三维激光扫描数据辅助GBInSAR相位解缠方法研究

岳　顺，岳建平，邱志伟，汪学琴，郭乐萍

(河海大学　地球科学与工程学院，江苏 南京 211100)



三维激光扫描数据辅助GBInSAR相位解缠方法研究

岳顺，岳建平，邱志伟，汪学琴，郭乐萍

(河海大学地球科学与工程学院，江苏 南京 211100)

受到周边环境、噪声等因素的影响，GBInSAR影像的干涉相位常出现解缠失真的现象。针对传统解缠算法的不足，利用三维激光扫描数据辅助网络规划解缠算法的方法，对GBInSAR影像数据进行解缠，并结合斜坡实例数据对其进行验证，最终通过评价指标对其解缠结果进行定量分析。结果表明，三维激光扫描数据辅助网络规划解缠算法可以降低不连续点数目和ε值，较好地提高GBInSAR的解缠精度，为GBInSAR的推广应用提供参考。

三维激光扫描数据；GBInSAR；网络规划；相位解缠；不连续点数目；ε值

地基合成孔径雷达干涉测量(Ground Based Interferometric Synthetic Aperture Radar, GBInSAR)是一种基于微波干涉技术的创新雷达技术[1]。GBInSAR数据中不仅包含监测物体的幅度信息还包括相位信息，物体的高精度形变信息都是通过相位反映的，因此，相位的精度直接影响监测的精度[2-3]。相位解缠是从缠绕的相位中获取实际的相位信息，是InSAR数据处理中的重点和难点[4-5]。1996年，Costantini提出了基于网络规划的相位解缠算法，是目前解缠算法中效果较好的一种算法[6]。但是，在实际GBInSAR数据处理中，由于周边环境、噪声、伪信号等误差影响，导致解缠相位的离散相位导数估算值不能保持一致。采用基于网络规划的相位解缠算法对缠绕数据进行解缠时，虽然可以解缠数据中每一个像素，但是初值设定和缠绕区域的低相干误差会影响高相干区域解缠结果的精度，且效率比较低，所以需要采用一种辅助的解缠方法，提高解缠算法的解缠精度[7-8]。近些年来，三维激光扫描技术的出现，弥补了传统单点测量的不足，给测绘领域带来了一次技术革命，具有广阔的应用前景[9-10]。该技术可以在较短的时间内，精确地获取监测区域的三维坐标[11]。GBInSAR是放在地面上对监测区域进行监测，与星载InSAR相比，携带方便、简单易操作。如果在GBInSAR系统监测的同时，利用三维激光扫描对监测区域扫描，将其配准到GBInSAR坐标系统里，模拟GBInSAR的相位，对GBInSAR的解缠相位进行改正，减小解缠误差，提高解缠精度。本文基于此原理对GBInSAR影像进行解缠，并对结果进行评定，得到了较好的解缠结果。

1　三维激光扫描数据辅助GBInSAR相位解缠基本原理

已知φ(i,j)为缠绕前真实相位值[12]，(i,j)∈S，S={(i,j)|0≤i≤N-1,0≤j≤M-1}，N,M表示影像的宽度和长度，φ(i,j)为相应的缠绕相位，现定义φ(i,j)的x方向和y方向的离散偏导数分别为Δxφ(i,j)，Δyφ(i,j)。

(1)

(2)

(3)

(4)

若

(5)

则表明该函数梯度场为无旋场，积分效果与路径无关，此时

(6)

但是由于影像受到了噪声、环境等的影响，缠绕的像元中存在有旋场，为解决有旋场问题，可通过计算

(7)

(8)

现在求解Δxφ(i,j)与Δyφ(i,j)就归结为求解kx(i,j)和ky(i,j)的问题，所有的kx(i,j)和ky(i,j)绝对值之和应当尽量小，即

(9)

其中，cx(i,j)和cy(i,j)是权值函数，式(9)需满足下列约束条件：

(10)

其中，kx(i,j)和ky(i,j)都是整数。通过以下方法将上述非线性最小化问题转化为线性最小化问题。令

(11)

(12)

(13)

同时要满足下列约束条件：

(14)

当式(13)取最小时，根据式(7)、式(8)求出Δxφ(i,j)，Δyφ(i,j)，再根据式(6)求出解缠相位φ(i,j)。

基于网络规划算法解缠时，在相位数据属于高相干区域内时，求解结果可靠。但是对于低相干地区解缠结果较差，如果不能及时消除相位误差，则误差会在整个影像内传递，最终影响相位解缠质量。如果GBInSAR数据采集的同时，利用三维激光扫描监测区域的三维点云数据，模拟GBInSAR相位值，对其进行解缠结果校正，可以提高解缠的精度，三维激光扫描数据辅助GBInSAR相位解缠的步骤如下：

1)通过选取控制点将三维激光扫描数据和GBInSAR坐标系统进行配准。

2)将配准后的三维激光扫描数据模拟GBInSAR相位。

3)根据三维激光扫描数据设定的解缠初值，利用网络规划解缠算法对GBInSAR干涉数据进行解缠。

4)将解缠结果与三维激光扫描数据模拟的相位进行对比，设定阈值，小于阈值的解缠通过，大于阈值的将其重新解缠，直至小于阈值。

2　解缠实验分析

基于上述原理，本文利用GBInSAR仪器对隔河岩大坝附近的斜坡进行监测，同时利用三维激光扫描仪器对该区域进行精细扫描，对GBInSAR影像数据结果进行配准，干涉相乘得到干涉缠绕相位图，如图1所示。通过选取控制点将三维激光扫描数据配准到GBInSAR监测系统坐标下，然后分别用网络规划解缠算法和本文算法对干涉纹图进行解缠操作，得出最终解缠结果，如图2、图3所示。

图1　干涉缠绕相位图

图2　网络规划算法解缠结果

图3　三维激光扫描数据辅助网络规划算法解缠结果

从图2、图3可以看出，网络规划算法解缠算法中产生了相位误差的传递，而经过三维激光数据的辅助对解缠相位进行了误差补偿，减小了误差传递。为了定量评定两种方法相位解缠的结果，现选用2个评价指标：不连续点数目、ε值，对解缠结果进行定量分析[13-14]。ε值的定义如下：

(15)

其中：ωx(i,j)，ωy(i,j)是与Δxφ(i,j)和Δyφ(i,j)相对应的权重，不连续点数目越少，抗相位畸变能力越强，ε值越小，相位解缠的质量越高。计算结果见表1。

表1　两种解缠方法不连续点个数和ε值

从表1可以看出，基于三维激光扫描数据辅助网络规划算法解缠结果的不连续点数目和ε值明显小于原方法，说明了此方法的抗相位畸变性能和解缠的质量均高于原相位解缠方法，验证了三维激光扫描数据可以提高GBInSAR的相位解缠精度。

3　结　论

本文针对GBInSAR网络规划解缠算法时易出现的相位误差传递、精度低等现象，通过三维激光扫描数据模拟GBInSAR相位，辅助网络规划法进行相位解缠，并将得到的解缠结果与网络规划解缠算法结果进行对比和定量分析。经上述研究，本文得出如下结论：

1)三维激光扫描数据辅助GBInSAR相位解缠可以降低解缠相位的不连续点数目和ε值。

2)辅助算法对解缠相位进行了误差补偿，减小了误差传递，增强了抗相位畸变性能，提高了解缠的质量。

3)通过三维激光扫描数据的辅助可以较好地提高GBInSAR的相位解缠精度，为GBInSAR的后续处理提供了较好的保证。

[1]岳建平,曾宝庆,郭腾龙,等. GB-Radar与测量机器人数据融合方法研究[J].测绘通报,2014(10):33-35.

[2]剧成宇,邓喀中,范洪冬.西部高山地区SAR干涉图相位解缠方法研究[J].大地测量与地球动力学,2010,30(4):156-159.

[3]刘国林,郝华东,陶秋香.卡尔曼滤波相位解缠及其与其他方法的对比分析[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2010,35(10):1174-1178.

[4]肖金群,李志伟,汪长城,等.相位补偿SAR差分干涉提取山区DEM算法及精度分析[J].武汉大学学报(信息科学版),2012,37(3):334-338.

[5]张祥,邓喀中,范洪冬.融合Canny边缘检测技术的SAR图像改进滤波方法[J].黑龙江工程学院学报(自然科学版),2011,25(2):6-9.

[6]陈强,杨莹辉,刘国祥,等.基于边界探测的InSAR最小二乘整周相位解缠方法[J].测绘学报,2012,41(3):441-448.

[7]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.

[8]顾兆芹,宫辉力,张有全，等. PS-InSAR技术在北京平原区地面沉降监测中的应用研究[J]. 光谱学与光谱分析,2014,34(7):1898-1902.

[9]韩丽娜,李缘廷. 融合地面激光扫描和摄影测量技术的三维重建[J]. 测绘地理信息,2015,40(3):10-12.

[10] 于明旭,纪志浩,黄国斌,等.地面激光扫描和数码相机在化石重建中的应用[J]. 交通科技与经济,2013,15(4):124-126.

[11] 侯建国,初禹. 合成孔径雷达差分干涉测量技术在城市地面沉降监测中的应用[J]. 测绘工程,2014,23(8):40-44.

[12] 于勇,王超,张红,等. 基于不规则网络下网络流算法的相位解缠方法[J]. 遥感学报,2003,7(6):472-477.

[13] 刘国林,闫满. 顾及模型误差的卡尔曼滤波相位解缠[J]. 测绘科学,2012,37(2):170-172.

[14] 刘志敏,张景发,罗毅,等. InSAR相位解缠算法的实验对比研究[J]. 遥感信息,2012(2):71-76.

[责任编辑：刘文霞]

Research on the method of unwrapping phase in GBInSAR aided by three dimensional laser scanning data

YUE Shun , YUE Jianping,QIU Zhiwei,WANG Xueqin,GUO Leping

(College of Earth Science and Engineering, Hohai University, Nanjing 210098，China)

Because of the influence of the surrounding environment, noise and other factors, the distortion phenomenon often occurs in the unwrapping phase of GBInSAR images. For the shortcomings of traditional unwrapping algorithms, this paper unwrapps the GBInSAR image data by using the network planning unwrapping algorithms under the help of three dimensional laser scanning data. Then it verifies the algorithms and quantitatively analyzes the evaluation of unwrapping results based on the slope instance data. The results show that three dimensional laser scanning data will reduce the number of discontinuities and ε value, and raise the unwrapping accuracy of GBInSAR images, which provides the reference for the promotion and application of GBInSAR.

three dimensional laser scanning data; GBInSAR; network planning; unwrapping phase; discontinuities number; ε value

10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2016.12.003

2015-09-14

国家自然科学基金资助项目(41174002)；湖南省重点实验室开放研究基金资助项目(PHLHD201311)

岳顺(1991-)，男，硕士.

P237

A

1006-7949(2016)12-0012-04