本發(fā)明涉及微波遙感，特別是一種基于kapu算法與radar?altimetry數(shù)據(jù)的一體化insar信號處理和定標(biāo)技術(shù)。

背景技術(shù)：

1、合成孔徑雷達干涉（insar）技術(shù)測量的是對于空間中某個點或某些點的相對量；因此，為了獲取每個像元最終的型變量或高程值，需要進行形變反演和高程定標(biāo)；insar定標(biāo)可以分為兩類：無外源數(shù)據(jù)輔助定標(biāo)與有外源數(shù)據(jù)輔助定標(biāo)；;在無外源數(shù)據(jù)輔的情況下，需要根據(jù)相位干涉圖或干涉質(zhì)量圖（例如相干系數(shù)圖、偽相干系數(shù)圖和相位導(dǎo)數(shù)方差圖等），基于一定的標(biāo)準(zhǔn)（例如高相干性、相位連續(xù)性等），通過目視解譯的方選取理論上符合“零形變”的穩(wěn)定的地面控制點（gcp），并參考這些gcp控制點對insar測量的結(jié)果進行定標(biāo)；該定標(biāo)方法的優(yōu)勢在于，整個過程中只需要使用insar數(shù)據(jù)，操作難度低，然而魯棒性較差；基于參考gcp控制點進行insar定標(biāo)可以獲得有效的定標(biāo)結(jié)果，然而，即使基于同樣的標(biāo)準(zhǔn)選擇的gcp控制點，當(dāng)其空間位置發(fā)生變化時，insar定標(biāo)結(jié)果會存在不同，甚至?xí)霈F(xiàn)定標(biāo)無效的情，由此可見該方法的魯棒性較差；在該種缺乏先驗信息（如地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警或極地dem反演）的條件下，實驗者難以選擇和確定采用哪一組結(jié)果作為insar定標(biāo)結(jié)果；因此，在條件允許的情況下，采用外源數(shù)據(jù)可以輔助insar定標(biāo)，外源輔助數(shù)據(jù)根據(jù)使用場景可以分為冰川和海洋場景下的雷達高度計（radar?altimetry）數(shù)據(jù)和單星應(yīng)用場景下的其他外源輔助數(shù)據(jù)；單星應(yīng)用場景下的其他外源輔助數(shù)據(jù)包含但不僅限于全球定位系統(tǒng)（gps）數(shù)據(jù)、激光雷達（lidar）數(shù)據(jù)和形變模型等；radar?altimetry測高可轉(zhuǎn)換為通過半功率點確定海面高度的問題，基于門跟蹤法、brown-hayne模型與最小二乘算法可以計算出海面高度，根據(jù)高度測量值，傳統(tǒng)方法通常采用兩種方法補償insar定標(biāo)高度測量值；一種方法是對于insar測量結(jié)果的規(guī)則格網(wǎng)中的某一點，利用radar?altimetry在該點的絕對高度與insar測量高度之間的偏移量作為整體偏移量，對insar測量結(jié)果進行補償定標(biāo)；另一種方法是基于干涉質(zhì)量圖中的n個高質(zhì)量點，統(tǒng)計其radar?altimetry測量值的均值和insar測量值的均值，將二者差值作為insar測量結(jié)果的整體偏移量進行補償定標(biāo)；這兩種方法均基于insar信號處理結(jié)果進行定標(biāo)，具有計算簡便、操作性強的優(yōu)點；然而，當(dāng)insar信號處理結(jié)果不正確時，例如在實際應(yīng)用中陡峭地形、劇烈形變或時空失相干存在時，相位連續(xù)性假設(shè)失效，此時會得到錯誤的解纏結(jié)果，由此得到的定標(biāo)結(jié)果也變得不可信；換言之，insar信號處理的錯誤會累積到定標(biāo)結(jié)果，導(dǎo)致誤差傳遞，從而造成錯誤的insar定標(biāo)結(jié)果。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明針對現(xiàn)有insar定標(biāo)方法的缺失，提出了一種在insar信號處理過程中實現(xiàn)定標(biāo)的一體化insar相位解纏和定標(biāo)的技術(shù)，通過利用外源輔助數(shù)據(jù)的不規(guī)則三角網(wǎng)絡(luò)中的梯度信號，將外源數(shù)據(jù)融合進insar相位解纏過程，進而實現(xiàn)insar相位解纏和定標(biāo)一體化；實驗表明kapu算法可以獲得更為準(zhǔn)確和可靠的insar定標(biāo)結(jié)果。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明提供的聯(lián)合kapu算法與radar?altimetry數(shù)據(jù)的insar定標(biāo)技術(shù)，包括以下步驟：

4、s1：獲取radar?altimetry數(shù)據(jù)與干涉圖；

5、s2：基于radar?altimetry數(shù)據(jù)構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)絡(luò)；

6、s3：基于干涉圖構(gòu)建規(guī)則格網(wǎng)；

7、s4：利用kapu算法獲得相位解纏結(jié)果：基于規(guī)則格網(wǎng)和不規(guī)則三角網(wǎng)絡(luò)，利用kapu算法計算得到相位解纏結(jié)果；

8、s5：通過相位-高程轉(zhuǎn)換關(guān)系得到insar地表高程；

9、s6：計算出高程差進而擬合線性定標(biāo)關(guān)系：基于radar?altimetry絕對高程與insar相對高程計算差值得到高程差，進而擬合線性定標(biāo)關(guān)系。

10、進一步，所述定標(biāo)技術(shù)采用delaunay三角網(wǎng)生成算法實現(xiàn)三角剖分，構(gòu)建三角網(wǎng)絡(luò)；所述三角網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建是根據(jù)給定的點集生成三角形集合的過程；所述delaunay?三角網(wǎng)滿足空圓性質(zhì)、最大化最小角等優(yōu)秀不規(guī)則三角網(wǎng)的評價標(biāo)準(zhǔn)，且其生成具有唯一性，是表現(xiàn)最佳的三角剖分算法。

11、進一步，所述kapu算法由兩層網(wǎng)絡(luò)組成，分別為基于radar?altimetry數(shù)據(jù)構(gòu)建的不規(guī)則三角網(wǎng)絡(luò)和基于干涉圖構(gòu)建的規(guī)則格網(wǎng)。

12、進一步，所述規(guī)則格網(wǎng)中，假設(shè)s代表格網(wǎng)中的某一點，(s?-?1)是s沿水平方向或垂直方向的相鄰點；在所述不規(guī)則格網(wǎng)中，假設(shè)u,?v分別為中某三角形相鄰兩個頂點；kapu算法的目標(biāo)函數(shù)按照以下公式表達：

13、；

14、其中，表示相位解纏算法，當(dāng)時，表示l1范數(shù)相位解；所述目標(biāo)函數(shù)中t(s,?s?-?1)和t(u,?v)表示輔助變量，w(s,?s?-?1)和w(u,?v)表示加權(quán)系數(shù)（如相關(guān)系數(shù)、偽相關(guān)系數(shù)）。

15、進一步，所述kapu算法中規(guī)則格網(wǎng)的約束條件按照以下公式表示：

16、；

17、其中，k(s)和k(s?-?1)分別表示像元s和(s?-?1)的待求模糊數(shù)，表示估計的像元s和(s?-?1)之間的模糊數(shù)梯度，φ(s)和φ(s?-?1)分別表示像元s和(s?-?1)的纏繞相位，k(s)為整數(shù)。

18、進一步，所述kapu算法中不規(guī)則三角網(wǎng)絡(luò)的約束條件按照以下公式確定：

19、；

20、其中，k(u)和k(v)表示點u和v的待求模糊數(shù)，k(u)和k(v)為整數(shù)，k(u)和k(v)表示根據(jù)radar?altimetry數(shù)據(jù)和干涉相位估計的點u和v的模糊數(shù)，(k(u)?-?k(v))表示點u和v之間的模糊數(shù)梯度。

21、進一步，所述k(u)和k(v)按照以下公式計算：

22、；

23、其中，m的取值取決于sar系統(tǒng)的信號收發(fā)機制，當(dāng)sar系統(tǒng)為單軌雙天線時m?=?1，當(dāng)sar系統(tǒng)為單天線重復(fù)軌道時m?=?2；為垂直基線，h為radar?altimetry的高程測量值；表示sar數(shù)據(jù)波長，r為雷達到目標(biāo)之間的斜距，為雷達入射角。

24、進一步，由于k(s)?，k(u)和k(v)為整數(shù)，以上所述公式所描述的問題可考慮為整數(shù)規(guī)劃問題，而整數(shù)規(guī)劃問題是np難問題，即無法在多項式時間內(nèi)求出最優(yōu)解；假設(shè)點p，q和r是三角網(wǎng)絡(luò)中某三角形的三個頂點，此時可將不規(guī)則三角網(wǎng)絡(luò)的約束條件進一步拓展為以下公式表示的閉環(huán)梯度場：

25、。

26、進一步，根據(jù)所述閉環(huán)梯度場公式，可去除整數(shù)約束，進而將整數(shù)規(guī)劃問題轉(zhuǎn)換為線性規(guī)劃問題，且不影響最優(yōu)整數(shù)解，換言之約束矩陣具有全單位模性；此時，三個頂點的模糊數(shù)梯度按照以下公式計算：

27、。

28、本發(fā)明的有益效果在于：

29、本發(fā)明提供的不規(guī)則三角網(wǎng)絡(luò)方法能夠以不同的分辨率表征較為復(fù)雜的地表信息，適用于稀疏點數(shù)據(jù)（如radar?altimetry數(shù)據(jù)）的網(wǎng)絡(luò)生成；外源輔助數(shù)據(jù)的不規(guī)則格網(wǎng)中的梯度信息能夠增強insar信號處理和定標(biāo)的魯棒性。

30、本發(fā)明提供的kapu算法能夠保持相位解纏模型約束矩陣的全單位模性，從而避免誤差傳遞的產(chǎn)生；通過結(jié)合外源輔助信息，kapu算法可以突破相位連續(xù)性假設(shè)，獲得更為準(zhǔn)確和可靠的insar定標(biāo)結(jié)果。