基于SARscape的InSAR数据相位解缠方法研究

郭乐萍，岳建平，岳 顺

（1.河海大学 地球科学与工程学院，江苏 南京 211100）

合成孔径雷达干涉测量（InSAR）是近几十年兴起的一项空间观测技术，主要用于获取地面高程和监测地表形变。由于其全天时、全天候、大范围、有一定穿透能力等优势，引起了各国的广泛关注[1]。InSAR技术的处理流程主要包括基线估算、配准、去平地效应、滤波、相位解缠、轨道精炼和重去平，最终生成DEM或地表形变图。相位解缠是其中最重要的流程，也是InSAR数据处理中的主要误差源。相位解缠的精确程度直接影响DEM和地表形变图的精度[2]。

针对相位解缠问题，目前已有多种解决方法。常用方法基本可分为3类：①路径跟踪解缠算法，其代表包括枝切法[3]和区域增长法[4]，主要采取路径积分来实现相位解缠，另外Flynn的掩膜分割法[5]和最小不连续法[6]等也属于该类算法；②以最小二乘为核心，寻求全局最优结果的算法，最常见的有基于FFT/DCT方法的无加权最小二乘法[7]和基于Pritt多重网格迭代法的相位解缠法[8]；③基于网络规划的解缠方法，以最小费用流法[9]为典型代表，通过将解缠问题转化为最小费用流问题来降低解缠的难度。

1 相位解缠方法

SARscape软件是由SARmap公司研发的雷达图像处理专业软件，能对原始SAR数据进行处理和分析，最终得到DEM和地表形变图等满足应用需求的产品。该软件由核心模块和5个扩展模块组成，本文主要分析核心模块中的相位解缠算法。

在对InSAR数据进行处理时，将主、辅SAR图像共轭相乘并取相位信息即可生成复干涉条纹图。实际上，通过共轭相乘获得的相位差，只是-π到π的干涉相位主值 ，而丢失了2nπ，即相位的缠绕[10]；因此需经过相位解缠找出丢失了多少个2π，加到主值上才得到真实的相位。

相位解缠算法发展迅速，主要包括路径跟踪法、最小范数法、网络规划算法等。研究表明，在相干性较好的情况下，各种解缠算法获得的结果都很理想；但在相干性不太好的情况下，运用各算法进行相位解缠后所得结果存在一定差异。为了比较各算法的差异，以伊朗巴姆地区为例，本文分别选取最小费用流法和区域增长法进行实验分析。

1.1 最小费用流法

1996年，Costantini等提出了网络规划的解缠算法。简单来说，即先求缠绕相位与解缠相位差值的最小值，再将最小值问题化为最小费用流问题，可在很大程度上降低解缠算法的难度[11]。该算法的优点是可获得全局最优的处理结果，同时还避免了相位误差从低质量区域传递到高质量区域。

基于规则网络的最小费用流算法中，缠绕相位与解缠相位之间的关系可表示为：

式中，φ(i, j)∈[-π,π]；n为整数。相位解缠的过程就是从 φ(i, j)到(i, j)的过程。

1.2 区域增长法

区域增长法是基于路径跟踪的相位解缠算法，利用相位质量图来指导路径积分。简单来说，即根据区域增长规律从无噪声的高质量区域向低质量的噪声区域依次解缠。区域增长法依据相位质量图对整个干涉图进行分区，在每个子区域实行增长策略解缠：以每个区域中质量最高的像元为目标像元，从目标像元开始，以像元质量的高低顺序决定像元的解缠顺序，并根据已解缠的相邻像元来预测待解缠像元的解缠结果[12]。所有子区域解缠完毕后，再将其进行合并。

区域增长法的优势在于能实现多个地区的同步解缠，有效节省了解缠时间，同时参考了多方向的解缠相位信息，避免了单方向预测误差对结果的影响；缺点是在质量较低的噪声区域解缠效果较差，会形成孤立区域，相位信息无法准确恢复。

2 实验比较与分析

图1为SARscape软件核心模块中的SAR影像干涉处理流程。

图1 SAR影像处理流程图

本文采用的是两幅伊朗巴姆地区Envisat降轨数据，获取于IS2模式（入射角23°）、VV极化下，时间为2003年12月3日和2004年2月11日。覆盖区域为56 km×40 km，数据中含有卫星轨道信息用以保证精度。另外，提供分辨率为25 m的DEM，作为D-InSAR过程中低分辨率的参考DEM。

在数据处理时，首先进行两幅图像的干涉和滤波，输出如图2、3所示的差分干涉图和相干系数图。图3中颜色整体较浅，颜色越浅代表该区域相干性越高，反之则相干性越低。为了比较两种解缠方法的效果，分别用SARscape提供的两种方法进行相位解缠。

图2 差分干涉图

图3 相干系数图

图4 区域增长法解缠

图5 最小费用流法解缠

通过对比图4、5可知，两种解缠算法的结果基本一致，但在右上角的标注区域内，解缠效果有明显差异。根据该区域的实际地形可知，此处为河流，河流的散射性不稳定，产生了去相关效应，所以相干性较差[13]，使用区域增长法进行相位解缠时便出现了孤立区域。相比区域增长法的结果，采用最小费用流法的解缠效果有了明显提高，所有区域都得到了解缠，因为最小费用流法在解缠时会寻求整体的最优化解缠效果。

虽然最小费用流法在整体效果上优于区域增长法，但效率相对较低。实验结果表明，区域增长法的相位解缠时间为12.37 s，而最小费用流法的相位解缠时间为26.75 s，从时间因素来看，区域增长法的效率明显高于最小费用流法。

3 结 语

本文主要介绍了区域增长法和最小费用流法两种解缠算法，并分别使用两种算法进行了相位解缠。通过对比分析两种方法的解缠结果，得到以下结论：

1）在相干性较好区域，两种算法的解缠结果一致；

2）在相干性较差区域，采用区域增长法会出现孤立区域，而最小费用流法却可得到全局最优的结果；

3）虽然区域增长法在整体效果上不如最小费用流法，但因其是分区同步进行解缠，所以效率要高于最小费用流法。

本文仅针对SARscape提供的两种解缠算法进行了分析和对比，还有很多常用的解缠算法对于不同的数据类型都有各自的优势，也存在不同缺点，如何相互借鉴、综合应用，仍是以后的研究重点。

[1] 李飞,杨成生,贺婧. InSAR关键技术探讨[J].地理空间信息,2015,13(1):33-35

[2] 张俊娜,邓喀中.基于GAMMA软件的InSAR数据相位解缠分析比较[J].测绘与空间地理信息,2012(6):160-162

[3] Goldstein R M, Zebker H A, Werner C L. Satellite Radar Interferometry: Two-dimensional Phase Unwrapping[J]. Radio Science,1944,23(4):713-720

[4] Xu W, Cumming I. A Region-growing Algorithm for InSAR Phase Unwrapping[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1999,37(1):124-134

[5] Flynn T J. Consistent 2D Phase Unwrapping Guided by a Quality Map[C]. International Geoscience and Remote Sensing Symposium,1995(4):2 057-2 059

[6] Flynn T J. Two-dimensional Phase Unwrapping with Minimum Weighted Discontinuity[J]. Journal of the Optical Society of America A,1997,14(10):2 692-2 701

[7] Ghiglia D C, Romero L A. Robust Two-dimensional Weighted and Unweighted Phase Unwrapping that Uses Fast Transforms and Iterative Methods[J]. Journal of the Optical Society of America A,1994,11(1):107-117

[8] Pritt M D. Phase Unwrapping by Means of Multigrid Techniques for Interferometric SAR[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1996(3):728-738

[9] Costantini M. A Novel Phase Unwrapping Method Based on Network Programming[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1997(3):813-821

[10] 岑小林. InSAR相位解缠算法研究[D].长沙:湖南大学,2008:12-16

[11] 刘志铭.干涉合成孔径雷达相位解缠算法的研究[D].郑州:信息工程大学,2004:34-35

[12] 程璞,许才军,王华. InSAR相位解缠算法研究[J].大地测量与地球动力学,2007,27(3):50-55

[13] 夏耶.巴姆地震地表形变的差分雷达干涉测量[J].地震学报,2005,27(4):423-430