论文总字数：24118字

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 基于SAR数据自身的大气校正 1

1.2.2 基于外部数据的大气改正 3

1.3 研究内容 4

第二章 InSAR测量技术基础及其数据处理 5

2.1 干涉相位分析 5

2.2 InSAR原理 6

2.3 DInSAR原理 8

2.3.1 两通差分干涉测量 8

2.3.2 三通差分干涉测量 9

2.4 InSAR数据处理流程 10

2.4.1 精密轨道估计 10

2.4.2 影像配准和重采样 10

2.4.3 干涉图和相干系数图生成 10

2.4.4 干涉图滤波 11

2.4.5 相位解缠 11

2.4.6 地理编码 12

2.4.7 InSAR技术流程 13

第三章 MODIS、MERIS水汽产品评价 15

3.1 MODIS水汽产品精度评价 15

3.1.1 MODIS水汽产品 15

3.1.2 精度评价 15

3.2 MERIS水汽产品精度评价 19

3.2.1 MERIS水汽产品 19

3.2.2 精度评价 20

第四章 利用MODIS、MERIS水汽改正InSAR大气延迟误差分析 22

4.1 改正原理 22

4.2 利用MODIS改正InSAR大气延迟误差实例分析 22

4.2.1 实验数据 23

4.2.2 改正结果分析 23

4.3 利用MERIS改正InSAR大气延迟误差实例分析 25

4.3.1实验数据 25

4.3.2 改正结果分析 25

第五章 总结 27

参考文献 28

致谢 29

利用MODIS、MERIS水汽改正InSAR大气延迟误差研究

何开平

, China

Abstract: Land subsidence monitoring by InSAR technology has a wide coverage, high spatial resolution and easy to repeat observation and the advantages of non-contact, already has been widely used in the field of land subsidence monitoring. But the atmospheric delay error caused by unstable atmospheric conditions will reduce the accuracy of InSAR measurements, and severe atmospheric delay may even mask the deformation signals. Accordingly, the corresponding method must be eliminated. Based on the analysis of the accuracy of MODIS and MERIS, the paper studies and analyzes the error correction of InSAR atmosphere by using MODIS and MERIS water vapor. The results show that, after MODIS water vapor correction, InSAR measurement accuracy has not improved, the reason may be due to MODIS water vapor and SAR data time is not synchronized. However, after MERIS water vapor correction, InSAR measurement accuracy has improved significantly, some correction before the atmospheric delay error masked smaller deformation signal can also be effectively identified.

Key words：InSAR; Atmospheric delay error; MODIS; MERIS; correction

第一章 绪论

1.1 研究意义

地面变形是世界上最常见、最严重的灾害之一。近些年地质灾害已经对我们的生存坏境造成了严重的危害^[1]，并且这种危害一直在持续着。根据有关报导，地质灾害首先降临在了中美洲的墨西哥城，造成了大范围的沉降地形。如今，在世界的沉降区中，墨西哥城就占了大面积的沉降区，地质灾害发生的城市地面导致地表下降大约9m。近些年我国遭受到地质灾害的区域数量在不断增加。到目前为止，地表沉降变形已经发生在大约96个不同的地区，诸如天津、上海和西安这些城市都遭到了不同程度的灾害。为了我们有一个良好安全的居住环境以及保护我们的生命财产不受到威胁^[2]，研究地面沉降变形监测迫在眉睫。

InSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar）技术如今在测量行业的应用越来越广，它获得地面形变信息的方式是利用传感器内部参数和成像几何关系，能够得到地表变化的各种信息，广泛应用于地表形变监测（地壳运动、冰川运动和海洋运动等）、创建数字高程模型DEM等方面。一般形变监测的方法有精密水准测量、光纤传感器、全球定位系统GPS和近景摄影测量等，但传统形变监测测量有许多不足，例如成本高、监测范围小、测量难度大等。而雷达干涉技术的出现恰好弥补了这些不足。但有许多因素影响着InSAR结果。如卫星轨道误差、时间、空间去相关性和大气延迟等。其中大气延迟误差影响不可忽略。

众所周知，雷达信号在大气中传播会导致传播延迟，不确定因素主要是由对流层中的水汽造成的。另外，在重复轨道InSAR测量中获取不同时间的两幅影像的大气层状态不同。根据其物理来源，有两种类型的大气信号。第一个是由于大气中的湍流过程紊流混合造成的，大体上与地形不相关。第二个信号是由该地区最低和最高海拔之间的对流层垂直分层的变化引起的。 这个信号是与地形高度相关。我们为得到高精度更准确的地面变形信息，消除大气引起的相位延迟成为必要手段。因此，我们希望通过某种方法可以得知干涉图中表示大气效应的信息，并消除大气延迟误差，从而得到高精度的变形测量结果。

国内外研究现状

在过去的地表形变测量研究中，大气影响常被人们忽略。有时被当作变形信息而忽略掉，或者是当成噪音信息。最早发现这种信息表示的是大气影响的是法国学者Massonnet^[3]。通过他的研究知道南加州当地发生地震后干涉图上出现了奇异条纹。但是在之后的干涉图中没有这些条纹，经过分析认为这些条纹只可能由大气引起。他的发现让很多学者意识到了这一影响，并提出了许多方法来降低这种影响在InSAR干涉图中造成的误差。主要包括：

基于SAR数据自身的大气校正

1.2.1.1层叠法

层叠法（Stacking）^[4]-[5]（又名相位累积平均法）是通过叠加平均在同一研究区不同时间段内的多景InSAR干涉图来降低大气效应误差。假设由大气引起的相位延迟为主要噪声源，当相邻时间单位大于一天时，中性大气是去相关的，所以大气引起的相位延迟可以降低到原来的1/√N。由于早期的InSAR研究中对大气效应误差减弱的方法比较少，所以层叠法在研究中较为常用。使用层叠法前提是假定形变速率是常数。所以层叠法不适用于非线性形变速率区域。在暴风雨、雷电等灾害天气条件下，使用层叠法将会带来较大的误差影响。此外，如果研究区域没有发生地表变形，此时影响获得高程结果的误差源就是大气效应，则可以采用通过求多幅干涉图平均的方法来减弱大气的影响。所以在地形测绘中使用层叠法得到改正结果会更好。但是在变形测量时，形变速率不一定为常数，所以限制了层叠法的使用。

1.2.1.2逐对分析法

逐对分析法（Pair-wiseLogic）是Massonnet在早期研究InSAR变形测量时发现大气影响所使用的逻辑推理法。Massonnet等采取了该逻辑推理法识别出InSAR干涉图中异常的条纹是大气影响。由于影响干涉图结果的不只大气效应一种因素，但我们的目的是能够分离出大气效应和获得大气效应值。但该种方法只能从其他因素中分离大气效应，得不到具体的大气效应值。众多学者认为只有消除了大气延迟误差，才有可能得到高精度的变形测量结果。2001年Hanssen^[6]提出基于逐对分析法的线性叠加法，该方法假设实验区变形速率常数，相加或相减来进行大气校正。对于线性叠加法的有效性，根据学者研究，当且仅在两幅SAR图像存在明显大气相位延迟时，并且还需假定变形速率为常数。变形速率为SAR图像时间范围内的变化。线性叠加法在改正InSAR大气效应时还有很多不足。总之，逐对分析法可以确定是否存在大气效应。若沉降速率不是常数，线性叠加方式无法适用该种情况。

1.2.1.3永久散射体法

永久散射体（Permanent Scatterers，PS）法是对在一个实验区域内一定时间范围多幅InSAR图像中具有稳定的散射特性地面目标点，类似这样的点称为PS点。为了分离出干涉相位中各分量，对各具有散射特性的点进行差分相位序列回归分析，进一步估计并消除这些PS点^[7]在各干涉图中的大气影响。应用此方法有以下限制^[8]：（1）为获取大气相位大气需要具有一定尺度的空间范围模型。因此使用PS法的前提只能在较小的空间范围内。（2）实验区域需要有N个有用的PS点。这是因为若没有足够多且可靠的点，将解不出方程。如今中小城市都能获取到这样的点。但是这样的点在植被覆盖区比较稀少，所以人们想出利用人工角反射器的方法来尝试得到更多的点。（3）实验区PS点变形程度不要过大。因为PS点形变幅度越大，越容易得到较多的相位模糊。从一定意义上来说，永久散射体方法不同于一般的InSAR大气校正方法，它在计算地面形变过程中就去除了大气相位，在时间比较长地表发生缓慢位移的变形监测领域得到广泛应用，成为了目前国际上研究沉降变形监测的主要方法之一。

基于外部数据的大气改正

1.2.2.1基于地面气象信息建模的校正方法

基于地面气象信息建模的校正方法是根据获得的地面气象观测数据，观测数据主要包括温度、湿度、气压等，通过这些数据解算出的大气延迟消除InSAR测量中大气效应的方法。在20世纪70年代已有许多对流层改正模型被研究学者提出，其中萨斯塔莫宁模型在众多改正模型中是最常用的。Bonforte的研究证明使用萨斯塔莫宁模型和地面气象观测数据（温、湿、压等）所估计出的天顶湿延迟（Zenith Wet Delay）和经过GPS数据解算的天顶湿延迟（Zenith Wet Delay）误差在0mm之内。如今国际上获取含有大气水汽信息资料的地面观测气象数据的主要方法是通过普通常规的探空气球观测得到，然而这样的探空气球观测每天只有两次并且空间分布稀少，目前，地面气象信息观测条件中，站点稀少，相邻观测时间间隔过长，对于重复轨道干涉测量大气校正是非常不利的。所以，在进行大气校正时，单单使用地面气象信息建模的方法不太可取。

1.2.2.2 基于GPS数据的校正方法

基于GPS数据的校正方法1997年由Bock和Williams提出，解算出InSAR研究区内各站点得出的对流层大气水汽延迟。再在GPS网内对各大气水汽延迟进行空间插值，得到的插值结果消除或减弱InSAR大气效应。基于GPS数据改正InSAR大气效应研究主要集中在三个方面^[9]-[10]：（1）空间插值算法研究，反距离加权内插法、克里金插值法和双插值双预测方法等的使用在GPS进行大气改正时应用较为广泛。（2）大气传输算法研究，不同时刻大气状态不同，某些时刻SAR影像大气延迟根据获取的SAR影像时刻对应的GPS延迟得到，不同时刻的GPS延迟就可以组成一个空间网络。（3）地形影响算法研究，在对GPS延迟数据进行插值时不能忽略地形因素，这是因为地形因子的不同大气状态也会发生变化，大气影响与地形有关。基于GPS数据的校正方法主要优点精度较高，就算是在暴风雪等恶劣的天气条件下也能使用。其中主要的缺点是需要实验区域内与SAR卫星同步获取的多个GPS数据^[11]，由此获得的天顶方向延迟分辨率由GPS各测站基线长度决定。在世界绝大多数地区，要能够布设出永久密度高的GPS网是全世界都面临的一大难题。所以只利用GPS数据进行InSAR大气校正得到高精度的测量结果还有一定的困难。

1.2.2.3 基于MODIS和MERIS数据的校正方法

基于MODIS和MERIS数据来进行大气校正的方法是利用MERIS、MODIS近红外水汽数据产品水汽量转换为延迟量进行InSAR大气校正。可分为三种方法进行改正^[12]：（1）MERIS水汽产品，Li等的研究中利用MERIS水汽数据改正InSAR大气效应，实例分析得出MERIS水汽数据与GPS数据相差1.1个mm 的标准方差。由于ASAR与MERIS搭载在同一颗卫星上，所以一般使用MERIS数据进行ASAR大气校正^[13]。（2）MODIS水汽产品，Li等的研究中拟合出线性模型对MODIS水汽数据校准后与GPS水汽数据比较，系数项为1，两者含量大致相当，再排除其它影响因素，进行更精确的校准，分析得到MODIS水汽数据与GPS延迟数据相差1.6个mm的标准方差。即MODIS水汽数据能够达到变形测量的要求。之后，众多学者也开始研究MODIS数据改正InSAR大气效应；（3）MERIS和MODIS的混合产品，近些年有研究学者提出MERIS和MODIS混合模型，MODIS和MERIS产品进行水汽校正将发挥更大的作用。MODIS和MERIS水汽数据应用于InSAR大气校正。若在我国南方或雨水充沛地区进行InSAR测量时，得不到高精度的测量值，这是因为对于有云区来说只能获得云上一部分的水汽值^[14]，不能获得云层以下到地面范围的水汽值；并且MERIS和MODIS只能获得白天的水汽信息，而SAR能够全天探测。夜晚和高纬地区进行SAR观测时，该方法无法使用。

研究内容

本文的研究内容主要包括：

1. InSAR基本原理

主要阐述了InSAR基本原理、测量技术基础以及干涉测量中数据处理工作流程。

1. MODIS和MERIS水汽精度评价

主要通过数据分析建立了MODIS、MERIS水汽数据改正InSAR大气效应的校准模型，对MODIS可降水汽、MERIS可降水汽与对应的GPS湿延迟进行比较，研究各数据组间形如 拟合模型特征。由GPS湿延迟对MODIS可降水汽、MERIS可降水汽采用最小二乘线性模型校正，得到校准后的MODIS可降水汽、MERIS可降水汽校准模型。然后进行接下来的工作。

1. MODIS和MERIS水汽改正实例分析

实验区选为南加州地区，MODIS、MERIS水汽数据处理后对ASAR大气改正。分析其实验结果。

第二章 InSAR测量技术基础及其数据处理

2.1 干涉相位分析

设、为两幅卫星图像上的复数值。则有：

　　　　　 （2.1）

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