干涉合成孔径雷达高程信息去噪技术探究

"这篇论文研究了干涉合成孔径雷达（InSAR）高程信息的去噪方法。作者高杰和黄丽莲探讨了在利用InSAR技术获取目标高度信息过程中，由于噪声污染导致的有效信息损失问题。文章介绍了均值滤波、中值滤波和小波滤波三种去噪方法，并通过对比分析，得出在相同信噪比的杂波干扰下，小波去噪方法表现最优的结论。关键词包括InSAR、高程信息、中值滤波、均值滤波和小波变换。" **详细知识点** 1. **干涉合成孔径雷达（InSAR）**: 这是一种遥感技术，利用雷达的干涉原理和合成孔径技术，能够提供地面目标的三维信息，特别是地形高度数据。InSAR通过两次或多次雷达图像的干涉处理，获取地表微小变化的相位信息，进而计算出地表高程。 2. **全天时、全天候观测**: InSAR系统不受天气和光照条件的影响，可以在任何时间（全天时）和任何气候条件（全天候）下工作，这是其相对于光学遥感的一大优势。 3. **干涉相位与高程信息**: InSAR通过分析干涉相位，可以提取地表高度信息。相位的变化反映了地表距离雷达的距离变化，进而转化为高程差异。 4. **噪声污染**: 在雷达信号传输过程中，回波信号会受到各种噪声的干扰，如大气噪声、热噪声等，这些噪声可能掩盖或破坏信号中的有效信息。 5. **去噪方法**: - **均值滤波**: 是一种简单的线性滤波方法，通过计算像素邻域内的平均值来平滑图像，但可能会导致边缘模糊。 - **中值滤波**: 对于椒盐噪声有良好的去除效果，它用邻域内的中值替换像素点的值，保留边缘细节但可能对连续性较差的区域不适用。 - **小波滤波**: 基于小波分析的去噪方法，能够更好地保留图像的细节信息，适用于非平稳噪声的去除。在本研究中，小波去噪在相同条件下效果最佳。 6. **信噪比（SNR）**: 衡量信号强度与噪声强度的比率，是衡量信号质量的重要指标。较高的信噪比意味着更少的噪声干扰，有利于提取有用信息。 7. **论文作者**: 高杰，硕士研究生，专注于雷达理论、混沌理论和压缩感知的研究；黄丽莲，教授、博士生导师，研究领域包括压缩感知、混沌理论和雷达理论。 8. **应用背景**: 这些去噪技术对于地质灾害监测、地壳形变分析、城市规划、环境监测等领域具有重要意义，能提高InSAR数据的精度和可靠性。 这篇论文研究了InSAR高程信息处理的关键问题——噪声去除，对比了不同滤波方法的效果，为实际应用提供了理论依据和技术支持。