[发明专利]基于多项式反演模型的时间序列InSAR形变监测方法及装置

权利要求书

1.一种基于多项式反演模型的时间序列InSAR形变监测方法，其特征在于，所述时间序列InSAR形变监测方法包括：

将某一地区N幅SAR单视复影像根据小基线原则组合成M个干涉像对，生成M幅干涉图，并去除所述M幅干涉图中由数字高程模型DEM模拟得到的地形相位图，生成M幅差分相位图；

通过所述M幅干涉图计算平均相干系数图，通过预设相干系数阈值从该平均相干系数图中提取高相干点，并对所述M幅差分相位图的相邻高相干点的差分相位进行再次差分，得到相邻高相干点的二次差分相位；

通过所述相邻高相干点的二次差分相位建立多项式反演模型，求解两个高相干点间的相对多项式形变与相对高程误差，以某一具有已知形变量和DEM误差的高相干点为参考点，分别集成两两高相干点间的相对多项式形变与相对高程误差，得到每个高相干点上的多项式形变和高程误差；

通过所述多项式形变和高程误差得到高相干点的多项式反演模型相位，从高相干点的差分相位中减去该高相干点的多项式反演模型相位，得到残差相位；

从所述残差相位中提取残余形变，将所述残余形变与所述多项式形变叠加得到所述高相干点的地表形变信息。

2.如权利要求1所述时间序列InSAR形变监测方法，其特征在于，

所述小基线原则为对时间基线和空间基线的限制。

3.如权利要求1所述时间序列InSAR形变监测方法，其特征在于，

所述高相干点的差分相位包括：多项式形变相位、高程误差相位、残余形变相位、大气影响相位、噪声相位。

4.如权利要求1所述时间序列InSAR形变监测方法，其特征在于，对所述M幅差分相位图的差分相位进行再次差分，得到相邻高相干点的二次差分相位，包括：

通过德劳内Delaunay三角网连接各高相干点，对所述德劳内Delaunay三角网上边长小于或等于2公里的相邻点作邻域差分，得到相邻高相干点的二次差分相位；其中，所述相邻高相干点为空间距离小于或等于2公里的两个高相干点。

5.如权利要求1所述时间序列InSAR形变监测方法，其特征在于，通过所述多项式形变和所述高程误差得到所述高相干点的多项式反演模型相位，该多项式反演模型相位包括如下参数：一次形变速率、二次形变速率、三次形变速率和高程误差。

6.一种基于多项式反演模型的时间序列InSAR形变监测装置，其特征在于，所述时间序列InSAR形变监测装置包括：

差分相位图生成单元，用于将某一地区N幅SAR单视复影像根据小基线原则组合成M个干涉像对，生成M幅干涉图，并去除所述M幅干涉图中由数字高程模型DEM模拟得到的地形相位图，生成M幅差分相位图；

相邻高相干点的二次差分相位获取单元，用于通过所述M幅干涉图计算平均相干系数图，通过预设相干系数阈值从该平均相干系数图中提取高相干点，并对所述M幅差分相位图的相邻高相干点的差分相位进行再次差分，得到相邻高相干点的二次差分相位；

多项式反演模型单元，用于通过所述相邻高相干点的二次差分相位建立多项式反演模型，求解两个高相干点间的相对多项式形变与相对高程误差，以某一具有已知形变量和DEM误差的高相干点为参考点，分别集成两两高相干点间的相对多项式形变与相对高程误差，得到每个高相干点上的多项式形变和高程误差；

地表形变信息获取单元，用于通过所述多项式形变和所述高程误差得到高相干点的多项式反演模型相位，从高相干点的差分相位中减去该高相干点的多项式反演模型相位，得到残差相位；并从所述残差相位中提取残余形变，将所述残余形变与所述多项式形变叠加得到所述高相干点的地表形变信息。

7.如权利要求6所述时间序列InSAR形变监测装置，其特征在于，

所述小基线原则为对时间基线和空间基线的限制。

8.如权利要求6所述时间序列InSAR形变监测装置，其特征在于，

所述高相干点的差分相位包括：多项式形变相位、高程误差相位、残余形变相位、大气影响相位、噪声相位。