PSInSAR中PS的自动探测

莫玉娟，张海娟，胡 波

（1.西宁市测绘院，青海 西宁 810001；2.中国科学院测量与地球物理研究所动力大地测量学重点实验室，湖北 武汉 430077）

PSInSAR中PS的自动探测

莫玉娟1，张海娟1，胡 波2

（1.西宁市测绘院，青海 西宁 810001；2.中国科学院测量与地球物理研究所动力大地测量学重点实验室，湖北 武汉 430077）

为了有效探测PSInSAR中的永久散射体，充分考虑永久散射体对雷达波的强反射特性及强稳定性，文中提出三阈值探测法，即联合采用时序相关系数、振幅离差和振幅指数3重阈值串行结合的算法，该方法首先考虑雷达回波信号的强信噪比，用平均相干系数和振幅两道阈值挑选出永久散射体候选点，然后考虑永久散射体强稳定性，用振幅离差阈值从永久散射体后选点中进一步精选出永久散射体。最后利用澳门地区的30幅Envisat影像进行实验，证明该方法有效且可靠。

PSInSAR；永久散射体；自动探测；信噪比

意大利学者Ferretti于2000年提出了PSIn－SAR新技术［1－2］（Permanent Scatterer InSAR，PSInSAR）。该技术的基本原理就是利用同一地区的多景SAR影像，统计分析所有SAR影像的幅度信息，找出不受时空和大气效应影响的永久散射体（PS），所有建模和解算仅基于这些高信噪比的PS点［3－4］。PS点探测即从SAR影像中挑选出那些散射特性强并且稳定的像素。从物理上讲，PS点可以是屋顶、裸露的岩石、建筑物的转角等地面硬目标［5－7］。从提高参数计算的精度方面考虑，一方面需要选取尽可能多的PS点，另一方面也要防止将不可靠的PS点选做PS点，对测量结果带来误差。因此，PS点的正确选取尤为关键，某种意义上说决定着PSInSAR技术的成败。PS点选取的关键在于确定PS点选取的原则及确定PS点的特征函数。因此，从时间系列雷达图像上探测可靠的PS点是该技术的核心之一，目前，已有3种探测PS的方法：相干系数阈值法、振幅离差阈值法、相位离差阈值法［8－12］。以上几种PS探测方法都属于单阈值探测，过分强调PS点的某一方面特性，而忽视了另外一方面特性。如相干系数阈值法只考虑了PS点的强散射特性而忽略了其稳定性，而振幅离差阈值法和相位离差阈值法只考虑了PS点稳定特性而忽视了其强散射特性，故容易造成错判或漏判PS点。鉴于上述几种方法存在的不足，本文提出了基于平均相干系数、振幅信息、振幅离差信息的三级探测PS的改进方法。该方法首先考虑PS回波信号的高信噪比特性，用平均相干系数和振幅阈值法两道阈值共同挑选出PS候选点（PSC），然后考虑PS稳定性，用振幅离差阈值从PSC中进一步精选出PS。下面就分别介绍这几种PS识别方法，并用实验进行分析比较，可知文中提出的PS探测方法是有效可靠的。

1 相干系数阈值法

相干系数阈值法基本思路为：对某一分辨率的像元来说，在一定范围内根据邻近像素信息估计该像元的相干系数，具体的表达式为

其中M和S分别表示构成干涉对的SAR影像，＊表示复数的共轭。利用相干系数可估计干涉图的信噪比［13－15］，即

从信噪比与相干系数的关系可以看出，相干系数γ越大，干涉相位的噪声越低，干涉相位的质量越好。因此，可将相干系数作为衡量干涉图信噪比高低的指标，相干系数反映在时间序列上可以得到一个相干系数序列，设定一个合理的阈值，并且每个像元的时间序列上的相干系数都大于设定值，才认为是PS点。

从图1中可以看到，图中的绿色亮点为相干系数阈值法提取出的PS点，灰色为水体，理论上水体中的点不可能为PS点，通过相关系数阈值即可将其剔除。从图中PS分布的位置来看，挑选出的PS大多连成片，呈区域状，仅有少数PS单独出现。这主要是由于相关系数估计方法的影响。从图中可以看到，有一些PS点出现在海上，显然这些点不是真正意义上的PS点，也并非对应地面的硬目标。所以利用相干系数阈值法探测PS，虽然原理简单，计算简便，但该方法仍存在一些明显不足：①相干系数是基于局部的移动窗口来计算的，窗口大小对相干系数的估计有直接的影响。当选择的窗口越大时，估计结果的可靠性就越大，但降低了分辨率，容易导致孤立且有效的PS点被漏掉，也可能使PS点附近非稳定点选择成了PS点。因此利用相干系数选取PS点，必须权衡相干系数的窗口尺寸及PS有效性这两个互为约束的因素；②由于主影像的选取决定各干涉对的时间基线，也就决定各干涉对的时间失相关噪声水平，相应地影响相干系数估值。

图1 相干系数阈值法提取出的PS点

2 振幅离差阈值法

Ferretti等人根据雷达信号的统计特性及成像原理，提出了基于高信噪比的振幅离差阈值法代替相位噪声水平进行PS点识别的方法，基本原理为：对于SAR复数影像，如果复数的实部和虚部都存在标准差为σ的高斯噪声，则振幅值服从Rice分布［16－18］，即

式中：σA为时序振幅标准差，σnR和σnI分别为复数的实部和虚部，σv为相位标准差，mA为时序振幅均值，DA称为振幅偏离指数。给定一个阈值，就能够判断该像元是不是PS目标点。计算步骤是：

1）计算K＋1幅配准的SAR影像中各像素（i，j）的振幅值gl（i，j），按式（6）计算。

式中：Re（i，j）、Im（i，j）分别为分辨单元（i，j）回波信号的实部和虚部。

2）统计各像素（i，j）的振幅离差Dg（i，j），按式（7）计算。

3）设定某个适当的阈值TD，与各像素对应的相位离差Dg（i，j）进行比较，若Dg（i，j）≤TD，就将像素视为永久散射体。

在图2中，图中的黄点代表选出的PS点。从图中PS点的分布情况来看，振幅离差指数阈值法提取出的PS几乎都是独立的，没有成片分布的现象，大部分分布在中心城区，这与实际地面多为硬目标有关，但是从图中可以观察到，在中心区域的海上也出现了少数的PS点。原本这些水体上的点不该成为PS点，但被挑选出来了，这是受该方法的限制。因为该方法仅仅考虑了振幅的时序变化情况，并未顾及振幅值本身的大小。因此，对一些水体上的点，尽管其反射信号很弱，但振幅的变化也很小，故也被误判为PS点，这也是采用振幅离差阈值法提取PS的局限性。该方法只考虑了PS散射特性的稳定性，而忽略了PS的强散射特性，容易造成误判。

图2 振幅离差阈值法提取PS点

3 相位离差阈值法

相位离差阈值法是根据作为永久散射体的地面目标在时间上相对稳定的散射特性，通过对相位信号的时间序列来识别PS。Ferretti指出，PS反射的时间稳定性表现为其回波相位在时间序列上具有一定的统计特性，可用相位离差Dv来表示。如果某像素的相位离差小于给定的阈值，说明该像素对应的目标具有较稳定的散射特性，可把它作为永久散射体。

1）首先计算K＋1幅配准的SAR影像中各像素（i，j）的相位序列值Φl（i，j）（l＝1，2，…，k＋1），

式中：R、I分别为复数的实部和虚部；M、N分别表示影像行列数。

2）统计各像素（i，j）的相位离差，公式为

3）设定某个适当的阈值TD，与各像素对应的相位离差DΦ（i，j）进行比较，若DΦ（i，j）≤TD，就将像素视为永久散射体。

图3为相位离差阈值法提取出的PS点，相位离差阈值法原理简单，计算简便，并且也不受邻域点信号的影响。但由于相位离差阈值法使用的仅仅是相位信息，这使得它存在以下的不足：

图3 相位离差阈值法提取PS点

1）用于探测PS的相位是没有经过大气相位改正的，而且还存在失相关、系统热噪声等噪声相位的影响，使得探测出的PS可靠性降低；

2）SAR对目标回波信号相位的记录是一个非线形处理过程，只记录了相位的主值，该相位与各目标的散射系数并不成正比例关系，在时间序列上是一个随机变化量。因此，相位离差指数的大小其实不能反映目标散射的稳定性，用相位离差阈值探测出的PS也并不可靠。

在高信噪比的情况下，相位离差近似等于振幅离差，可用振幅离差表示PS散射的稳定性。

4 基于平均相干系数、振幅信息、振幅离差信息的三级探测

该方法首先考虑PS回波信号的高信噪比特性，用平均相干系数和振幅阈值法两道阈值共同挑选出PS候选点（PSC），然后考虑PS稳定性，用振幅离差阈值从PSC中进一步精选出PS。基于平均相干系数和振幅信息的三级探测的方法，实现过程如下：

计算时间序列上每个像元的相干系数。假设有M＋1幅SAR影像，可以形成M幅干涉图，每个像元都形成一个相干系数序列γm（m＝1，2，…，M）；

3）设置相干系数阈值，主要是过滤掉水体和植被区域；

4）计算时序振幅值mA；

6）判断PSC，当满足相关系数阈值条件和mA＞TA，为PSC点，否则为非PSC点；

7）计算时序振幅标准差σA；

9）判断PS，设置一个合理的阈值Td，如果DA≤Td，则将该PSC点判定为PS，否则为非PS点。

图4即为采用改进的PS方法提取出的PS点，从图上可以看出，这些PS点主要分布于建筑密集区，和实际情况一致。从而证明了本文提出的基于平均相干系数、振幅信息、振幅离差信息的三级探测法是有效而且可靠的。

图4 基于平均相干系数、振幅信息、振幅离差信息的三级探测PS

5 结束语

考虑永久散射体回波信号的高信噪比特性和强散射的稳定性，提出了探测永久散射体的基于平均相干系数、振幅信息、振幅离差信息的三级PS探测方法。该方法原理简单，比单阈值法更完善，计算简便。利用澳门真实SAR影像进行实验，证明三级PS探测法能有效探测永久散射体，探测出的PS更可靠。

［1］Ferretti，A.，Prati，C.，Rocca，F.，Permanent scatterers in SAR interferometry［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，Vol.38，5：2202－2212，2000.

［2］Ferretti，A.，Prati，C.，Rocca，F.，Permanent scatterers in SAR interferometry［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，Vol.39，No.1：8－20，2001.

［3］Gabriel，A.K.，R.M.Goldstein，Crossed orbit interferometry：theory and experimental results form SIB－B［J］.International Journal of Remote Sensing，Vol.9 No.5，857－872，1988.

［4］Rogers，A.E.，Ingalls，R.P.，Venus：Mapping the surface reflectivity by radar interferometry［J］.Science，Vol.165，797－799，1969.

［5］Graham，L.C.，Synthetic radar for topographic mapping［J］.Proc.IEEE，Vol.62，763－768，1974.

［6］Goldstein，R.M.，Zebker，H.A.，Werner，C.L.，Satellite radar interferometry：Two－dimensional phase unwrapping［J］.Radio Science，Vol.23，713－720，1988.

［7］Massonnet，D.，M.Rossi，C.，Carmona，et al.The displacement field of the Landers earthquake mapped by radar interferometry［J］.Nature，364，138－142，1993.

［8］金双根，朱文耀.GPS观测数据提高InSAR干涉测量精度的分析［J］.遥感信息，2001（4）：8－11.

［9］Teunissen，P.J.G.GPS carrier phase ambiguity fixing concepts，in GPS for Geodesy［J］.Lecture Notes in Earth Sciences，Springer，pp.263－335.1996.

［10］李德仁，廖明生，王艳.永久散射体雷达干涉测量技术［J］.武汉大学学报：信息科学版，2004，29（8）：664－668.

［11］唐伶俐，张景发，王新鸿，等.极具应用潜力的PS技术［J］.遥感技术与应用，2005，20（3）：319－323.

［12］傅文学，田庆久，郭小方.PS技术及其在地表形变监测中的应用现状与发展［J］.地球科学进展，2006，21（11）：1193－1198.

［13］陈强.基于永久散射体雷达差分干涉探测区域地表形变研究［D］.成都：西南交通大学，2006.

［14］王超，张红，刘智.星载合成孔径雷达干涉测量［M］.北京：科学出版社，2002.

［15］刘国祥.Monitoring of Ground Deformations with Radar Interferometry［M］.北京：测绘出版社，2006.

Automatic detection of permanent scatterers in PSInSAR

MO Yu－juan1，ZHANG Hai－juan1，HU Bo2
（1.Xining Institute of Surveying and Mapping，Xining 810001，China；2.Key Laboratory of Dynamic Geodesy，Institute of Geodesy and Geophysics，Chinese Academy of Sciences，Wuhan 430077，China）

In order to effectively detect permanent scatterers in permanent scatterers interferometry，a threethresholding automatic method is proposed taking into account the characteristics of strong reflection and stable backscattering of permanent scatterers to radar waves.It serially sets three thresholdings corresponding to time－series correlation－coefficient，amplitude dispersion index and amplitude index.In this method，considering the characteristic of high signal－noise－ratio，the average correlation coefficients and amplitude are firstly used to choose the initial candidates of permanent scatterers.And then further considering the strong stablility of permanent scatterers，the amplitude dispersion thresholding is utilized to produce the final permanent scatterers from the candidates.Finally，the proposed method is proved to be effective and reliable by an experiment with 30 Envisat synthetic aperture radar images in Macau.

PSInSAR；permanent scatterers；automatic detection；signal－noise－ratio

TN958

A

1006－7949（2012）04－0001－04

2011－06－24

国家自然科学基金资助项目（40574010）

莫玉娟（1983－），女，工程师.

[责任编辑:张德福］