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正合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术作为近年来发展起来的一种空间对地观测技术被广泛应用于不同类型的地表形变监测。为克服时间、空间基线失相干,DEM误差、大气延迟效应等因素对形变监测的影响,具有稳定后向散射特性的相干点目标作为研究对象的时序InSAR技术应运而生。然而,由于其应用研究起步较晚,在高精度地表形变监测中仍面临诸多技术难题,如常规SBAS方法时序形变监测时因多数据子集而导致的基准缺失、低相干条件下高相干点目标的有效识别、时序InSAR大范 相似文献
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不同空间插值对InSAR大气延迟改正影响研究 总被引：2，自引：0，他引：2
大气效应是InSAR技术用于地表探测的主要误差源之一。GPS数据作为InSAR大气延迟误差改正的重要数据源,受其站点分布疏密的影响,分辨率还无法做到与SAR影像完全相匹配,必须对GPS获取的大气延迟数据进行空间插值。本文采用反距离加权法(IDW)、Kriging插值法和移动曲面拟合法(Surface Moving Fitting,SMF)三种插值方法,探讨了InSAR大气误差改正过程中的空间插值问题,并对三种插值的精度进行了分析和评价。 相似文献
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基于GPS的InSAR干涉图大气效应校正方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
大气折射延迟是InSAR测量的一个重要误差源,严重影响对干涉图的正确解译,因此必须对其进行削弱或消除,利用GPS连续运行站估计的大气天顶延迟可对干涉图中的大气效应进行校正.但离散的GPS天顶延迟须进行空间插值才能满足InSAR的高分辨率要求.本文基于天津的GPS观测数据,利用Berense、PANDA软件估算了天顶延迟... 相似文献
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多时相InSAR技术具有探测大范围毫米级地表形变的能力,已被广泛应用于地面沉降监测.近几年,应用多时相InSAR技术监测以高铁为代表的大尺度人造线状地物形变备受关注.本文将C波段SAR数据用于高铁沿线路基形变监测,应用相位稳定性分析和改进的StaMPS技术来增加相干性点的密度和形变参数解算的稳定性.采用研究区时间跨度为21个月的47景Sentinel-1A数据,对连(云港)盐(城)高铁及其沿线区域进行多时相InSAR分析,并利用同时期连续的北斗导航卫星系统(BeiDou navigation satellite system,BDS)观测数据对线性沉降速率和时序位移分别进行监测分析,进而对比验证二者的沉降监测结果.研究结果表明:利用C波段的Sentinel-1A数据能够获取毫米级的线性形变速率和时序位移序列,InSAR与BDS二者平均时序位移均方根误差为3.8 mm,与BDS监测结果相比取得很好的一致性,且连盐高铁线路整体表现稳定. 相似文献
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在InSAR大气延迟改正双差模型的基础上,推导了适用于三归法D-InSAR测量的大气延迟改正模型。利用新西兰GEONET北岛连续观测GPS数据,研究了多雨山区InSAR对流层延迟内插模型。 相似文献
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利用星载重复轨道合成孔径雷达干涉测量InSAR技术获取数字高程模型(DEM),无法避免大气延迟效应的影响。InSAR大气校正的方法很多,但在DEM获取方面的大气校正研究却非常少见。本文研究星载重轨InSAR生产DEM时利用大气数值模式WRF(Weather Research and Forecasting model)得到的水汽结果进行大气校正的问题,重点讨论大气校正的策略,包括WRF模式设置和大气校正时机的选择,简要介绍了基于WRF运算结果的大气校正方法。利用Terra SAR-X数据进行实验,检验了所提出方法的有效性,证明了在干涉相位解缠前进行大气校正,比在相位解缠后进行的效果更好。将所提出方法应用于多基线、多波段InSAR干涉结果融合中,实验结果表明大气校正能够有效降低误差,对于相干性较高的地区效果更好。 相似文献
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对流层延迟是合成孔径雷达干涉测量(InSAR)的一个重要误差源,如何正确估计并从干涉相位中分离出对流层延迟是获取高精度InSAR产品的重要步骤.针对上述问题,该文利用Sentinel-1数据,以北京地区为研究区域,采用相位高程比、GPS天顶延迟校正图、InSAR通用型大气改正在线服务(GACOS)和第五代欧洲中尺度天气预报再分析产品(ERA5)这4种模型或数据生成对流层延迟,对该地区2017年1月8日-2017年7月31日生成的干涉图进行校正,并分析了 4种手段的校正效果.结果表明,对单个干涉图来说,在山区相位高程比的校正效果最优,在平原地区GACOS和ERA5最优且相差不大;但对于形变的时间序列来说,GACOS与GPS的形变结果最为符合,且略优于ERA5;相位高程比虽然能显著降低标准差,但不能明显改善时序结果;GPS-ZTD方法受制于空间分辨率,较其他方法改正效果略差. 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(7)
随着地面沉降监测手段日益丰富,对多源地面沉降监测数据进行数据融合逐渐成为研究的热点。本文针对大气延迟对InSAR地面沉降监测的影响,利用GPS获取对流层延迟,对不同的内插模型,讨论了Kriging内插法、IDW内插法对流层延迟改正的内插模型,并在IDW内插法的基础上进行改进,提出了IIDW内插法,采用香港GPS监测数据与哨兵一号雷达卫星监测数据,通过3种内插模型,得到不同内插方法的双差分结果,并分析比较了3种内插方法的优劣。用计算出的差分对流层延迟改正对InSAR影像进行改正。实验结果表明:IIDW内插法对对流层延迟进行改正不仅提高了D-InSAR的精度,而且为InSAR与GPS数据融合解决提供了一种新的思路。 相似文献
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时间序列InSAR技术目前已广泛应用于地表形变监测,尤其是稳定点目标较多地区的城市地面沉降监测。然而,实际应用中受大气相关距离限制以及模型相干系数阈值影响,连接点目标的Delaunay三角网常常不能完整地连接所有点目标,出现若干个不连通的子网。这种现象导致无法获取部分点目标的形变信息,特别是在非城镇地区影响尤为明显。为了提取大区域地表形变信息,本文提出了一种多层级、不同步长的子网最近邻点目标快速连接方法。其显著特点是通过逐层联网的方式,可快速减少子网数目。与现有复杂网络连接方法相比,该方法在保证结果精度的前提下,数据处理耗时仅为前者的32.56%。 相似文献
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多时相InSAR(interferometric synthetic aperture radar)技术以其大范围、高时空分辨率、可以获取毫米级甚至亚毫米级形变信号等特点,被广泛应用于大范围地表沉降监测。针对目前时序分析在获取研究区影像和数据预处理上耗时量大的问题,利用LiCSAR(looking inside the continents from space with synthetic aperture radar)产品,采用时序分析新方法 LiCSBAS提高了解算效率。该方法采用整体干涉对质量检验和相位环闭合差,探测二维相位解缠存在的解缠误差,剔除相干性较低的干涉对和大误差像元。为了减弱大气误差的影响,利用通用型大气改正在线服务产品进行大气误差改正,并在此基础上提出了一种形变参数和大气相位联合估计方法。以成都平原地区和西部山区为例,获取2016—2020年共90景影像进行时序分析新方法实验研究。结果表明：（1）提出的联合估计算法在地形起伏明显地区可以有效地抑制大气误差的影响,同时在大气效应不明显的地区也不会错估而引入相位误差;（2）监测的大部分区域表现较为稳定,年际沉降形变速率... 相似文献
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Estimating the motion of atmospheric water vapor using the Global Positioning System 总被引：1，自引：0，他引：1
Water vapor is both an important component in the atmosphere for the transport of energy and a noise source for space geodetic
observations of the Earth's surface, such as from GPS and interferometric SAR (InSAR) measurements. GPS data collected from
ground receivers are sensitive to the total amount of water vapor above the antenna and data from continuously operating GPS
receivers are routinely used to estimate delays caused by atmospheric water vapor. Using these time series of atmospheric
delay, we have estimated the motion of atmospheric water vapor above GPS networks. The motion above each site is determined
by comparing the time series from different sites and estimating relative time offsets in these time series. These are then
used to determine the velocity field of the atmospheric delays as they move across the network. We have compared the results
with similar estimates inferred from geostationary satellite data and found clear correlation on several occasions. Such results
can be useful for improving the understanding of the energy transport in the atmosphere, the spatial interpolation of water
vapor, and for calibrating InSAR observations for delays caused by water vapor.
Electronic Publication 相似文献
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星载差分合成孔径雷达干涉测量(differential interferometric synthetic aperture radar,DInSAR)技术已经广泛应用于大范围的地表形变监测,但星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）数据获取的地表形变易受大气噪声的影响,且长时间的重访周期会导致像对之间的失相干。为了有效减弱这些影响,提出了利用零空间基线的车载合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)系统监测公路边坡形变的方法。在车载双天线系统采集不同时相的公路边坡SAR数据时,通过轨道控制使得异时相干涉对的空间基线接近零,从而使得利用DInSAR数据进行形变信息提取时可以减少去平地相位的过程,极大地简化了差分干涉处理的流程。以中国湖北省武汉市某区域获取的车载双天线InSAR数据为例,使用所提出的方法对7个布设的角反射器点进行形变精度分析,得到形变值均方根误差为2.206 mm。 相似文献
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Excessive groundwater extraction has caused land subsidence in a large rural area located southwest of Tehran, Iran. We used radar images to estimate the temporal and spatial variation in the magnitude of the subsidence. Due to the large perpendicular baselines and rapid temporal decorrelation of the available data, the application of conventional synthetic aperture radar interferometry (InSAR) to monitor the deformation was not possible. Instead, we applied a recently developed Persistent Scatterer InSAR (PSI) method but found that displacements were underestimated in some areas due to high deformation rates that cause temporal aliasing of the signal. We therefore developed a method that combines conventional InSAR and PSI to estimate the high deformation rates in the southwestern Tehran Basin. We used rates estimated from conventional small temporal baseline interferograms to reduce the likelihood of aliasing and then applied PSI to the residual phase. The method was applied to descending and ascending ENVISAT ASAR images spanning from 2003 to 2009. Mean line-of-sight velocities obtained from both orientations that were further decomposed into horizontal and vertical deformation components were highly compatible with each other, indicating the high performance of the applied method. The mean precision of the estimated vertical component is 2.5 mm/yr. We validated our results using measurements from a continuous GPS station located in one of the subsiding areas. The results also compare favourably with levelling data acquired over a different time interval. Finally, we compared the estimated displacements to hydraulic head variations and geologic profiles at several piezometric wells. We found that the geology is the most important factor controlling the subsidence rate in the southwestern Tehran Basin, regardless of the water level decline. 相似文献
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时间序列InSAR技术中的形变模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
时间序列InSAR技术,包括PS-InSAR技术和小基线集InSAR技术, 能有效克服传统D-InSAR的失相干限制, 逐步成为形变测量中的实用化技术。但是, 现有时间序列InSAR技术主要采用线性函数对真实形变进行模拟, 在真实形变呈现强烈的非线性时, 这种处理将不能得到正确的形变结果。本文就时间序列InSAR的形变模型问题展开研究, 首先从干涉相位模型解算的方法入手, 深入分析了线性形变模型的不足, 当干涉点目标的密度不够并且真实形变的非线性较强时, 干涉相位方程的解将会发散。根据魏尔斯特拉斯逼近定理, 提出以高阶多项式取代线性形变模型, 并给出了基于多项式形变模型的干涉相位方程解算方法。 利用太原市2003-2009年的23景ENVISAT ASAR影像, 分别采用线性形变模型和三次多项式形变模型, 利用小基线集技术进行了形变反演。将这两种方法得到的结果分别与水准测量结果进行了比较。结果表明, 采用多项式形变模型不仅能取得更高的形变测量精度,而且能提高点目标的密度。由于高阶多项式总能比低阶多项式更准确地拟合连续函数, 因此本文提出的多项式形变模型在时间序列InSAR形变监测中具有广泛的应用价值。 相似文献
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Yunmeng Cao Zhiwei Li Jianchao Wei Jun Hu Meng Duan Guangcai Feng 《Journal of Geodesy》2018,92(2):185-204
Despite the many applications of time series interferometric synthetic aperture radar (TS-InSAR) techniques in geophysical problems, error analysis and assessment have been largely overlooked. Tropospheric propagation error is still the dominant error source of InSAR observations. However, the spatiotemporal variation of atmospheric effects is seldom considered in the present standard TS-InSAR techniques, such as persistent scatterer interferometry and small baseline subset interferometry. The failure to consider the stochastic properties of atmospheric effects not only affects the accuracy of the estimators, but also makes it difficult to assess the uncertainty of the final geophysical results. To address this issue, this paper proposes a network-based variance–covariance estimation method to model the spatiotemporal variation of tropospheric signals, and to estimate the temporal variance–covariance matrix of TS-InSAR observations. The constructed stochastic model is then incorporated into the TS-InSAR estimators both for parameters (e.g., deformation velocity, topography residual) estimation and uncertainty assessment. It is an incremental and positive improvement to the traditional weighted least squares methods to solve the multitemporal InSAR time series. The performance of the proposed method is validated by using both simulated and real datasets. 相似文献