D-InSAR失相关分析：挑战与解决方案

"D-InSAR失相关分析，付春永，李卫娟，中国矿业大学环境与测绘学院" 本文详细探讨了Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (D-InSAR)技术中的一个重要问题——失相关分析。D-InSAR是基于InSAR技术的一种创新应用，用于监测地表微小的运动变化，其优势在于大范围覆盖、高效、高精度且成本相对较低。然而，失相关问题成为了D-InSAR在实际应用中的一大挑战。 失相关是指两幅SAR图像之间相干性的丧失，这直接影响到干涉相位的准确获取，从而影响形变测量的精度。在D-InSAR处理中，失相关问题尤为显著，因为它通常涉及到长时间序列的数据分析。文章深入分析了造成失相关的多种因素，包括地表变化、大气延迟、时间间隔、基线长度等，并提出了减小失相关影响的有效策略。 D-InSAR技术的基础是差分合成孔径雷达原理，通过对比不同时期的SAR图像来确定地表形变。以典型的三轨法为例，S1和S2是形变前的两次成像，S3是形变后的第三次成像。通过S1和S3的干涉可以获取包含地形和形变信息的干涉图。根据雷达波的传播方程，可以计算出由于地表形变（ΔRd）导致的相位变化。 失相关问题的解决方案通常包括选择合适的时间间隔以减少地表变化的影响，使用大气校正模型降低大气延迟的影响，以及优化数据集的选择以减小基线长度的影响。此外，采用时间序列分析方法如 Small Baseline Subset (SBAS) 或 Persistent Scatterer Interferometry (PSI) 可以提高相干性，这些方法通过选取相干点子集或寻找稳定的散射体来改善形变估计的精度。 D-InSAR失相关分析是确保形变测量准确性和可靠性的关键环节，需要综合考虑多种因素并采取相应的对策。通过深入理解和解决失相关问题，可以更有效地利用D-InSAR技术进行地表形变监测，例如在地震活动、火山活动、冰川移动、城市沉降等领域有着广泛的应用价值。