摘 要：敘述了星載重復軌道差分干涉測量技術包括復影像配準、干涉圖濾波、去除平地效應等方面，利用D-InSAR技術處理影像數據的過程，以及利用三軌法差分干涉測量技術和ENVISAT ASAR雷達影像數據所獲取巴姆地震引起地表形變的情況。

　　關鍵詞：D-InSAR,干涉相位圖,配準,相位解纏

　　0 引言

　　地面沉降監測是對地觀測的方法之一，經典的方法是采用精密水準測量，觀測一、二等水準網，然后計算平差，得到微小地面沉降的變化值。近代GPS技術開始融入到地面沉降監測工作中。然而，受到若干條件的限制，GPS測量的數據密度往往不夠，而且目前其空間域的分辨率也難以滿足高空間分辨率形變監測的要求。

　　星載雷達差分干涉測量(D-InSAR)技術是20世紀90年展起來的1項對地觀測新技術，其是利用雷達圖像的相位差信息，精確測量出圖像上每個點的三維位置，用于提取地面目標點微小地形變化的技術，精度能達到厘米級甚至毫米級，干涉圖質量較好時，可以從干涉圖識別出毫米級的形變。

　　D-InSAR技術的特點是面積大、快速、準確、成本低，其實用性大大優于常規地面沉降監測技術。目前，SAR數據已覆蓋了全球大部分區域，在無常規測量數據區域的地震監測中發揮著顯著優勢。筆者在深入研究D-InSAR技術的基礎上，對在地面沉降監測應用中的研究，解決了D-InSAR技術中影像處理面臨的一些關鍵問題，得到最終的地表形變結果。

　　1 D-InSAR的三軌法

　　通常，進行地面沉降差分干涉，需要獲取被觀測地區沉降前后的2幅影像，通過比較得出形變量。

　　在2幅影像干涉圖中，同時包含有相位信息和地形信息。欲得到形變量，需除去其中的地形信息，因此，必須先太清楚地面的DEM值，被稱為“二軌法”。

　　在難以獲得地面DEM值時，可采用“三軌法”。三軌法需要用到同一區域的3幅影像，分別是形變前的2幅和形變后的1幅。然后，利用這3幅影像可生成2幅干涉紋圖，其中，1幅呈現形變前的地形信息，另1幅呈現形變后的地形信息。同樣的，對2幅干涉圖進行匹配、重采樣、去除平地效應和相位解纏，最后將2幅影像進行差分，便可得到地表沿視線方向的地形變化[1]。

　　這方法的優點是無需地面信息，如DEM，對于一些無地形數據的變化監測尤為重要;缺點是相位解纏較復雜，其質量將影響到最終的形變結果。

　　2 D-InSAR技術在巴姆地區的應用

　　2.1 被觀測數據的選取

　　收稿日期：2012-08-20

　　作者簡介：李 紅，女，1953年生，山西人，1978年畢業于武漢測繪科技大學光學儀器專業，高級工程師。

　　針對不同的干涉應用需選取合適的SAR干涉影像對。伊朗東南部城市巴姆地區曾于2003年發生了強度為6.6級的大地震，為了利用D-InSAR技術獲取巴姆地震引起的地面形變，歐空局(ESA)提供了7幅ENVISAT ASAR數據。其中，4幅為降軌數據, 巴姆古城位于圖像中部，Track號為120;3幅為升軌數據, 巴姆古城位于圖像的近距端，Track號為385。

　　進行干涉處理，要求像對必須相干，因此，選取像對時必須考慮2個因素：a)臨界基線距的限制。過短的基線將無法監測出形變變化量，過長的基線將導致2幅影像間的相關系數過低而無法形成干涉;b)存在時間間隔的影像。對于地形變監測為目的的干涉測量，其時間基線的選取要盡可能地短，以減小時間的去相關影響。

　　利用Eoli-sa軟件進行數據選取時，根據被觀測區域的經緯度和時間，查找合適的干涉數據。其中，Orbit確定軌道，景號(Frame)確定雷達照射區域位置，航跡號(track)確定成像時間。用于干涉測量的SAR數據必須具有相同的 track和 frame。

　　圖1給出巴姆3幅影像的航跡和區域位置信息。從中看出，形變前的影像9192和6687以及形變后的影像9693具有相同的Track號。6687的Frame為3020，即中心結點號為3020，該幅影像的結點跨度3011～3029。因為，ENVISAT衛星的軌道被分割成7200個結點，通過與影像中心相近的400個結點來標識SAR的Frame號。因此，2個相鄰的Frame用18個結點來標識。同理，9192影像的結點跨度3004～3021，即這2幅影像有共同的結點，即有共同區域，進而得出9693與9192也有共同的區域。

　　2.2 實驗過程

　　筆者采取三軌法進行差分處理，分別利用9192和6687構成的像對，9192和9693構成的像對，得出地震形變前后的地形，然后，再對這2個像對影像進行差分，獲得地面點高程的形變信息。差分的關鍵步驟包括干涉影像的配準、干涉圖的濾波、去除平地效應、相位解纏，最后把相位信息轉換到高程。

　　2.2.1 SAR復數影像配準

　　在雷達干涉處理中，配準的目的是將2幅影像上的對應點處理成地面上同名地物點。先采用匹配方法找到2幅影像上的同名點，繼而確定2點的偏移量，再對其中1幅影像進行重采樣，使2幅影像上的同名點一一對應。

　　干涉雷達復圖像的匹配，分粗匹配和精匹配兩步進行[2]。確定圖像搜索窗內按行列不同的整像元偏移量為粗匹配，計算復圖像對之間的匹配質量評價指標,得到精度在像元級的匹配;精匹配通過對復圖像作亞像元插值，再計算匹配指標。理論上，匹配度需要達到子像素級(1/10像素)[3]。匹配策略如下：

　　a)粗匹配采用基于衛星軌道參數的方法。由于衛星飛行的軌道參數是可確定的，且較準確和穩定，因此是最基本的粗匹配方法。其優點是能自動完成偏移量的估算，缺點是匹配精度較低。

　　主輔影像上對應的同名點對應滿足(1)式的要求，

　　， (1)

　　式中，Pm(x,y)和Ps(x,y)對應主影像和輔影像的行列值。粗定位就是利用衛星軌道參數計算同名點對的偏移量offset(x,y);

　　b)像元級匹配。干涉雷達測量中復圖像的像元級配準通常采用基于窗口的配準技術,利用主圖像和輔圖像在空間域或頻率域進行配準。筆者采用的匹配相似性評價參數是較基本相關系數法，它也是其他很多匹配算法的基礎，且計算起較簡單，不會出現太大誤差;

　　c)亞像元級匹配。亞像元級匹配是在像元級匹配的基礎上進行的。影像對(9192和9693)配準的統計分析見表1。

　　隨意選取10個精配準點，檢查其偏移量及精匹配的結果。匹配完成后，2幅影像上的同名點僅存在較小差異，用這些點作為控制點對，用二次多項式擬合確定2幅影像中任何1個匹配位置的相對偏移量;

　　2.2.2 干涉圖的生成和處理

　　計算干涉系數由2幅影像上對應點共軛相乘得到，是作為評價干涉圖質量的依據。干涉系數產生的相干圖能直觀地顯示干涉圖的質量，因此，相干圖也可作為解纏質量的依據。通過處理得到，相干圖上相干系數較大的區域(圖上較亮的地方)是干涉效果較好的區域，干涉條紋較為明顯，解纏也相對容易，反之，相干系數小或者干涉條紋不清楚的地方，一般不易解纏成功[4]。圖2、圖3分別為地形像對(9192和6687)和形變相對(9192和9693)的干涉圖。

　　從圖2和圖3中看出，震前震后的2幅干涉圖中垂直基線都很大，在干涉圖相位中的山區部分即右下角，基線去相關現象較嚴重，致使相干性很差，表現為黑色。在地形對的干涉圖上可看到巴姆城附近明顯有1塊連續

　　區域的相干性很差，圖3的白色框里顯示為黑色，這就是地震造成破壞最嚴重區域的位置及大致范圍。

　　解纏前還要進行濾波，濾波的目的不僅為提高信噪比，且能為解纏計算提供較好的數據，在去除干涉

　　圖噪聲的基礎上能保持邊緣信息[5]，防止產生誤差。筆者采用Goldstein濾波算法，去除噪聲后條紋清晰，很好地保留了地形信息。圖4為主、輔影像干涉圖去除平地效應的結果，圖5為進行dstein濾波的結果。

　　將震前后去除平地效應的地形相減，得到形變的地形。這時，圖上顯示的還是周期性的條紋，表示地形的相位還是纏繞的，沒有得到真實地形，需要通過解纏來得到地形的真實高程。

　　2.2.3 形變地形的相位解纏

　　相位解纏的結果直接影像地面沉降量的精度,是InSAR數據處理過程中的關鍵。相位解纏的基本思想從數學方面講，假設給定1個二維相位矩陣Ψi,j，為了獲得該矩陣的真實值，需要對每個點(i,j)加上或減去2π的整數倍，得到1個連續的函數Φi,j [6]，即

　　其中，ki,j為整數，-π≤Ψi,j<π，i ∈[0,M-1]， j ∈[0,N-1]。圖6給出的是形變干涉的結果。

　　進行相位解纏計算時必須兼顧到一致性和精確性。一致性是指解纏后任意2點之間的相位差與2點之間路徑無關，精確性則是指解纏后的相位要能忠實地恢復原始相位函數。將解纏相位梯度和纏繞相梯度之間的差異最小化，即最小成本網絡流法，見圖7。

　　3 實驗結果

　　從干涉圖可以看出,相隔175天和相隔35天的干涉圖其相關性依然保持很好,這是因為巴姆地區氣候干旱,植被稀少，保持了很好的相干性。

　　從圖7中可以看到，條紋變化較大的為形變區。根據條紋的分布也可得出形變結果。ASAR雷達采用的是C波段微波成像，波長λ為5.666 cm，可利用式(3)計算出，

　　每個周期的條紋變化代表了2.8 cm的形變量。從圖6中還可以看到，干涉條紋的顏色周期是不同的。根據GMT畫出的圖8、圖9表示形變的三維狀況。其中，北邊區域為下沉區，其形變的最大值為-17.8 cm，南邊區域為上升區，其形變最大值達到+29.9 cm。

　　4 結語

　　使用多級配準方法，利用三軌法差分干涉測量技術對ENVISAT ASAR雷達影像進行處理，可以使配準結果達到1/10像素;通過對干涉圖進行去除平地效應、濾波等處理，分析獲取影像期間地物的變化情況，針對被觀測地區的具體條件，選擇最優算法，可獲取地震

　　參考文獻：

　　[1] 王 超,張 紅,劉 智.星載合成孔徑雷達干涉測量[M].北京,科學出版社,2002.

　　[2] 楊清友,王 超.干涉雷達復圖像配準與干涉紋圖的增強[J].遙感學報,1999(2):39-44.

　　[3] A J Wilkinson.Development of an Interferometric SAR Processing Facility Phase2: Implementation of an Image Registration Algorithm.Technical report,UCT Radar Remote Sensing Group,March 1996.

　　[4] 張永志,王衛東,李 萍.InSAR圖像的最小范數法相位解纏研究[J].地球科學與環境學報.2005,27(1):80-83.

　　[5] R M Goldstein,H A Zebker,C L Werner.Satellite radar interferometry: two-dimensional phase unwrapping[J]. Radio Science,1988,23(4):71-72.

　　[6] 張素芳.SAR干涉條紋圖濾波與相位解纏研究[J].大地測量與地球動力學,2005,25(專):125-128.

　　本文選自《電子科技》。  《電子科技》是由中華人民共和國工業和信息化部主管，西安電子科技大學主辦的學術、技術類專業期刊。國際刊號ISSN:1007-7820;國內統一刊號CN:61-1291/TN。創刊于1987年，國家新聞出版總署出版規范首批A類期刊，陜西省優秀期刊。