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一、引言合成孔径雷达干涉测量技术（synthetic aperture radar interferometry, InASR）将合成孔径雷达成像技术与干涉测量技术成功地进行了结合，利用传感器高度、雷达波长、波束视向及天线基线距之间的几何关系，可以精确的测量出图像上每一点的三维位置和变化信息。
合成孔径雷达干涉测量技术是正在发展中的极具潜力的微波遥感新技术，其诞生至今已近30年。
起初它主要应用于生成数字高程模型(DEM)和制图，后来很快被扩展为差分干涉技术( differential InSAR , DInSAR)并应用于测量微小的地表形变，它已在研究地震形变、火山运动、冰川漂移、城市沉降以及山体滑坡等方面表现出极好的前景。
特别，DInSAR具有高形变敏感度、高空间分辨率、几乎不受云雨天气制约和空中遥感等突出的技术优势，它是基于面观测的空间大地测量新技术，可补充已有的基于点观测的低空间分辨率大地测量技术如全球定位系统(GPS)、甚长基线干涉(VLBI)和精密水准等。
尤其InSAR在地球动力学方面的研究最令人瞩目。
二维相位解缠是InSAR 数据处理流程中重要步骤之一，也是主要误差来源，无论是获取数字高程模型还是获取地表形变信息，其精确程度都高度依赖于有效的相位解缠。
因此，本人在课程期间对相位解缠的相关文献进行了阅读。
二、InSAR基本原理用两副雷达天线代替两个光源1S ，2S ，对地面发射相干信号，将得到类似的条纹图。
因为雷达信号与光线本质上都是电磁波，所以只要保证雷达天线载具运行轨道的稳定，那么两个信号到达地面上某一点处的路程差是确定的，只与该点在地面上的位置有关。
在 InSAR 干涉测量中有两种模式，一种是在载具（卫星或飞机）上搭载一具天线，而载具两次通过不同轨道航线飞经目标地域上空，此种称之为单天线双航过模式；另一种在载具上搭载两副天线，只飞经目标地域上空一次，此种方式称之为双天线单航过模式。
填空1.微波是指波长在1mm-1m之间的电磁波。
2.就遥感而言，被动遥感主要利用可见光、红外等稳定辐射，使太阳活动对遥感的影响减至最小。
3.1999年，我国第一颗地球资源遥感卫星（中巴地球资源卫星）在太原发射成功。
ndsat和SPOT的传感器都是光电成像型，具体是光机扫描仪、CCD阵列。
5.SPOT1、2、3卫星上有HRV高分辨率可见光扫描仪，可以用作两种观测垂直观测、倾斜观测也是SPOT卫星的优势所在。
6.美国高分民用卫星有IKONOS、QUICK BIRD。
7.灰度重采样的方法有：最邻近法、双线性内插法、三次卷积内插法。
8.四种分辨率来衡量传感器的性能：空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率9.数字图像增强的主要方法有：对比度变换、空间滤波、彩色变换、图像运算、多光谱变换。
10.常用的彩色变换方法有：单波段彩色变换、多波段彩色变换、HLS变换。
11.遥感系统包括五种：目标物的电磁波特性、信息的获取、信息的传输、信息的处理、信息的运用。
12.遥感传感器的探测波段分为：紫外遥感、可见光波段、红外遥感、微波遥感、多波段遥感。
13.常用的锐化方法有：罗伯特梯度、索伯尔梯度、拉普拉斯算法、定向检测。
14.目标地物识别特征包括：色调、颜色、阴影、形状、大小、纹理、图形、位置、拓扑结构。
15.地物的空间关系主要表现为：方位、包含、相邻、相交、相贯。
16.地质遥感包括：岩性识别、地质构造的识别、构造运动的分析。
17.试举三个陆地卫星：Landsat、SPOT、CBERS。
18.遥感影像变形的原因有：遥感平台位置和运动状态变化的影响、地形起伏的影响、地球曲率的影响、地球自转的影响、大气折射。
19.平滑是为了达到什么目的：去除噪声。
20.热红外影像的阴影是：目标地物与背景之间辐射差异造成的。
21.遥感扫描影像的特征有：综合概括性强、信息量大、动态观测。
22.微波影像的阴影是：与目标地物之间存在障碍物阻挡了雷达波的传播。
机载重轨干涉SAR高精度配准算法研究的开题报告一、研究背景干涉合成孔径雷达（InSAR）是一种遥感技术，它利用两个或多个微波雷达成像系统的相位差异进行高精度地形、地表形变监测等应用。
由于InSAR技术对地形、植被等因素的影响较小，被广泛应用于地形地貌变化、地壳形变、地球物理、环境监测等领域。
目前，InSAR技术在航空、卫星、挂起等多个平台上得到了广泛应用。
然而，机载InSAR系统的卫星InSAR系统比精度低，可能会受到平台姿态稳定性等因素的影响。
因此，对于机载InSAR系统来说，精确的配准技术非常重要。
二、研究内容在机载InSAR系统上，重轨数据的配准一直是一个难题。
当前，实现机载InSAR系统的重轨数据配准主要是使用传统的基于时间信号模板匹配的方法。
但是，这种方法需要使用大量的计算和处理时间，并且在处理大数据时容易出现问题。
因此，本研究计划开发一种新的机载InSAR重轨数据配准算法，即机载重轨干涉SAR高精度配准算法。
该算法主要基于机载InSAR系统的重轨数据的特点和干涉SAR成像的原理，通过对SAR影像进行处理和分析，实现重轨影像之间的高精度配准。
具体来说，该算法将采用以下方法：1.使用基线和角度信息，计算两幅SAR影像之间的转换矩阵。
2.将干涉SAR影像分别进行调整，使其能够准确地对齐。
3.使用FFT技术进行干涉图像配准，以获得高精度的重轨影像配准结果。
三、研究目的和意义该研究的主要目的是，设计和开发一种新的机载InSAR重轨数据配准算法，以提高机载系统的影像质量和准确性。
具体来说，该算法将可以实现：1.提高机载InSAR系统的数据处理效率，减少计算和处理时间。
2.提高机载InSAR系统的影像配准精度和准确性。
3.较好地解决当前机载InSAR系统的重轨数据配准难题。
四、研究方法为了实现机载重轨干涉SAR高精度配准算法，本研究将采用以下方法：1.建立重轨数据的SAR成像模型，分析SAR影像的成像原理及重轨数据的特点。
基于Goldstein路径跟踪的相位解缠算法研究王哲;薛东剑;孙寿坤【摘要】InSAR (Synthetic Aperture Radar Interferometry) is a kind of earth observation technique.Due to its working performances of high precision,wide coverage,penetrability,all-weather and all-time,InSAR owns unique advantages on digital elevation model (DEM) extraction and surface deformation monitoring.During the image processing of InSAR,phase-unwrapping plays an important role,whose results directly determine the final precision of DEM.This paper,using ASAR data,with the ROI_PAC software,briefly analyzes the DEM abstraction.The ROI_PAC adopts the classical path following algorithm of branch-cut method for phase-unwrapping.Based on a detailed analysis and discussion on this classical algorithm,the authors propose a new algorithm improving method for residual point searching.%InSAR(合成孔径干涉雷达测量)是一种新型对地观测技术,由于其高精度、大区域、可穿透云雾、全天候、全天时的工作特性,在数字高程模型(DEM)提取以及地表形变监测方面有着独特的优势.在InSAR图像处理的过程中,相位解缠是至关重要的一步,相位解缠效果的好坏直接影响到高程图的精度.本文利用ASAR数据,在ROI_PAC软件下进行处理,对DEM提取流程进行简要的分析.ROI_PAC软件处理InSAR数据所应用的相位解缠算法是最经典的路径跟踪法——枝切法.对于该算法本文进行了详细的分析探讨,并针对算法中残差点搜索的过程提出了一种新的改进算法思想.【期刊名称】《地质与资源》【年(卷),期】2017(026)002【总页数】6页(P184-189)【关键词】InSAR;数字高程模型;相位解缠;枝切法【作者】王哲;薛东剑;孙寿坤【作者单位】成都理工大学,四川成都610059;成都理工大学,四川成都610059;中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091;成都理工大学,四川成都610059【正文语种】中文【中图分类】P627合成孔径干涉雷达测量（Synthetic Aperture Radar Interferometry，InSAR），是SAR与微波干涉相结合而产生的一项具有广阔应用前景的新型对地观测技术.由于其快速、高精度、大区域、可穿透云雾、全天候、全天时的工作特性，在数字高程模型（DEM）提取以及地表形变监测方面有着独特的优势.干涉测量利用SAR图像丰富的相位信息，通过数字信号处理、几何关系的运用，将其转化成高程信息，再加上SAR数据获取即时快速的优势，使得InSAR提取数字高程模型得以广泛应用.然而在利用InSAR技术提取DEM的过程中，相位解缠是重中之重的一步，相位解缠的精度会直接影响最后DEM的生成质量.而1988年Goldstein等［1］提出了枝切法用于相位解缠操作.枝切法是非常有代表性的路径追踪类算法，展现了枝切法求解问题的核心思路.本文基于对相位解缠的基本原理分析与探讨，针对枝切法提出自己的改进思想与方案，旨在可以有效减少残差点的个数并从某种程度上解决枝切法经常存在的“孤岛现象”.在影响InSAR技术实用化程度的诸多因素中，干涉数据质量是制约其应用的一个重要因素，主辅图像匹配、干涉图滤波、相位解缠、基线估计等核心干涉处理技术是影响其实用化程度的最大的瓶颈问题.图1为InSAR提取DEM以及图像处理的流程.以下对其主要步骤进行探讨.1.1 生成干涉图对SAR图像进行干涉处理的第一步是影像配准，其目的是使SAR图像中代表同一地物点的像元一一对应.而在两幅SAR图像进行配准后，由于干涉图本身也是复数数据的性质，其虚部存储了干涉相位，所以，将两幅图像对应像元的复数值进行共轭相乘就可以得到干涉图像.以下是主要计算流程：其中C1、C2是两幅SAR图像的复数数据，*代表复数共轭.生成了干涉图后还应生成相应的相干系数图，用于衡量干涉测量精度的高低.相干系数最早由Prati等人提出［2］，其计算公式为：式中｜C1｜2、｜C2｜2为功率影像，E［…］为总体平均，γ等于0时代表了两幅图像完全不相干，γ等于1时代表两幅图像相同.相干系数与信噪比（SNR）的关系为：由此可见，相干系数越大则信噪比越高，干涉测量的精度越高［3］.1.2 去地平效应平地效应是指在水平地面上两个地物即使高度相同，但是因为与雷达的距离不同，雷达所拍摄的对应于这两个地物的相位也不同.因为SAR雷达采用的是斜距成像的模式，该模式的几何特性是导致平地效应出现的根本原因.距离卫星较近的地物的回波首先被雷达记录下来，而距离卫星较远的地物的回波则要迟一些被雷达记录下来，因此造成高度相同的地物在图像中被记录不同的相位.去平地效应常有的有3种方法：基于轨道、基于DEM及基于频率的平地去除方法.其中，基于频率的方法仅适用于星载SAR系统，而其他两种方法则适用于星载和机载两者［4］.1.3 干涉滤波一幅理想情况下干涉处理所得的SAR干涉图像应当是符合Nyquist采样定理的，图像上相邻像元的相位值真实相位差小于.但是在实际的SAR图像成像过程中受到多种干扰因素的干扰，干涉图像中存在不理想的噪音.这些噪音会降低相位解缠的精度，若噪音严重甚至会致使相位解缠的失败.需要在相位解缠之前使用针对性的方法分别对各类噪音进行滤波抑制确保相位解缠的精度.目前的SAR图像中主要存在3类干扰噪声：SAR系统的热噪声、SAR图像的斑点噪声、系统基线引起的噪声［5］.滤波在处理过程中的作用也至关重要，其算法也是多种多样.2.1 相位解缠与常见的光学遥感图像不同，SAR图像的每个像元不仅包含了后向散射强度还记录了与雷达斜距成正比的相位信息，因此SAR数据一般是由实部（Real）和虚部（Imaginary）构成复数据，每个像元的散射强度和相位分别用一个复数的实部和虚部来表示.对于某一确定的像元来说，在两幅SAR图像上记录的数据如下：式中Ai、ψi分别表示该像元的后向散射强度和相位值，i＝1，2.可以通过对两幅SAR影像进行干涉处理从而获得干涉影像，利用干涉图像中保存的相位差信息通过几何关系的计算可以得到地面的高程信息.其中，一个像元的干涉相位为：式中*代表复数共轭.由上式的计算可以看出，在所得到的干涉图中，每一个像元点的干涉相位值都是减去了整数周期后位于（-π，π］之间的值，该值可以称为缠绕相位，又被叫做相位主值，记为φ.真实相位差记为φ.缠绕相位与真实相位差之间的关系可以用如下公式表示：需要对缠绕相位进行相位解缠操作找回被模糊掉的相位周期，才能计算出两幅SAR图像间真实的相位差，并通过相位差以及几何关系计算出地面高程信息.相位解缠是InSAR图像处理中至关重要的一步，相位解缠效果的好坏直接影响到高程图的精度.2.2 Goldstein枝切法1988年Goldstein等人提出了用枝切法进行相位解缠操作.枝切法是非常有代表性的路径追踪类算法.该算法的核心思路是扫描图像并识别图像中的残差点来计算极性，建立一定的枝切线连接各个残差点使同一条枝切线上残差点极性值之和为零，达到正负平衡的效果.尽量生成最短最优的枝切线，然后在解缠积分时积分路径避开枝切线，就可以避免残差点对图像解缠带来的影响了.基本步骤为：1）识别残差点，生成残差点分布图；2）生成枝切线，平衡残差点极性；3）绕过枝切线进行积分，得到解缠相位图.通过对梯度求和，如发现和不为零，则将回路左上角的像素点记录为残差点，其极性为求和结果.对整张图像上所有的最小回路进行如上操作后就扫描出了全图所存在的残差点.下一步开始建立枝切线.在扫描后的图像中选出一个残差点作为起点，搜索以起点为中心3×3大小的区域，寻找与起点极性相反的残差点.若在3×3的区域内成功搜索到了极性相反的残差点，则将两点进行连接，将残差点极性进行求和作为该条枝切线的极性，然后再以新添加进来的残差点为中心继续搜索，继续累加极性，直到该枝切线的极性为零时，此时这条分支上的残差点已经被平衡了，该分支的生长也就完成了，再次选取其他的残差点开始另一条枝切线的生长.而假使在3×3的范围内并未找到符合条件的残差点，则扩大搜索的范围到5×5、7×7、…，直到搜索到符合条件的残差点或者到达图像的边缘.反复进行该操作直到图像上所有的残差点都被平衡.接下来就可以进行相位展开的计算了.避开前一步骤所建立的枝切线进行积分求解图像上像元的解缠相位.至于残差点，根据具体情况对其使用不同方式进行近似处理.枝切法最显著的优点是：在实际图像处理中计算速度比较快；若图像信噪比较高，残差点相对较少的情况下，精度非常高.3.1 原始算法存在的问题为了更好地分析相位解缠算法思想以及结果精度，本文选取2005年美国加州洛杉矶城区以及城区北部山区ASAR数据为实验数据，在ROI_PAC下，对其进行相位解缠后的结果图如图2.将图2地理编码后的InSAR图像与从USGS下载的光学遥感影像图进行对比（图3、4），处理基本比较完善，但是我们可以看出在高山地区相位解缠则出现了问题.从图4可以看出，解缠出现镂空的地区，是植被茂密的高山地区.这是因为，在植被茂盛的地方，两次SAR的观测期间植被的生长落叶等随环境发生变化，从而造成严重的去相关现象，导致相关性很差，这将直接影响InSAR提取DEM的精度［6］.而高山地区，高程随着坡度的变化陡增.因此该算法的缺点是：干扰噪音较强，图像质量不佳时，干涉图像上会出现大量的残差点，若这些残差点分布比较密集，则容易生成不合理的枝切线，过多的枝切线容易在图像上包围出一片闭合的区域，被枝切线包围的区域将无法解缠，呈现孤岛状，这一片被包围的区域是无法进行解缠操作的.因此需要通过一定的改进算法优化减少残差点的数量以提高枝切线建立的合理性，有效地提高枝切法的解缠效果.3.2 基于枝切法残差点搜索改进算法原始的枝切法中，搜索残差点时沿图像上由邻近的4个像元组成的最小回路进行积分，看回路积分是否为零，判断是否存在残差点.若回路积分不为零则设置左上角的点为残差点，设置积分结果为该点的极性.使用该方法进行残差点的搜索具有实现简单、计算效率高等优点.但是回路积分不为零，只能证明回路中存在残差点，而有回路中有几个残差点、具体是哪些、这些残差点的极性各自是多少，都是不能被确定的.原始的方法中对该步骤进行了简化处理，直接设置左上角的点为残差点，扫描时无法分辨回路中真正的残差点是哪一些，无法计算出真实的残差点极性，这会导致错误地将像元设置为残差点，并漏过真正的残差点使其参与到解缠计算中，这些错误的残差点错误的极性值导致了解缠结果的精度降低.因此，本文提出一种相位解缠改进算法的基本思想，用于更精准地识别残差点计算极性值.本算法的核心是使用排除法，排除可以被证明不是残差点的点，从而筛选出真正的残差点.首先给整张干涉图像中所有的像元点标记一个信任值P＝0.对图上的一个最小回路进行积分，若积分结果为零，则可以说找到了证明这4个点不是残差点的证据，增加了这4个点的可信度，将这4个点的P值加1；若积分结果不为零，则可以说找到了证明这4个点中存在残差点的证据，这4个点的可信度降低，将这4个点的P值减1.这样，P越大说明该点是正常像元点的概率越大，P越小说明该点为残差点的嫌疑越大.将图像中所有的最小回路按照该规则进行计算，最终得到每一个像元的P值，P＜0的像元即为残差点.接下来计算残差点的极性值.对于P＜0的像元，从它所能参与构成的最小回路中选出回路P值和最高的一个回路进行积分，回路P值高说明该回路中其他点是正常像元的可信度高，计算所得的极性可信度也高，将积分结果作为该点的极性值.若回路P值和最高的回路中存在不止一个残差点，则将回路积分结果以残差点P值的绝对值为权重进行加权平均分配给各个残差点作为极性值.使用此算法在与原始算法同样对全图最小回路进行扫描的基础上，对扫描所得的残差点增加了一步极性的计算.不过残差点相对于全图的像元所占的比例很低，因此所增加的计算量也很小.算法所涉及的逻辑处理流程也较为简单，不存在实现困难的问题，只需要对原始算法作出小部分的改进即可，因此该优化算法具备充分的可行性.使用本算法可提高对于残差点判断极性值计算的准确性，通过引入P值使得每一步所选出的残差点所算出的极性值都是正确概率最高的选择.正确地判断残差点并计算极性将大大提高后续解缠操作的准确度.可以有效地增加改进的思路是在质量图引导路径跟踪法处理步骤结束后，对于未解缠的区域按照常规解缠方法进行再解缠.对算法中未处理的点进行再处理，在拥有质量图引导算法最大限度避免误差传递优点的同时，为未解缠点增加了解缠值.本次研究中，首先进行的是将该算法在计算机进行模拟.在计算机模拟状态下，先自行建立一个二维平面，再通过逆解缠的方法的得到一组在［-π，π］之间的缠绕相位，再将其分别在原始算法和解缠算法下进行相位解缠算法计算，如图5、6所示，可以清楚的从计算机模拟图中看出在改进算法下的残差点减少.在模拟的同时，我们发现随着图像质量的增加，残差点减少的比例也在增大（见表1）.虽然该方法得到的不一定是全局最优解，但通过寻找各个区域的局部最优解却得到一个比原始枝切法更优的解，同时所增加的计算量在实际应用中也是可以被接受的. 使用改进的残差点搜索算法提高搜索残差点的准确性，再利用改进后的枝切线建立策略，建立更优的枝切线，可以很大程度上避免解缠孤岛的出现，减少残差点带来的误差传递，较之原算法更充分地利用了一个点周边8个点为确认该点性质所带来的信息量，因此具有更高的搜索识别精度，计算出的极性值也更为精准，从而在一定程度上可以解决本次处理中出现的解缠镂空现象.本文在 ASAR数据处理分析的基础上，对Goldstein路径跟踪的相位解缠算法进行了详细探讨，并针对残差点搜索的过程提出了一种新的改进算法思想.该算法思想在计算机模拟条件下，得出了较为理想的结果，残差点大量减少.同时，我们发现随着图像质量的增加，残差点减少的比例也在增大.该方法目的在于，在残差点大量减少的同时，提高残差点搜索的准确性，获取全局更优解.InSAR数据的处理流程较为复杂、冗长，每个处理环节使用到的处理算法复杂度都比较高，相比于雷达探测技术的发展以及对InSAR处理结果数据的应用延伸，当下更加迫切地需要进行更加广泛更加深刻的InSAR数据处理与分析［7］.而相位解缠，作为数据处理过程中举足轻重的一步，也一直是InSAR发展的重中之重，其涉及到众多领域理论的交叉运用，还有许多问题尚待进一步讨论.【相关文献】［1］Gabriel A K，Goldstein R M.Crossed orbit interferometry：Theory and experimental results from SIR-B［J］.International Journal of Remote Sensing，1988，9（5）：857-872. ［2］Gatelli F，Guarnieri A M，Parizzi F，et e of the spectral shift in SAR interferometry：Applications to ERS-1［C］.Hamburg：Second ERS-1 Symposium，1993. ［3］何秀凤.InSAR对地观测数据处理方法与综合测量［M］.北京：科学出版社，2012.［4］花奋奋，张继贤，邓喀中，等.几种机载InSAR平地效应去除方法的比较研究［J］.遥感信息，2010（5）：58-61.［5］刘实.InSAR干涉纹图噪声抑制方法研究［D］.长沙：湖南大学，2007.［6］单新建，宋晓宇，柳稼航，等.星载InSAR技术在不同地形地貌区域的DEM提取及其应用评价［J］.科学通报，2001，46（24）：2074-2079.［7］Ji L，Xu J，Zhao Q，et al.Source parameters of the 2003-2004 Bange earthquake sequence，Central Tibet，China：Estimated from InSAR data［J］.Remote Sensing，2016，8（6）：516.。
干涉SAR三维地形成像数据处理技术综述徐华平,陈 杰,周荫清,李春升(北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100083) 摘 要:干涉合成孔径雷达(InSAR,Interferometric Synthetic Aperture Radar)三维地形成像技术能够提供精确的高分辨率地形高度信息,它在上世纪后期发展非常迅速,目前仍是SAR技术领域的研究热点之一。
本文给出了干涉SAR三维地形成像数据处理流程及主要步骤,综述了图像配准、相位展开、基线估计以及高度计算等干涉SAR数据处理步骤实现算法的发展概况,比较了各种算法的优劣,最后分析了干涉SAR三维地形成像数据处理所面临的技术难点,并对未来的研究重点作了展望。
关键词:干涉SAR;地形成像;数据处理;相位展开中图分类号:TN958 文献标识码:A 文章编号:167222337(2006)0120015207A Survey of Interferometric SAR Topography Mapping DataProcessing T echniqueXU Hua2ping,CH EN Jie,ZHOU Y in2qing,L I Chun2sheng(Elect ronic and I nf ormation Engineering I nstit ute,Bei j ing Universit y of A eronautics andA st ronautics,B ei j ing100083,China) Abstract: Interferometric synthetic aperture radar(SAR)is employed to supply terrain elevation with high precision and high resolution.It is one of the hot topics in the field of SAR in this century.The flow2 chart and main step s of interferometric SAR data processing are presented.Some research issues of the imple2 mentation of the main step s,such as SAR image registration,phase unwrapping,baseline estimation and ele2 vation calculation,are summarized.In the end,the key problems and the prospect about interferometric SAR data processing are pointed out.K ey w ords: interferometric SAR;topography mapping;data processing;phase unwrapping1 引言 干涉SA R是一种比较理想的三维地形成像技术,它利用天线之间的细微视角差,通过SAR 复图像干涉得到干涉相位,进而根据地形高度与干涉相位之间的关系式获取地形高度信息。
关于InSAR和D-InSAR的数据处理一、合成孔径雷达干涉技术（InSAR）合成孔径雷达干涉技术出现于20世纪60年代末.它是SAR与射电天文学干涉测量技术结合的产物。
当SAR扫过地面同一目标区域时,利用成像几何关系,通过成像、一些特殊的数据处理和几何转换,即可提取地表目标区域的高程信息和形变信息。
由于InSAR 技术有效利用了SAR的回波相位信息,测高精度为米级甚至亚米级,而一般雷达立体测量方法只利用灰度信息来实现三维制图,测高精度仅能达到数十米,因此该技术迅速引起了地学界及相关领域科研工作者的极大兴趣,现已成为微波遥感领域的研究热点.干涉合成孔径雷达利用多个接收天线观测得到的回波数据进行干涉处理，可以对地面的高程进行估计，对海流进行测高和测速，对地面运动目标进行检测和定位。
接收天线相位中心之间的连线称为基线，按照基线和航向的夹角，人们将InSAR分为基线垂直于航向的切轨迹干涉和沿航向的顺轨迹干涉。
切轨迹干涉可以快速提取地面的三维信息，顺轨迹干涉主要用于动目标检测和海洋水流与波形测量。
二、InSAR 基本原理InSAR 测量模式主要有两种:一种是双天线单轨(Single Pass)模式,主要用来生成数字高程模型,一般用于机载SAR;另一种是双轨(Two Pass) 模式,主要用于获取地表变形,一般用于星载SAR.下面以重复轨道干涉测量为例,简要介绍InSAR 技术的基本原理(见图1).假设卫星以一定的时间间隔和轨道偏离(通常为几十米到1km 左右)重复对某一区域成像,并在两次飞行过程中处于不同的空间位置1S 和2S ,则空间干涉基线向量为B,长度为B;基线向量B 与水平方向的夹角为基线倾角α。
1S 和2S 至地面点P 的斜距分别为R 和R+△R;将基线沿视线方向分解,得到平行于和垂直于视线向的分量||B 、'B ;H 为1S 到参考面的高度;从1S 发射波长为λ的信号经目标点P 反射后被1S 接收,得到测量相位1ϕ,114arg{}R u πϕλ=+(1)同样,另一空间位置2S 上测量到相位2ϕ，224()arg{}R R u πϕλ=+∆+（2）式中,arg{1u }和arg{2u }表示不同散射特性造成的随机相位.假设两幅图中随机相位的贡献相同,则1S 和2S 关于目标P 点的相位差124R πφϕϕλ=-=-∆（3） 也称为干涉相位,可由经过配准的两幅SAR SLC 图共扼相乘得到.根据图1中的几何关系并利用余弦定理可得: 222()sin()2R B R R RBθα+-+∆-=（4） cos h H R θ=-（5）由于R R ∆且R B ，则||sin()R B B θα∆≈-=（6） (4)、(5) 两式即为In SAR 确定高程的原理性公式.三、合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)D-InSAR 技术是在主动式微波合成孔径雷达 SAR 相干成像基础上发展起来的,它以合成孔径雷达复数据提供的相位信息为信息源,可从包含目标区域地形和形变等信息的一幅或多幅干涉纹图中提取地面目标的微小形变信息。
sar干涉测高的原理
SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）干涉测高原理基于雷达技术，在大范围上实现对地表高程变化的测量。
其原理主要包括以下几个步骤：
1. 雷达发射和接收：SAR雷达在飞行器上或卫星上安装，通过电磁波发射天线向地面发射脉冲信号，然后同时接收反射回来的波束。
2. 脉冲信号处理：接收到的信号经过放大、滤波等处理后，得到有关地表反射率、幅度、相位等信息。
3. 干涉处理：将两次不同时刻的雷达数据进行干涉处理，通过比较两次接收到的信号相位差异，得到地表上目标的高程变化信息。
4. 相位解缠：由于多普勒效应，地面散射体的速度会对相位进行调制，需要对相位进行解缠处理，以获得完整的高程信息。
5. 高程计算：根据解缠后的相位信息，结合雷达的几何参数以及地球自转等因素，计算出地表上的高程信息。
SAR干涉测高原理利用雷达的干涉技术，通过比较两次雷达数据的相位差异，从而实现对地表高程变化的测量。
该原理具有高精度、多时相观测、全天候能力等优点，在地质测绘、城市规划、地质灾害监测等领域具有广泛的应用。
INSAR技术原理及方案INSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar）技术是一种利用雷达合成孔径雷达（SAR）观测辐射区域的技术。
通过INSAR技术，我们可以从卫星上获取地球表面的形态、地形、地貌和物质变形等信息。
INSAR技术的原理是通过雷达波束发射一串相干连续波，被目标散射回来的波与原始波进行干涉，得到干涉图像。
1.数据采集：通过卫星等平台，采集地球表面的雷达数据。
在INSAR技术中，通常使用相干SAR数据。
2.数据预处理：对采集到的原始数据进行预处理，包括去噪、校正等。
在INSAR技术中，通常会校正数据的地球表面高度差异，以便减小干涉效应。
3.干涉图像生成：通过将两个或多个采集到的SAR数据进行干涉计算，生成干涉图像。
干涉图像呈现了地球表面的相位差信息，可以用于反演地表的物理形态。
4.相位解缠：干涉图像的相位信息通常由于地球表面变形等原因而存在非连续性。
需要对相位图像进行解缠，还原出真实的相位信息。
5.反演物理参数：通过解析干涉图像的相位差信息，可以反演地表的物理形态、地形、地貌以及物质变形等参数。
这些参数可以用于地震地质研究、岩石力学分析等领域。
INSAR技术的原理是基于雷达波的探测原理。
当雷达波遇到地面时，会受到散射反射，并形成回波。
回波的特征包括反射系数、回波幅度和相位等信息。
INSAR技术利用回波的相位信息，通过干涉计算，可以获取地表的相位差信息。
相位差信息反映了地表的高度差异、物体的运动或变形等情况。
INSAR技术的应用非常广泛。
在地震监测和研究方面，可以用于研究地震的震源机制、断层运动以及地下构造等信息。
在地质灾害预警方面，可以用于监测地面的沉降或抬升、岩体的滑坡等情况。
在岩石力学研究中，可以用于分析岩石的应力状态、应变变化等情况。
此外，INSAR技术还可以应用于城市变化监测、水资源调查等领域。
总之，INSAR技术通过利用雷达波的相位信息，在获取地表的形貌、地貌和物质变形等数据方面具有很大的潜力。
