机载双天线InSAR对飞数据处理与分析

李芳芳　胡东辉　丁赤飚　仇晓兰

（中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室　北京 100190）

（中国科学院电子学研究所　北京　100190）

机载双天线InSAR对飞数据处理与分析

李芳芳*胡东辉丁赤飚仇晓兰

（中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京 100190）

（中国科学院电子学研究所北京100190）

干涉合成孔径雷达（InSAR）技术具有高精度的地形测绘能力。然而在山区地形条件下，受SAR侧视成像的影响，存在较多的几何畸变区域，干涉相位表现为不连续或者缺少有效信息的情况，对单一的干涉图像对处理难以得到精确的数字高程模型（DEM）。融合两个或多角度的干涉数据可以用于解决这一问题。该文根据这一思路利用机载双天线InSAR对飞数据进行实验，针对山区地形条件下参考高程近似影响运动补偿精度的问题提出了基于高程迭代的运动补偿方法，对于阴影、叠掩区域容易导致相位解缠误差的问题提出基于地形特征的相位解缠方法，从而尽可能降低单一角度数据的DEM误差，以达到消除对飞数据重叠区域3维定位不一致的目的，拼接实验结果验证了处理方法的有效性。

机载InSAR；运动补偿；相位解缠；对飞数据融合

1　引言

干涉合成孔径雷达（Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR）是利用同一地区多幅SAR复图像获取相位信息，进行地形测绘和地表形变监测的一项技术［1］。然而，由于SAR侧视成像的特点，在地形起伏较大的山区，叠掩、阴影所占比例较大，获取的干涉相位会出现不连续甚至全是噪声的情况，无法利用常规的InSAR技术重建精确的数字高程模型（Digital Elevation Model，

DEM）［2，3］。解决这一问题的一种思路是融合同一区域的多角度观测数据，从而在某一角度下的几何畸变区域可以利用其它角度的数据补偿［4－6］。

然而，在实际数据处理过程中，如果得到的单一角度DEM误差较大，则在多角度数据拼接时会出现“拼接缝”的现象。而在山区地形条件下，人为地布设控制点非常困难，无法通过不同角度图像中控制点之间的仿射变换消除目标3维定位的不一致性。因此，要达到在无控制点情况下的多角度数据“无缝拼接”，需要在单一角度数据处理的过程中尽可能地减小误差，从而尽可能消除重叠区域DEM的不一致现象。

一方面，运动补偿是机载干涉SAR处理的关键步骤之一。在山区地形条件下，参考高程的误差是引起运动补偿误差的主要原因，从而影响干涉相位和反演DEM的精度。另一方面，受几何畸变的影响，山区地形的相位解缠也是一个复杂的问题。本文利用机载双天线干涉SAR对飞数据进行融合处理实验，以实现山区地形DEM重建，重点针对上述两个关键问题展开研究，分别提出基于DEM迭代的运动补偿方法和基于地形特征的相位解缠方法。实验结果验证了处理方法的有效性。

2　处理方法

机载双天线干涉SAR对飞数据拼接实现山区地形干涉测量的流程如图1所示。本节将重点介绍运动补偿和相位解缠两个关键步骤的处理方法，以提高各个角度的DEM精度，进而实现对飞数据的“无缝拼接”。

2.1运动补偿

高精度的运动补偿是高分辨率机载SAR成像的关键。机载干涉SAR系统对运动补偿的精度要求更为严苛。对于山区地形干涉处理来说，运动补偿存在误差时，一方面引起单一角度数据的干涉相位误差，从而使DEM测量精度下降，另一方面在多角度数据拼接时导致重叠区域的DEM不一致，出现“拼接缝”现象。

图1　对飞数据拼接实现山区地形测绘流程图Fig.1　Flow chart of processing two anti-parallel aspects of InSAR data

传统的运动补偿算法通常存在参考高程的近似［7，8］，即利用平面高程作为该区域所有目标的高程，在山区等起伏较大的地形条件下，该假设与实际差别较大，会导致较大的运动补偿残余误差，进而影响干涉相位和DEM的精度。要补偿高程不准引起的误差，需要使参考DEM尽可能接近真实值。因此，本节提出通过高程迭代的方法减小高程误差引起的运动补偿残余误差。

补偿流程如图2所示，首先按照平地假设进行运动补偿及成像处理，经过双天线图像配准、相位滤波、相位解缠等干涉处理步骤后，根据几何关系反演生成粗精度的DEM；然后将该DEM作为新的参考高程，重新进行运动补偿。

下面通过定量计算分析高程迭代的精度。如图3为存在高程误差时的运动补偿几何示意图，设天线1的运动误差为［Δx（t），0，Δz（t ）］，天线2的运动误差为［Δx（t）+δx（t），0，Δz（t）+δz（t ）］。文献［9］给出了存在高程误差时，两天线运动补偿残余误差的不一致分量为：

其中，B，α分别为基线长度和基线角，φ1，φ2分别为天线1和天线2中目标A的视角，Δφ=φ2-φ1，α（t）如图4所示，Δhinit为初次运动补偿时的参考高程误差，由此得到高程测量误差为：

假设干涉系统的参数如表1，运动误差为10 m，横滚角变化为θr=3°，则由其引起的两天线不一致运动误差分别为：δx（t）=B ［cos（α+θr）-cosα］，δz（t）=B［ sin（α+θr）-sinα］，由此可以计算出A≈0.05≪1。由此可见，尽管该DEM并不准确，但是与平地假设相比，已大大减小了高程误差，在高程迭代时不会收敛到相反方向。通常通过一到两次迭代即可满足精度要求。

图2　高程迭代的运动补偿流程图Fig.2　Flow chart of MOCO based on iterative DEM

表1　干涉系统参数Tab.1　InSAR system parameters

图3　存在高程误差的运动补偿几何示意图Fig.3　MOCO geometry with reference height error

图4　斜距平面运动误差示意图Fig.4　Motion error in the slant range plane

2.2相位解缠

2.2.1阴影区域山区地形存在较大面积的阴影区域，干涉相位呈噪声特性，残差点密集，相位解缠时容易引起相位误差的传播［10，11］。本小节在分析阴影区域干涉相位特性的基础上，利用相位补偿的方法避免了相位误差的传播。

干涉相位沿距离向的局部条纹频率可表示为：

在阴影起始点和结束点之间的地形坡度角为ϑ=θ-90°，代入式（3）即有Δf≈0，表明阴影区域沿距离向的局部条纹频率接近为零，由此可知两个临界端点的干涉相位之差近似为零。为了进一步确定实际系统阴影区域相位变化的范围，下面以中科院电子所X波段机载双天线干涉系统为例，仿真计算该相位差，在不同视角和山体高度下的相位差如图5所示，可以看出该相位差很小，绝对值均在π以内，也就是说阴影区域两个临界端点之间不存在相位周期的改变。这一特征可以用来确定阴影区域两侧干涉相位的相对值，从而可以避免相位解缠路径穿过阴影区域时引起的相位误差的传播。

根据上述分析，我们利用阴影区域起始点和结束点处的干涉相位线性拟合出阴影区域内部的干涉相位，不会影响相位解缠时相位模糊数的计算。具体的相位解缠步骤如下：

（1）根据相干系数图和SAR幅度图像检测并提取阴影区域，并利用形态学方法使区域边缘规整化；

（2）在每一方位向阴影区域两侧选取相位拟合的起始点和结束点，干涉相位分别为φtop，φbot，这里取距离阴影边界最近的相干系数较高的点，以保证所选起始点和结束点相位的可靠性；

（3）线性拟合出阴影区域的干涉相位，即

其中，N为阴影区域沿距离向的宽度，d为待补偿位置距离起始点的像素单元；

（4）对相位补偿后的干涉相位图，利用基于质量指导的路径跟踪法进行解缠，得到解缠相位。

图5　不同高度和视角对应阴影起始和结束点干涉相位差Fig.5　Interferometric difference between the beginning and end of shadow with different height and look angle

按照上述的相位解缠步骤对实测的包含阴影区域的干涉相位进行相位补偿并解缠，验证上述方法的正确性。所用数据为中科院电子所机载X波段双天线InSAR系统在绵阳地区的实验数据。实验数据及结果如图6所示。其中图6（a）为SAR幅度图像，图6（b）为滤波后的干涉相位图，图6（c）为相干系数图，可以看出图中有较大面积的阴影区域，在幅度图像中表现为较暗的区域，干涉相位中表现为噪声，相干系数很低。

图6　阴影区域相位解缠结果Fig.6　Phase unwrapping result of shadow area

图6（d）为检测出的阴影区域的掩膜图，掩膜后进行直接相位解缠可以避免阴影区域相位噪声引起的误差传播，然而从掩膜图可以看到掩膜后使干涉相位左右两侧形成不连通区域，因此直接解缠得到图6（e）的结果，阴影区域两侧解缠相位有明显跳变，相位的相对值与理想值不一致。根据本节方法对阴影区域进行相位补偿，实际上并不需要对所有阴影区域均做补偿，只要使补偿后高质量区域连通即可。因此对阴影区域部分进行相位补偿后的结果如图6（f），解缠后的结果如图6（g），此时补偿相位将两侧区域连通，使得解缠相位连续。图6（h）给出了利用直接解缠和相位补偿后解缠得到的DEM在图6（g）黑色直线所示的方位向上的对比，可见不进行相位补偿时，DEM会有较大跳变，而相位补偿后的DEM基本上是连续的，与实际情况相符。

2.2.2叠掩区域叠掩是SAR图像中的另一种几何畸变现象，由于SAR侧视成像的特点，当地面场景的迎坡坡度过大时，会导致不同高度区域的回波投影到同一个距离-多普勒单元内，形成叠掩现象。叠掩区域的干涉相位反映的是多个散射源矢量叠加的结果，干涉相位存在跳变，解缠时无法传递正确的相位缠绕周期。多基线技术利用信号谱估计等方法可以实现对叠掩区域多个散射源的分辨［12－14］，然而目前多基线干涉数据的缺乏限制了该研究的开展。本小节通过分析叠掩区域的干涉相位特性，提出单基线条件下基于频率估计的叠掩区域相位解缠方法。

图7给出了简单山体形成叠掩的SAR成像几何关系示意图。可以看出，山顶点P1到SAR的斜距为rP1，小于山底点P2到SAR的斜距rP2，因此在斜距rP1和rP2之间的每一个距离向像素单元内均由来自区域A，区域B和区域C中的3个散射源叠加形成，从而产生了叠掩区域。而在斜距小于rP1的区域D和斜距大于rP2的区域E中，回波信号都仅包含单个散射源，是非叠掩区域。

通过仿真计算出图7场景沿距离向的干涉相位如图8所示，图中两条竖直黑色虚线之间表示了叠掩区域的干涉相位，这里分别计算了形成叠掩的3部分区域的干涉相位。可以看出，区域B的相位频率与区域A和区域C相反。而区域A的相位与区域D的相位是连续的，同样，区域C的相位与区域E的相位连续。此外，在叠掩区域的起始点P1处，区域B和区域C重合为一点，因此具有相同的干涉相位φ4；与之类似，在叠掩区域的结束点P2处，区域B和区域A具有相同的干涉相位φ2。通常情况下认为叠掩区域中迎坡面的散射强度占主导地位，因此叠掩区域的干涉相位通常表现为区域B的相位特征，即具有与非叠掩区域相反的相位频率，且在起始点和结束点处存在相位的跳变。在这一假设前提下，图8中的绝对相位缠绕后的相位如图9所示。观察实际的干涉数据可以发现叠掩区域确实具有与相邻区域相反的相位频率，图10给出了一幅四川绵阳地区含叠掩区域的实测干涉相位图，黑色方框内部的区域为叠掩区域。

图7　SAR叠掩区域成像几何关系示意图Fig.7　SAR imaging geometry of layover area

图8　不同区域的绝对干涉相位Fig.8　Absolute phase of different areas

图9　缠绕干涉相位Fig.9　Wrapped phase under the assumption

根据式（3）的干涉相位沿距离向的局部频率，可以从理论上解释上述仿真结果。当迎坡面的坡度角大于雷达视角时，在SAR图像中产生叠掩现象。也就是对于图7所示的区域B而言，有ϑB＞θ，由式（3）可知，此时区域B对应干涉相位的距离向局部频率ΔfB＜0。而对于与区域B中的散射源投影到相同位置的区域A和区域C来说，区域A的坡度角0°＜ϑA＜θ，区域C的坡度角θ-90°＜ϑC＜0°，代入式（3）分别有ΔfA＞0，ΔfC＞0。与叠掩区域相邻的区域D和区域E分别具有与区域A和区域C相同的坡度角，因此同样有ΔfD＞0，ΔfE＞0。当迎坡面散射强度占主导地位时，叠掩区域的干涉相位在距离向呈现出与其它区域相反的频率特性。这就从理论上解释了以上仿真得出的结论。

图10　实测叠掩区域干涉相位图Fig.10　Real Interferogram with layover areas

根据上述分析，利用图8所示的区域A和区域C分别与区域D及区域E之间的相位连续性，可以通过估计区域D和区域E的干涉相位频率，从而获得区域A和区域C的相位频率。这样在解缠得到区域D的相位φ1或区域E的相位φ3后，就可以进一步估计出区域B边界的解缠相位φ2或φ4，从而消除相位跳变的影响。根据这一思想，本文提出了基于局部频率估计的叠掩区域相位解缠方法，具体实现步骤如下：

（1）首先利用相干系数图、干涉相位图以及SAR幅度图像检测并提取出叠掩区域；

（2）将叠掩区域掩膜后，对其它区域利用传统方法进行相位解缠，此时得到如图8中区域D和区域E的相位分别为φDr和φEr，其中，rP1和rP2处的相位分别为φ1r和φ3r，此时φ1r和φ3r之间的相对值与实际情况存在偏差（相位φ的下标r表示relative，即相对相位，下同）；

（3）将非叠掩区域掩膜，仅对叠掩区域利用传统方法进行相位解缠，得到如图8中区域B的解缠相位，其边界值分别为φ2r和φ4r，此时的解缠相位并不是反映地形高程的绝对相位，而与绝对相位之间相差一个常数值；

（4）通过局部频率估计［15，16］得到叠掩附近区域，即如图8中的区域D及区域E沿距离向的干涉相位频率分别为fr_D和fr_E；

（5）假设区域D的解缠相位即为绝对相位，即φDa=φDr，φ1a=φ1r（相位φ的下标a表示absolute，即绝对相位，下同），则根据区域A和区域D之间的相位连续性，可以得出区域B在rP2处的绝对相位为：

其中，N为叠掩区域沿距离向的像素数。进一步，区域B在rP1处以及其内部的绝对相位可分别表示为：

再利用区域C和区域E之间的相位连续性，则可以得出区域E在rP2处的绝对相位为：

因此，区域E的绝对相位可表示为：

通过以上步骤，整个区域的相位得到展开，而且可以消除叠掩区域边界相位不连续的影响，避免相位误差的传播。

按照上述相位解缠方法对图10中所示的实测数据进行干涉解缠，从而验证本文方法的有效性。

图11　含叠掩区域实测数据Fig.11　Real InSAR data including layover area

图11（a）和图11（b）给出了该实测数据对应的SAR幅度图像和相干系数图，由此检测出叠掩区域的掩膜图如图11（c）。分别用本文方法和简单的质量指导解缠方法对图10的干涉相位进行解缠，得到的解缠相位分别如图12（a）和图12（b）所示。图12（c）对比了图12（a）和图12（b）中黑色直线所示方位门的两种方法的解缠相位，图12（d）给出了与之相对应的DEM解算结果对比。可以看出，由于迎坡面的相位占主导地位，因而本文方法的解缠相位在叠掩起始点和结束点均出现了相位的跳变，相应的DEM也存在跳变而且在叠掩区域呈递减趋势，也就是叠掩表现出的“顶底倒置”现象，这与前面的理论分析是一致的。而直接用质量指导法解缠由于未考虑叠掩区域边界相位不连续的影响，造成叠掩区域解缠相位的误差，在积分路径穿过叠掩区域时进而将误差传播到叠掩右侧区域。

图12　实测叠掩区域相位解缠实验结果Fig.12　Phase unwrapping result of layover area

进一步，将本文方法解算出的DEM投影到地距坐标系中，并与外源粗DEM数据ASTER DEM进行比较如图12（e）所示，可以看出二者基本相符。由于本文方法仅反演出了叠掩区域中迎坡面的高程信息，因而在地距坐标系中存在无高程信息的区域，即相当于图7中示意的区域A和区域C的高程没有重建。要得到叠掩区域多个散射源的高程信息，可以利用多基线干涉技术进行分辨不同的散射源，这里由于缺乏多基线数据，因而不再进行讨论。

3　实验数据

本文采用的实验数据是由中科院电子所研制的X波段机载双天线干涉SAR系统于2011年7月在四川绵阳地区采集的数据，实验通过从两个方向对同一场景进行照射，获得两组干涉数据，其中一组数据为由东向西飞行，另一组数据为由西向东飞行，航迹示意图如图13所示。两个角度得到的图像差异较大，尤其在山区地形条件下，将会形成不同的几何畸变区域，利用这一特点通过拼接互补实现几何畸变区域的干涉测量。系统参数如表2所示。

4　实验结果

本节利用上述方法对一幅7 km×10 km大小的图像分别进行两个角度的处理得到各自的正射DEM和DOM，并进行拼接，结果如图14所示。可以看出，在拼接图中没有明显的拼接缝现象，达到了较好的拼接效果，但仍然存在少量无法测量高程的区域（图中高程置零的蓝色区域），这是由于这些区域在两个角度的图像中均表现为相干性较差的区域，后续还可以进一步利用多个角度数据进行补充。

图13　实验数据航迹示意图Fig.13　Anti-parallel flight trajectories

表2　系统参数Tab.2　Specifications of CAS InSAR system

5　结束语

山区地形测绘是干涉SAR处理的一个难点，本文利用机载双天线干涉SAR对飞数据融合拼接实现山区DEM重建。针对运动补偿和相位解缠两个关键步骤，分别给出了基于高程迭代的运动补偿方法和基于相位补偿的阴影区域相位解缠方法，从而获得精确的单一角度DEM。实验结果验证了对飞数据融合的有效性。

图14　实验结果Fig.14　Experimental results

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李芳芳（1986-），女，山西人，助理研究员，博士，主要研究领域为干涉SAR信号处理。

E-mail:liff86@gmail.com

胡东辉（1970-），男，北京人，副研究员，硕士，主要研究领域为SAR信号处理、SAR定标等。

丁赤飚（1969-），男，陕西人，研究员，博士，主要研究领域为合成孔径雷达、遥感信息处理及应用系统等。

仇晓兰（1982-），女，江苏人，副研究员，博士，主要研究领域为双站SAR、SAR目标特性等。

Antiparallel Aspects of Airborne Dual-antenna InSAR Data Processing and Analysis

Li Fang-fangHu Dong-huiDing Chi-biaoQiu Xiao-lan
（Key Laboratory of Technology in Geo-spatial Information Processing and Application System，Institute of Electronics，
Chinese Academy of Sciences，Beijing 100190，China）
（Institute of Electronics，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100190，China）

Interferometric Synthetic Aperture Radar（InSAR）is a powerful technique for precise topographic mapping.However，owing to the side-looking SAR imaging geometry，geometry distortions appear in mountainous scenarios.Because of phase discontinuities or the absence of a valid phase，it is difficult to recover accurate DEM in such areas with single-aspect InSAR data.Fusion of two or more different aspects of InSAR data can deal with this problem in practice.Experiments using two antiparallel aspects of airborne InSAR data are carried out based on this idea.To decrease the processing error in single-aspect data and fuse them seamlessly，a MOtion COmpensation（MOCO）method using iterative DEM is used to reduce the MOCO error.Besides，phase-unwrapping methods based on terrain characteristics are proposed to avoid phase-unwrapping error owing to phase discontinuities in areas of shadow and layover.Experimental results verify the effectiveness of the processing methods.

Airborne Interferometric SAR（InSAR）； MOtion Compensation（MOCO）； Phase unwrapping； Fusion of anti-parallel data

TP391

A

2095-283X（2015）01-0038-11

10.12000/JR14135

李芳芳，胡东辉，丁赤飚，等.机载双天线InSAR对飞数据处理与分析［J］.雷达学报，2015，4（1）:38-48.http://dx.doi.org/10.12000/JR14135.

Reference format:Li Fang-fang，Hu Dong-hui，Ding Chi-biao，et al..Antiparallel aspects of airborne dual-antenna InSAR data processing and analysis［J］.Journal of Radars，2015，4（1）:38-48.http://dx.doi.org/10.12000/JR14135.

2014-11-20收到；2014-12-18改回；2015-01-30网络优先出版

国家863计划（2007AA120302）和国家自然科学基金（61401428）资助课题

李芳芳liff86@gmail.com