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公开(公告)号：CN117031470A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311052778.2
申请日：2023-08-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时序InSAR技术的空间非连续形变监测方法，具体包括以下步骤：首先，基于选取的相干点构建弧段网络，采用无形变模式约束的弧段解算模型对网络中的所有弧段进行时序解算；然后基于非连续形变处的相位跳变机制，采用弧段均方误差阈值法探测位移不连续处并将相干网络分割成多个独立子网；基于结构的力学形变特性，在每个子网内选取中心点为参考点，进而完成所有子网的多参考点、自适应解缠，最终获取到较为可靠的形变监测结果。本发明所提供方法能够自动探测到位移不连续处并进行自适应分段解缠，可以克服现有时序InSAR算法在进行空间非连续形变监测时的不适用性，提高形变监测结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN116047512A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211740718.5
申请日：2022-12-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于整数组合的时序InSAR城市高程模型精化方法，包括：S1、将N+1幅SAR影像配准到同一影像参考坐标系，生成M幅差分干涉图；S2、生成虚拟干涉图与原始干涉图合并，并将合并后的干涉图分成多个子集；S3、针对每个干涉图子集，采用MCF方法对相位进行解缠，采用ICA方法估计地形误差；S4、将所估计地形误差转换为下一个子集的地形误差相位，对下一个子集重复进行相位解缠和ICA地形误差估计操作；S5、将所有子集估计地形误差之和与原始DEM相加即为精化后的高程模型。与现有技术相比，本发明基于整数组合与ICA地形误差估计，能提高干涉图解缠精度，并能抑制大气延迟与非模型化误差对地形误差估计的影响，能够高效、可靠地精化地表高程模型。
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公开(公告)号：CN116804757A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310792151.4
申请日：2023-06-30
Applicant: 同济大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明涉及一种时序InSAR时空构网方法，对SAR影像分别在时间维和空间维定义相干性指标，方法步骤包括：基于SAR影像序列的平均强度图进行四叉树采样，在采样窗口内估计相干性，并评估所有干涉对组合的相位质量；根据最小生成树生成相位质量整体最大的非冗余干涉对；对最小生成树每条边搜索相干质量最大的三角形，使得干涉图网络时间维闭合；基于所选干涉图选取相干点；建立相干点初始空间网络，并计算网络弧段相干性；采用最小生成树和三角闭合对初始网络进行优化筛选，构建InSAR相位时空差分网络。采用本发明实现了快速优选干涉图和构建相干点空间网络，为后续相位解缠和时序InSAR分析提供良好的基础。
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公开(公告)号：CN116148783A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211735385.7
申请日：2022-12-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于四叉树与联合模型的时序InSAR大气延迟改正方法，包括以下步骤：S1、利用相位标准差将干涉图分割成四叉树窗口；S2、在分割后的每个四叉树子窗口内，对大气延迟、形变以及地形误差进行联合建模估计；S3、在每个四叉树子窗口内，基于所估计的大气延迟多项式参数对每幅干涉图的大气延迟相位进行改正。与现有技术相比，本发明通过窗口分割提升大气延迟信号与地形之间的模型耦合度，不同信号的时空特性构建联合模型同步估计各项参数，从而建立自适应大气延迟改正方法，提升InSAR大范围形变监测精度。
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