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基于小波变换的干涉SAR数据处理方法研究

岳焕印  
【摘要】: SAR干涉测量的精度,不仅与SAR传感器系统、地球环境(如地球表面参数、大气参数等)有关,干涉数据处理算法也是很关键的因素。数据处理算法的优劣,直接影响到所提取的DEM及差分干涉测量产品的质量。因此,发展更为完善的数据处理算法及对干涉测量的误差进行评估,是目前干涉测量研究的必需,也是干涉SAR遥感创新研究的需要。 基于以上目的,本文将小波分析理论引入到干涉SAR的数据处理体系之中,以期能提高SAR干涉测量的精度。 小波理论始于八十年代中期,是在九个年代迅速发展起来的数学理论。它是传统傅立叶变换的新发展,它较付氏分析的主要优点在于可同时在时域和频域局部化,被看作是一种新的时频分析工具。小波具有在低频时频率分辨率较好,高频时时间分辨率较好的变焦特性,正好与自然界中许多信号的特性一致,尤其适合非平稳信号的处理。 本文将小波分析应用于干涉SAR数据处理,进行了以下几方面的研究: 1)将干涉图复数据分为实部和虚部,对实部、虚部的信号和噪声的概率密度函数进行假定。 2)将干涉图的实部和虚部分解到静态小波域,用Pearson分布系作近似,分析了信号和噪声小波系数的概率密度函数,在静态小波域用MAP准则估计信号的小波系数用于干涉图的重建。 3)利用二进小波对干涉相位图的条纹边缘进行检测,并用主动轮廓线模型(Snake模型)连接条纹边缘,在此基础上对干涉相位图进行解缠。 4)研究了大气因素对干涉测量提取DEM精度的影响,并分析了大气项影响因素所具有的涡旋特征。 5)利用基于小波变换的分形信号参数提取,得到噪声项和大气项对DEM影响的误差功率,在此基础上将多时相干涉SAR数据进行权重融合,以降低大气和噪声对所提取的DEM精度的影响。 本文的创新点如下: l)较系统的将小波变换引入到干涉SAN数据处理之中,在小波变换的基础 上进行了静态小波域干涉相位图滤波、干涉图相位解缠、多时相干涉SAR数据融 合系列研究,均取得了令人满意的结果,证明小波变换在干涉数据中可以发挥强 大的作用。 2)假定干涉图的实部和虚部的信号符合高斯分布、噪声符合均值为1的高 斯分介,从而导出在静态小波域信号的小波系数概率密度函数为PearsonIV型分 介,噪声项的小波系数概率密度函数符合PearsonVll分布。 3)在静态小波域设置滤波阈值以区分边缘和噪声,根据 MAP准则来确定信 号的小波系数,然后重建干涉相位图。对一幅干涉相位图的滤波结果表明,该算 法很好的抑制了斑点噪声,极大的降低了残余点的数量,保持了条纹边缘和相位 细节信息,并使绝对相位保持在一定的动态范围。 4)对于低噪声情况下或滤波后的干涉条纹图,在基于边缘检测的相位解缠 过程中,利用Snake模型可以高效准确的实现边缘点的连接,所连接的边缘线与 干涉条纹很好的吻合,可将连线的精度控制在三个像元。 引I’涉图的大气噪声为一分形过程,其空间谱表现为与涡流现象有关的-8/3 幂函数特性,l /人气过程和噪声对利用干涉数据提取的 DEM精度有很大影响, 利用不同时相的DEM,在小波域中估计大气和噪声的误差功率,并在此基础上 对DEM进行了权重融合,实验结果证明,此数据融合方法可以很好的提高干涉 SAR所提取的DEM的精度。


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