利用压缩感知技术进行PS-DInSAR变形速度估计

"PS-DInSAR (永久散射体差分干涉合成孔径雷达)是一种用于检测地表微变形的技术，但通常需要超过30幅SAR图像。压缩感知（Compressive Sensing）是一种新的信号处理方法，能够在较少的测量数据下稳定恢复信号。本文分析了PS-DInSAR数据的稀疏性，并将压缩感知应用于该技术，提出了一种使用少量SAR图像就能高精度估计地表变形速度的新方法，从而减少冗余数据。通过构建一个锥形峰值的场景生成SAR图像并进行模拟结果验证，证明了该方法的有效性。关键词包括PS-DInSAR、压缩感知和地表变形。" 正文： PS-DInSAR（永久散射体差分干涉合成孔径雷达）是一种广泛应用的地表变形监测技术，它利用多时相的SAR（合成孔径雷达）图像来探测地表微小的位移变化。这种技术依赖于在不同时间获取的多幅SAR图像，通过比较这些图像间的相位差异来推算出地表的变形速率。然而，传统的PS-DInSAR方法存在一个问题，即需要大量的SAR图像数据才能获得精确的变形信息，这不仅增加了数据处理的复杂性，也限制了在实际应用中的效率。 压缩感知（Compressive Sensing）理论为解决这个问题提供了一个创新的解决方案。压缩感知指出，如果一个信号是稀疏的或者可以被表示为一个稀疏的系数向量，那么只需要远小于信号本身维数的测量就可以重构这个信号。在PS-DInSAR的上下文中，地表的变形信息可以被视为稀疏的，因为大部分区域通常是稳定的，只有少数点会发生显著的位移。因此，通过应用压缩感知，可以有效地减少所需的SAR图像数量，同时保持或提高地表变形速度估计的准确性。 本文的贡献在于，作者首先分析了PS-DInSAR数据的稀疏特性，然后将压缩感知方法与PS-DInSAR相结合，提出了一个新的算法。这个算法旨在用较少的SAR图像来估计地表变形速度，降低了对大量图像数据的依赖。为了验证这种方法的有效性，作者设计了一个具有锥形峰值的场景，模拟产生了SAR图像，并进行了相应的模拟实验，结果显示，新方法能够成功地估计地表变形，且精度较高。 关键词中的“Deformation”是指地表变形，这是PS-DInSAR关注的核心问题；“Compressive Sensing”是本文引入的关键技术，它使得在数据量减少的情况下仍能保证估计的精度；而“PS-DInSAR”作为基础工具，是实现地表变形监测的关键。 这项研究结合了压缩感知和PS-DInSAR的优势，为地表变形监测提供了一种高效、精确的方法，减少了数据处理的复杂性和资源需求，具有重要的理论价值和实践意义，特别是在需要频繁监测地表变形的领域，如地质灾害预警、城市基础设施安全评估等。