雷达干涉测量中基线估计常用方法分析

2016-12-15何曙光张学东艾立萍孙萌鑫

测绘通报 2016年9期

关键词：控制点基线轨道

何曙光，张学东，庞蕾，刘慧，艾立萍，孙萌鑫

(北京建筑大学，北京 100044)

雷达干涉测量中基线估计常用方法分析

何曙光，张学东，庞蕾，刘慧，艾立萍，孙萌鑫

(北京建筑大学，北京 100044)

基线是合成孔径雷达干涉测量中的一个重要参数，其长度与倾角的微小变化都会引起地形高度的误差，因此，基线估计是InSAR数据处理中至关重要的环节。针对当前InSAR基线估计中存在的诸多问题，本文先推导了基线与InSAR定位误差的关系，进而分析了研究基线估计的必要性，总结了当前基线估计的常用方法，指出了各类方法的优缺点及适用性，最后，基于基线估计的技术难点，探讨了其相关研究热点与发展趋势。

合成孔径雷达；干涉测量；基线估计；评述

近20年来，随着一系列星载合成孔径雷达卫星的升空，合成孔径雷达干涉测量技术(interferometric synthetic aperture radar，InSAR)获得了很大的进步。合成孔径雷达不受天气条件的限制，具有全天时、全天候观测的优点，在当前经常出现雾霾等极端气候条件下，可提供稳定的数据源，弥补了此时光学遥感难以获取数据的缺点。InSAR测量已经成为一种不可或缺的获取地面三维形变信息的方法，而基线又是InSAR测量中一个至关重要的参数，因此，如何高效、准确地进行基线估计是InSAR数据处理中必不可少的环节。

本文在分析InSAR基线估计必要性的基础上，讨论了基于卫星轨道参数、基于干涉图信息和基于外部信息等基线估计的方法，评述了当前基线估计研究的进展，指出了当前基线估计研究方法的优缺点及适用性，并对未来发展趋势进行了适当的探讨。

一、基线估计的必要性

雷达干涉测量系统的关系如图1所示，h表示地面目标点高程，r1表示地面目标点到天线s1的距离，r2表示地面目标点到天线s2的距离，B表示基线的长度，α表示基线与水平方向的夹角，H为平台高度，θ和θ21分别为天线s1和s2的视角。

雷达干涉测量系统存在如下关系

(1)

h=H-r1cosθ

(2)

图1 雷达干涉测量原理图

目标高度精度与基线参数之间的关系为

(3)

(4)

因为目标点高度h是多个变量的函数，即h=h(r1,B,α,H,φ)，因此，根据雷达干涉测量原理可得测高误差σh为

(5)

由式(5)可知，测高误差σh与基线长度B和倾角α有密切的关系。这里，以ERS-1系统参数为例，卫星高度为785 km，波长为0.056 6 m,影像中心斜距为853 km,测区宽为50 km。

表1为ERS-1卫星基线误差对雷达干涉测量的影响分析表。由表1可知，在有效基线长度为50 m、垂直基线误差或水平基线误差为1 m时，生成的地面点高程精度的误差量级可达到百米级；而当有效基线增长到200 m时，该误差仍然会达到几十米级。此外，据相关研究[1]，对于较大的地区，为了控制系统误差，其基线必须达到5 cm左右的精度。因此，在InSAR数据处理过程中对于基线估计的研究是必不可少的。

表1 ERS-1基线误差对雷达干涉测量的影响

二、基线估计的常用方法

经文献分析，可知目前基线估计常用的方法可归纳为以下几类：①基于卫星轨道参数的基线估计[2-11]；②基于干涉图信息的基线估计[12-23]；③基于外部信息的基线估计[24-31]。具体如图2所示。

图2 基线估计方法分类

1. 基于卫星轨道参数的基线估计

卫星轨道参数主要包括基线长度、基线倾角(卫星倾角)、卫星的方向分辨率和距离分辨率、卫星到目标点距离、卫星速度、卫星波长[2]。1998年胡庆东等提出了一种以基线等于两轨道之间的最短距离的基线估计方法，并利用有限的参考点信息，形成迭代计算法，由此来实现准确计算运动中基线特征的目的[3]。1999年汤晓涛提出一种以基线顺轨切向分量为零的基线估计方法，采用逼近法从副轨道的两端以一定的时间增量向中间逼近，进而求取基线[4]。2002年Ma Debao在假设两轨道相互平行且高度相同的基础上，提出一种简单的近似算法，利用卫星轨道矢量、同名点的位置差、空间分辨率等信息来估计基线方位角和基线长度等分量[5]。2005年郑芳等提出一种基于轨道误差的几何关系来估计基线的方法，并分析了基线长度和倾角对DEM高程精度的影响[6]。2010年郑浩等提出轨道线性拟合来求取星载InSAR基线的估计方法，鉴于轨道拟合法具有模型严密、求解精度高等优点，采用切比雪夫多项式和拉格朗日差值的轨道拟合方法获取高精度光滑的连续轨道，以方便计算任意时刻卫星的坐标[7]。2013年Zhao Hongli等提出一种基于组合反射率的轨道参数提取方法，获取高精度的轨道参数，从而来改进基线估计的方法[8]。同年，Gao Yongxing等利用Radarsat-2卫星影像，提出一种基于轨道参数的基线估计方法[9]。2015年Chen Zhaoyan等提出一种利用一致性的程度来评估多通道SAR基线精度的方法[10]。同年，董连凤等从地球的曲率出发，考虑到不同地区纬度的变化将会引起雷达视角的变化，以视角的变化影响基线参数的角度为切入点，给出了基线和雷达视角的关系，从雷达临界视角的角度，给出了临界基线的公式[11]。

这类基线估计的方法通常是利用影像头文件中包含的轨道信息，根据基线的空间几何关系，利用已知或拟合的卫星轨道状态信息来获取基线的分量。该类方法比较依赖卫星轨道参数的准确性。

2. 基于干涉图信息的基线估计

干涉图信息主要包括干涉条纹、干涉相位差等，可以利用这些信息结合一定的方法来估算基线分量。1995年Kimura等在考虑地球曲率影响的情况下，将同一地区内的3幅SAR影像每两幅作干涉，利用已知地面控制点及生成的3幅干涉图的干涉相位信息来解算基线分量，并且分析基线参数随时间的变化情况。1997年Singh等提出一种直接利用从SAR干涉测量数据中提取的干涉条纹精确估计基线的方法[13]，2002年廖静娟等通过试验验证了该方法能够在一定的程度上弥补轨道参数偏移带来的误差[14]。2011年徐华平进一步提出一种基于干涉条纹频率的基线估计方法，在考虑地球曲率的情况下，推导了星载InSAR中基线与干涉条纹频率之间的精确关系式[15]。通过引入半牛顿迭代法，精确估计每一像素点处的干涉条纹频率；对所估计的频率值进行线性拟合，进一步抑制了噪声对条纹频率估计精度的影响，获得了高精度的干涉条纹频率值，并成功用于基线计算。1999年Knedlik利用Kalman滤波来估计基线[16]，2008年何敏等使用南京地区ERS1/2卫星数据进行了试验研究，证明了该方法的有效性[17]。2003年李新武等在平坦地区利用二维快速傅里叶变换(FFT)功率谱进行了干涉SAR初始基线估计[18]。2006年靳国旺等利用平地干涉相位进行平行轨道的InSAR初始基线估计，并由两个或两个以上平地点的干涉相位估计出初始基线参数[19]。2007年邢保玉等利用牛顿迭代法进行了SAR基线估计[20]。2010年肖金群等以配准偏移量为观测值，采用非线性最小二乘迭代法对干涉对的基线进行估计[21]。2014年Chen Zhaoyan等提出一种基于精密配准和中值滤波的基线估计的方法，并在实际SAR数据处理中得到验证[22]。2014年张过等在干涉相位方程距离向和方位向二阶偏导基础上，分析了基线误差引起的干涉相位误差，借助解缠后的干涉图，采用二次多项式的方式来估计消除基线误差[23]。

这类基线估计的方法一般是将干涉图中包含的干涉相位差及干涉条纹等信息转换到频率域中，利用频率域的最大值及其所在的位置来获取基线的分量。这类方法比较依赖平坦的地势，因此在山区或丘陵地带等地势不平坦的地区并不合适。

3. 基于外部信息的基线估计

基线估计中的外部信息主要指DEM数据和地面控制点。1993年Small等在考虑地球曲率影响的情况下，以影像中心的切平面作为参考平面，在分析了5种基线估计方法精度的基础上，利用轨道状态矢量和均匀分布在整幅影像内的至少3个已知控制点作非线性最小二乘平差，由此解算出垂直于轨道方向的基线分量[24]。1999年张晓玲等提出了一种利用5个地面控制点的基线估计方法。该法以其中1个控制点为参考点，已知其余4个控制点与参考点之间的距离和相对高度，基于多个方位向的地面控制点，可求得各个方位向的基线分量[25]。2000年史世平在利用轨道参数估计基线的基础上，提出一种利用7个地面控制点进行基线精化及解算轨道姿态参数的方法[26]。2000年陈尔学等提出一种考虑相位常数，利用干涉相位及已知地面控制点来估计基线方位角和基线长度等分量的方法[27]。2008年索志勇等针对干涉合成孔径雷达中产生高精度的数字高程图需要精确测量或估计基线参数的问题，提出了一种利用局部先验知识的InSAR基线估计方法[28]。该方法利用去平地后的干涉数据进行基线估计，对去平地后的干涉相位图进行相位解缠绕，再利用局部先验知识选取两个高度相同的点进行基线估计。2009年程刚等给出了基于地面控制点的基线估计算法，并分析影响估计精度的误差源，最后给出理想情况下的基线矢量估计精度[29]。2010年韦海军等在研究传统基线估计方法的基础上，提出了一种基于粗精度DEM的基线估计方法，利用SRTM DEM及初始轨道数据去除干涉相位中的地形条纹，通过分析剩余条纹的空间频率精确估计基线[30]。2011年靳国旺等为有效减少大面积、多套干涉数据基线估计所需的地面控制点数量、降低接边处反演高程的差异，提出考虑干涉相位偏置的InSAR区域网平差基线估计方法[31]。

上述基线估计的方法一般是利用已知的地面控制点、DEM数据及控制点间的相位差来解算基线参数，从理论上来说这类基线估计的方法精度很高，但是由于高精度的地面控制点一般都是保密的且难以获得，且在当前分辨率的雷达影像上选择控制点并不能十分准确，因此，该方法的高精度实现起来有一定的难度。

三、存在问题分析

综上分析，国内外专家研究了许多估计基线参数或提高其精度的方法，这些方法大多是基于雷达卫星轨道、平地相位或地面已知点，通过一些拟合或最小二乘的方法对含有基线参数的模型进行解算。虽然这些方法能在一定程度上提高基线参数的精度，但是仍然存在着一些弊端。如利用轨道参数来估计基线，这种方法把基线当作一个固定的常数，而实际上雷达卫星在运行过程中，雷达视角随着不同地区纬度的变化而随之变化，也就是说卫星的姿态并不是稳定的，因此，将基线作为一个常数来进行估算并不是十分准确。而利用配准的基线估计方法因其原理与利用轨道参数估计基线方法相似，因此不可避免地存在与利用轨道参数方法同样的问题。除此之外，该方法还比较依赖配准的精度。利用高精度地面已知点的基线估计方法常常会因为高精度控制点的信息保密，且观测区域并不一定有所需的高精度控制点而无法进行，因此，此类方法在实际中并没有理论上那么实用。利用平地相位和基于快速傅里叶变换的基线估计方法都比较依赖地形的平坦程度，当所观测的区域都是大面积的山区或丘陵地形时，这两种方法的弊端就会尤为明显，其所估计出的基线误差也往往比较大。

四、结束语

基线估计是当前乃至今后很长时间内合成孔径雷达干涉测量研究的热点，其研究的成果是提取地面高程和形变信息的基础条件，但仍存在一些需要解决的问题，如卫星姿态的不稳定性、轨道参数不能准确确定，以及依赖地面控制点等，这些都会产生诸多误差并传播到数据处理中。

因此，建立更精确的模型求解卫星在每一时刻的姿态，高精度地确定卫星的轨道参数，以及通过两种甚至多种不同的方法组合进行基线估计，进一步提高基线估计的精度，都将成为今后InSAR基线估计研究的热点方向。

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AnalysisofCommonMethodsofBaselineEstimationinRadarInterferometry

HE Shuguang，ZHANG Xuedong，PANG Lei，LIU Hui，AI Liping，SUN Mengxin

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