一种分布式散射体滤波方法技术

本发明专利技术的一种分布式散射体滤波方法，以长时间序列雷达复数影像集作为输入。对影像间时空基线、相干性进行预估，剔除成像质量差的影像和干涉效果差的像对，选择最合适的主影像。以主影像为准，进行数据配准。在时空维度上，分布式散射体滤波技术在目标点邻域内识别与目标点时间序列强度值呈统计同分布的像素，作为同质区域。以同分布概率和距离分别定义概率和距离权重，计算同质区域内的加权样本相干矩阵作为目标点散射特性的表达。之后基于样本相干矩阵进行影像滤波，强度滤波和相位滤波分别进行，相位滤波后需要进行三角相位优化。最终将滤波后的强度信息和优化后的相位信息对应的复数信息作为的长时间序列雷达复数影像集分布式散射体滤波后的结果。布式散射体滤波后的结果。布式散射体滤波后的结果。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式散射体滤波方法


[0001]本专利技术涉及雷达成像
，特别是涉及一种结合假设检验和高斯分布的分布式散射体滤波方法。

技术介绍

[0002]差分合成孔径雷达干涉测量(Differential InSAR,D
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InSAR)技术通过去除干涉相位中的地形相位分量，达到提取地表形变的目的，常用于地震、滑坡等突发性灾害引起的地表形变的监测。但是，差分干涉图中的干涉条纹质量，受诸多去相干因素的影响，包括：时空去相干、大气去相干、多普勒去相干、体散射去相干和系统噪声去相干等原因；同时卫星系统中所存在的各种参数误差，如：斜距误差、基线长度误差、基线倾角误差和轨道误差等，所引入的相位趋势对于地表形变的解算结果也有一定影响。对于单幅干涉图而言，其相位信息受偶然因素影响较大，而且分离相位信息中的地形残余误差、大气效应相位及形变相位的难度也比较大，这些都限制了D
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InSAR在地表形变量测应用中的准确性和可靠性。
[0003]时间序列InSAR技术通过提取在长时间序列上持续保持高相干性的点目标，建立方程来分离相位信息中的地形残余误差、大气效应相位及形变相位，反演得到地形残差和线性形变。明显减少了时空失相干和大气效应对地表形变监测精度的影响，在城区、矿区地表沉降和地质灾害发生或发育引起的地表形变等领域广泛应用。
[0004]现有典型的基于高相干点的时间序列InSAR技术有永久散射体技术(Persistent Scatterer,PS
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InSAR)方法，相干目标分析(Coherent TargetAnalysis,CTA)方法，时空解缠网络(Spatio
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Temporal Unwrapping Network,STUN)方法，干涉点目标分析(Interferometric Point TargetAnalysis,IPTA)方法。这些方法以高相干点为目标，在长时间序列干涉图上建立模型，广泛应用在形变监测相关的领域，包括由开采地下水和建设交通管线等公共设施而引起的城市地面沉降、由开采地下矿产资源而引发的矿区环境地质问题和由地质灾害引起的地表形变和地质构造引起的地表形变。
[0005]以永久散射体目标模型为基础的技术依赖于高相干点密度，在非城市地区应用受限。非城市地区，建筑物、单一大块裸露岩石较少，裸地、低矮植被覆盖较多。这些地物类型对应的分辨率单元中多不存在主导点状散射体，所有散射体的后向散射系数大体相同，称之为分布式散射体。国内外研究学者结合地物的散射特性，在永久散射体的基础上，结合分布式散射体，扩展了时间序列InSAR技术在非城市区域的应用。
[0006]结合分布式目标的时间序列InSAR技术主要有小基线集(Small baseline,SBAS)技术，该方法以集合内空间基线最短，集合间空间基线最长的原则将SAR数据分为几个集合，干涉图质量和数量增加，提高了形变点的空间密度和时间采样率；SqueeSAR技术，该方法通过假设检验识别同质像素，初步提取分布式散射体，然后对分布式散射体的相位进行特征分解，选取最优特征作为该分布式目标的值，与点目标共同处理，大大提高了形变点的空间密度；QPS技术，在时间序列干涉图中，以时间相干性最大化为原则，设置干涉图子集组合，进而反演目标的地形残差相位和形变相位。
[0007]当前分布式散射体滤波技术研究或应用大多在单一估计窗口中基于同质区域对中心点进行滤波和优化，多数集中在对样本相干矩阵信息的提取和分解方法上。然而，在复杂的地物类型分布场景下，单一估计窗口不利于影像细节的保持，以此为前提的得到样本相干矩阵是平均原则下的结果，无法准确描述中心像素对应的地物的散射特性。

技术实现思路

[0008]为了解决上述技术问题，本专利技术在现有理论的基础上，对单一估计窗口进行改进，引入概率权重和距离权重，得到加权的样本相干矩阵，在此基础上并利用先进的计算机技术，实现同质区域识别、复数影像滤波和三角相位优化等处理，对分布式散射体进行滤波。
[0009]本专利技术基于分布式散射体的散射特性，结合假设检验和高斯分布，设计了一种由同质区域识别、复数影像滤波和三角相位优化组成的分布式散射体滤波方法。
[0010]本专利技术的技术方案为一种分布式散射体滤波方法，包括如下步骤：
[0011]步骤1、以长时间序列雷达复数影像集、轨道数据和研究区域参考DEM作为输入；
[0012]步骤2、对影像间时空基线、相干性进行预估，进行数据预处理和筛选，选择主影像，以主影像为准，进行数据配准；
[0013]步骤3、将配准后的雷达复数影像，按成像时间排序，方便后续处理；
[0014]步骤4、设置一个确定的滑动估计窗口，对雷达影像进行逐像素的同质区域识别；
[0015]步骤5、以同分布概率和距离分别定义概率和距离权重，计算同质区域内的加权样本相干矩阵作为目标点散射特性的表达；
[0016]步骤6、在估计窗口内，基于同质区域和PG滤波器对中心像素进行自适应空间强度滤波和相位滤波处理，得到滤波后的强度和相位；
[0017]步骤7、滤波后需进行三角相位优化；
[0018]步骤8、设定同质像素数量阈值和拟合优度阈值，将满足条件的像素作为分布式散射体，并用优化后的相位和滤波强度对其进行更新，得到更新后的雷达影像数据集；
[0019]步骤9、后续在更新后的雷达影像数据集上按照PS
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InSAR流程对永久散射体和分布式散射体作为高相干点目标进行联合解算。
[0020]有益效果：
[0021]本专利技术通过将概率权重和距离权重引入基于估计窗口中的自适应空间滤波方法中，结合分布式散射体的散射特性，计算加权样本相干矩阵，并在此基础上基于同质区域进行影像滤波和三角相位优化等处理，形成了一个分布式散射体滤波的技术流程，使得滤波后的加权样本相干矩阵，能更准确的表示中心像素对应目标地物的散射特性，解决了在复杂的地物类型分布场景下，滤波后影像细节损失的问题，而且在识别分布式散射体并进行滤波降噪的同时，尽可能的保留了PS点的信息。滤波后的长时间序列雷达复数影像集可用于联合解算分布式散射体和永久散射体的时间序列InSAR技术，基于永久散射体的时间序列InSAR技术在非城市区域反演地表形变时候无法提取足够数量的量测点的不足。
附图说明
[0022]图1(a)为本专利技术联合解算永久散射体和分布式散射体的时间序列InSAR方法流程图；
[0023]图1(b)为本专利技术的分布式散射体滤波方法流程示意图；
[0024]图2为pvalue邻域矩阵和统计同分布掩膜：(a)假设几率矩阵，(b)统计同分布掩膜，(c)连通区域同质区域；
[0025]图3为研究区域示意图；
[0026]图4(a)为时间序列干涉图；
[0027]图4(b)为时间序列相干系数图；
[0028]图5为原始雷达复数影像与模型滤波结果生成的干涉条纹图、相干系数图对比本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分布式散射体滤波方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、以长时间序列雷达复数影像集、轨道数据和研究区域参考DEM作为输入；步骤2、对影像间时空基线、相干性进行预估，进行数据预处理和筛选，选择主影像，以主影像为准，进行数据配准；步骤3、将配准后的雷达复数影像，按成像时间排序，方便后续处理；步骤4、设置一个确定的滑动估计窗口，对雷达影像进行逐像素的同质区域识别；步骤5、以同分布概率和距离分别定义概率和距离权重，计算同质区域内的加权样本相干矩阵作为目标点散射特性的表达；步骤6、在估计窗口内，基于同质区域和PG滤波器对中心像素进行自适应空间强度滤波和相位滤波处理，得到滤波后的强度和相位；步骤7、滤波后需进行三角相位优化；步骤8、设定同质像素数量阈值和拟合优度阈值，将满足条件的像素作为分布式散射体，并用优化后的相位和滤波强度对其进行更新，得到更新后的雷达影像数据集；步骤9、后续在更新后的雷达影像数据集上按照PS
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InSAR流程对永久散射体和分布式散射体作为高相干点目标进行联合解算。2.根据权利要求1所述的一种分布式散射体滤波方法，其特征在于，所述步骤4、设置一个确定的滑动估计窗口，对雷达影像进行逐像素的同质区域识别，具体方法为：在每个滑动窗口内，通过双样本假设检验方法，判断滑动窗口内每一个像素与其中心像素对应的时序复数向量对应的时序幅度向量是否来自某同一分布总体，若假设不能被推翻，则该像素为中心像素的统计同分布像素，在使用双样本假设检验方法得到滑动窗口中心像素的统计同分布像素掩膜后，需要对二值掩膜图像进行连通区域识别；识别得到的与中心像素标签一致的像素集合就是中心像素的同质区域，与中心像素标签一致的像素个数就是中心像素的同质像素数量。3.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张万昌，刘以沫，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：