程如图3所示。多轨道PS-InSAR沉降速率的拼接以此流程为基础,如若存在轨道2与轨道1相邻,则以轨道1作为参考轨道,将轨道2与轨道1进行统一。
Fig.3 The processing procedure of connecting PS-InSAR subsidence velocities from adjacent tracks.

图3 相邻轨道PS-InSAR沉降速率拼接处理流程图

3 邻轨PS-InSAR沉降速率拼接处理实验与分析

本文以广东省珠江三角洲为实验区域,验证异轨入射角和形变参考点差异这2个关键因素对PS-InSAR沉降速率的影响,分析区块法和插值法计算异轨重叠区形变结果差的有效性,解决重叠区无法找到同名PS点的问题。实验利用GAMMA IPTA模块,实现了邻轨PS-InSAR沉降速率拼接的处理。

3.1 研究区域与数据预处理

研究区域位于广东省珠江三角洲,如图4所示。珠江三角洲是广东经济发展的主体区,位于广东省中南部,濒临南海,毗邻港澳,外围东、北、西三面为由高到低呈阶梯状的山地丘陵和台地环绕,中心地段为冲洪积扇形成的平原区[13]。平原区沉积土厚度一般为20~60 m,最厚83 m,其中,软土厚度在中、北部地区多为5~20 m,南部滨海平原区达25~45 m[14]。珠江三角洲的地震活动南强北弱,主要分布于三角洲边缘及三角洲沉陷区内,该区内地震震级低,活动频繁。现代地壳垂直形变值,台地为2~4 mm/a,平原为-1~-2 mm/a[15]。香港中文大学Zhao等人利用层叠D-InSAR技术和PS-InSAR技术对珠三角地区地面沉降进行过研究,层叠D-InSAR技术测得该地区沉降速率在-37~34 mm/a,PS-InSAR技术处理了2007年3月至2007年12月共9景ENVISAT ASAR数据,测得的地面沉降速率略小于层叠D-InSAR方法[16]。这些研究结果表明,珠三角地区的地面沉降主要是由于建筑负载、地下资源开采等因素引起的浅层地下层沉降,而非地震等地壳运动引起的形变,因此,地面沉降缓慢并且以垂直方向为主导。
Fig.4 The coverage of research area

图4 研究区域覆盖范围示意图

该实验采用44景ENVISAT ASAR SLC影像,主要覆盖东莞市、江门市、中山市、佛山市、深圳市、惠州市、汕尾市。SAR影像均为VV极化,数据采样间隔在方位向为4.07 m,距离向为7.80 m。297号轨道影像共19景,数据获取时间从2006年10月到2009年09月,其中,2007年12月24日获取的影像为主影像,中心入射角为22.775°;25号轨道影像共25景,数据获取时间从2006年05月到2010年04月,其中,2007年10月31日获取的影像为主影像,中心入射角为22.762°。
PS-InSAR在计算形变速率和高程改正值的初始值时需利用基线较短、相干性好的干涉对。本次实验设置临界基线300 m,即垂直基线大于300 m的干涉像对不参与初始相位回归分析。如图5(a)所示,除25号轨道上的20060628、20060802、20090930 3个干涉像对的垂直基线大于300 m外,其他7景初始相位回归分析中剔除的干涉像对具有明显的轨道条纹或大气相位。图5(b)、(c)为垂直基线400 m以内的两轨道影像序列的时空基线分布图。
Fig.5 Temporal and perpendicular baseline distribution of ENVISAT ASAR images from track 297 and track 25.

图5 297号轨道与25号轨道的ENVISAT ASAR数据时间分布与时空基线分布图

297号轨道和25号轨道的影像序列经过PS-InSAR技术处理后,可得到影像范围内PS点上的地面沉降速率(图6(a),白色方框为重叠区,红色为剖面线)。由图6(b)剖面线处两轨道的地面沉降速率图可看出,除重叠区边缘少数区域外两轨道的形变趋势在重叠区基本一致,但两轨道形变速率确实存在一定的偏移量。由图6(b)蓝色方框处可看出,25号轨道上的沉降速率值明显大于297号轨道。本文利用PS-InSAR技术获取的地面沉降趋势与文献[16]的结果基本一致,但沉降量略小。
Fig.6 PS-InSAR subsidence velocities from adjacent tracks

图6 相邻轨道的PS-InSAR沉降速率

实验在地理坐标系下完成PS-InSAR沉降速率的跨轨拼接,采用3″分辨率的SRTM DEM对两轨图像分别进行地理编码,使两轨影像上的PS点转换到统一的地理坐标下。如图7所示,转换到地理坐标系下后PS点位置存在差异。
Fig.7 Distribution of PS from track 297 and track 25 (subset of overlapped area).

图7 297轨道和25轨道PS点位置分布图(重叠区子区域)

3.2 跨轨拼接结果与分析

3.2.1 入射角效应
为了验证入射角差异对异轨沉降速率的影响,按照 d ̅ i = d i ( n ) / cos ( θ n ) 将两轨的形变纠正到垂直方向上,并比较重叠区域异轨沉降速率在LOS方向和垂直方向的差异,如图8(a)、(b)所示。比较图8(a)、(b)可看出,入射角纠正后沉降趋势变化不明显,例如,ENVISAT ASAR,入射角在16~23°之间,因此,入射角纠正前后沉降速率变化仅为4%~8%。相邻轨道入射角差异较小,例如,ENVISAT ASAR,重叠区入射角差异为4.09~4.73°,该差异引起的重叠区地面沉降差仅为0.3%~0.4%,如图8(c)所示。但是,多轨道成像的情况下入射角差异增大,由此导致的重叠区异轨沉降速率差异也将增加,如图8(c)所示,这种情况下异轨融合拼接必须要考虑入射角差异带来的影响。与参考点差异引起的地面沉降速率偏差相比,入射角效应对沉降速率差的影响较小,但从理论上分析,入射角纠正对地面沉降监测来说是必不可少的环节。
Fig.8 Statistics of subsidence velocities from two adjacent tracks and the impact of incidence difference on subsidence velocity difference.

图8 重叠区域沉降速率统计图以及入射角效应对沉降速率差的影响

3.2.2 参考点差异
对异轨入射角进行纠正后,利用区块法或插值法求解异轨沉降速率差,重叠区沉降速率差的统计如图9(a)、(b)所示。由图9可看出,重叠区沉降速率差的统计分布满足广义高斯分布,但平均值偏离了零点,这正是由于参考点不同而引起的沉降速率偏差。改正这一偏差值后,沉降速率差满足随机误差的分布规律。对2种方法求得的沉降速率差进行分析,从9(c)可看出,区块法和插值法的结果基本一致。
Fig.9 Comparison between Block Method and Interpolation Method.

图9 区块法和插值法比较

对重叠区沉降速率差进行统计分析,统计结果如表1所示,利用插值法求解垂直方向沉降速率时,与其他3种情况差异较大。从统计原理上分析,均值反映的是总体某方面的平均水平,但受少量异常值的影响较大;而众数则反映了总体的集中趋势,受少量异常值影响小。因此,应取众数作为参考点不同而引起的相邻轨道沉降量的偏移量。本文实验采用区块法的众数值作为由参考点引起的沉降偏移量,即 ΔD ( ref ) = 2.655 mm,区块大小约等于ENVISAT ASAR地面像元大小,即10 m×10 m。
Tab.1 Statistical analysis of two methods: Block Method and Interpolation Method(mm)

表1 重叠区沉降速率差的统计分析(mm)

方法 方向 均值 众数 最小值 最大值 标准差
区块法 LOS方向 1.163 2.433 -15.474 17.807 2.884
垂直方向 1.269 2.655 -16.481 19.014 3.089
插值法 LOS方向 1.168 2.133 -16.067 15.612 3.091
垂直方向 1.275 1.065 -17.118 16.771 3.318
3.2.3 地面沉降结果的拼接
在实际生产中如何选择参考轨道也是非常重要的问题,应尽量选择具有已知点的轨道作为参考轨道,这样有利于用已知点校正拼接结果,得到标定后的绝对测量结果。本文实验中两轨影像上均未获得已知点,因此,可取其中任意一景影像作为参考轨道进行跨轨拼接融合。在该实验中选择297号轨道作为参考轨道。
利用前述的地面沉降偏移量 ΔD ( ref ) = 2.655 mm,改正25号轨道上的沉降结果,使25号轨道的沉降结果与297号轨道相统一,结果如图10所示。从图10(a)中的红色区域可看出,在未作拼接处理之前(图10(b)),两轨沉降量在重叠区呈现明显的偏差;经过入射角和沉降偏移量纠正后,重叠区两轨沉降量较为一致,同时一些沉降中心也得以保留,如图中红色圆圈标记区域。然而,在两轨道交接边缘存在一些沉降异常的PS点,这可能是由于PS-InSAR处理过程中影像边缘离参考点较远、大气相位无法有效去除而导致的。
Fig.10 Subsidence velocity maps before and after the connection of track 297 and track 25

图10 297号和25号轨道拼接处理前后的沉降速率图

4 结论

(1)不同轨道的卫星信号对同一地物的入射角不同,因此,不同轨道的沉降速率是不同LOS方向上的分量。通过LOS方向地面沉降反推垂直方向的地面沉降之后,重叠区域的沉降速率变化不明显,这是由于条带成像模式下,相邻轨道的入射角差异较小,因此,对异轨沉降速率影响小。但在跨轨拼接多轨道沉降速率时,可能对沉降结果产生较大影响。
(2)针对异轨重叠区内代表同一地物的PS点位置未能完全重合的问题,本文提出了区块法和插值法,经实验分析,2种方法都能有效求得相邻轨道沉降速率差,而区块法在统计分析上优于插值法。对区块法和插值法获得的沉降速率差进行统计分析可知,在计算由于参考点不同而引起的沉降速率偏移时,取众数优于取平均值。
(3)实验结果与分析表明,相邻轨道选取的参考点不同,确实造成了相邻轨道沉降结果的差异。通过改正该差异可以消除相邻轨道沉降速率差,从而获取相邻轨道间更加一致的地面沉降速率。
(4)沉降结果精度随着PS点与参考点距离增大而降低,从而导致在重叠区边缘拼接效果不理想,例如,影像序列时序不同带来的大气相位差异等因素,还需要进行更深入的分析研究。
实验表明,本文提出的相邻轨道PS-InSAR沉降速率拼接处理方法,能为获取更大范围内一致的地面沉降速率提供有效的解决途径。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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