CN115201825A - 一种InSAR震间形变监测中的大气延迟校正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种InSAR震间形变监测中的大气延迟校正方法，属于微波遥感测量技术领域，包括如下步骤：步骤1：优化选择获取M1幅高质量干涉对；步骤2：利用GPS观测水平速度场数据反演块体运动和断层闭锁模型，并结合反演数据正演模拟地表形变场；步骤3：从InSAR数据中移除模拟地表形变相位；步骤4：准确估计大气时空域滤波窗口，从InSAR解缠相位中精确去除大气延迟相位；本发明解决了传统InSAR震间形变提取过程中由于震间形变和大气误差相互耦合，无法准确进行大气延迟校正的技术难点，具有较高的科学意义及实用价值。
Description
技术领域
本发明涉及空间对地观测、大地测量及地质灾害监测中获取大范围、高精度、多时相的地表变形信息等领域，具体涉及一种InSAR震间形变监测中的大气延迟校正方法，属于微波遥感测量技术领域。
背景技术
干涉雷达指采用干涉测量技术的合成孔径雷达（InSAR），是新近发展起来的空间对地观测技术，是传统的SAR遥感技术与射电天文干涉技术相结合的产物。它利用雷达向目标区域发射微波，然后接收目标反射的回波，得到同一目标区域成像的SAR复图像对，若复图像对之间存在相干条件，SAR复图像对共轭相乘可以得到干涉图，根据干涉图的相位值，得出两次成像中微波的路程差，从而计算出目标地区的地形、地貌以及表面的微小变化，可用于数字高程模型建立、地壳形变探测等。
目前国内外大量学者致力于InSAR形变监测中的大气延迟校正研究，常用的InSAR 大气校正方法总体上可以分为基于外部气象数据的建模方法和基于统计的时空滤波方法两种类型。其中基于外部气象数据的建模方法通过数学模型，结合遥感水汽产品定量计算大气延迟相位，如MERIS和MODIS水汽产品、ERA-Interim再分析资料、WRF数值预报模型等，该方法效果较为理想但对外部数据的要求较高，易受云雨天气影响等问题，适用性较低。基于统计的时空滤波方法是目前时序InSAR 中常见的大气校正方法，通过统计不同相位成分的时空相关特征，在时间域和空间域进行高斯滤波即可分离大气效应，但对SAR 影像的数量有一定要求。
利用InSAR技术获取震间地表形变研究中，大多学者直接在带有形变相位信息的InSAR数据基础上利用上述方法进行大气延迟校正，而震间形变微弱，信噪比小，形变信号很容易被大气误差淹没，且以长波为主的震间形变信号和长波大气误差常常耦合在一起难以分离。因此，在带有形变相位的InSAR数据基础上去除大气相位，常常会在大气延迟相位校正过程中去除掉部分震间形变相位，或者造成大气延迟相位去除不精确的情况，从而导致获取的震间形变结果不够准确与实际情况存在偏差。
综上所述，在InSAR高精度微弱震间形变信号提取过程中，如何有效分离长波长地表形变信号和大气误差信号，进行大气延迟相位的精确移除，是我们需要解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种InSAR震间形变监测中的大气延迟校正方法，其解决了传统InSAR震间形变提取过程中由于震间形变和大气误差相互耦合，无法准确进行大气延迟校正的技术难点，具有较高的科学意义及实用价值。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种InSAR震间形变监测中的大气延迟校正方法，包括如下步骤：
步骤1：优化选择获取M1幅高质量干涉对；
步骤2：利用GPS观测水平速度场数据反演块体运动和断层闭锁模型，并结合反演数据正演模拟地表形变场；
步骤3：从InSAR数据中移除模拟地表形变相位；
步骤4：准确估计大气时空域滤波窗口，从InSAR解缠相位中精确去除大气延迟相位；
步骤5：将模拟地表形变场还原至滤波后的InSAR数据中，结合相位分离算法获取研究区卫星视线向震间地表形变场；
步骤1中，收集覆盖研究区、连续时间段内的N+1景单视复数SLC（single apertureradar）SAR影像，将N+1景SAR影像采取自由组合方式进行差分干涉处理形成M幅干涉图，采用自适应识别方法选取相干性高、随机噪声弱、大气影响小的M1幅高质量差分干涉图；
具体步骤如下：
S101：选择感兴趣区域对N+1景SAR影像进行裁剪操作，为了减少图像的斑点噪声提升影像数据辐射分辨率，对裁剪后的SAR影像进行多视处理生成多视强度图，将多视处理后的N景SAR辅影像全部配准至公共主影像，进行影像的匹配叠加操作；
S102：设置时间基线阈值为500天，空间基线阈值为300m，将N+1景SAR影像两两自由组合生成干涉连接对，根据干涉连接组合对主辅影像进行差分干涉处理形成M幅干涉图，合理挑选高相干性、低噪声的M1幅高质量干涉图作为干涉图集。
其中，步骤2如下，利用GPS观测水平速度场数据反演块体运动和断层闭锁模型，并结合反演数据正演模拟地表形变场：利用搜集的研究区域的GPS数据，基于负位错反演模型和弹性回跳理论，通过非线性最小二乘拟合获得研究区断裂带各剖面上各节点处的闭锁程度以及闭锁深度，并根据断层闭锁模型及整体滑动速率正演研究区地表形变场。
进一步限定，步骤2的具体实现步骤如下，
S201：使用中国地壳运动监测网和中国大陆构造环境监测网络提供的GPS数据，通过GAMIT/GLOBK软件利用相关模型将电离层、海洋潮汐、对流层、大气潮汐等影响因素去除，并对偏离的GPS台站数据进行剔除；
S202：采用DEFNODE负位错反演程序进行断层反演，由于GPS垂直速度场在反演过程中精度不够，所以选用GPS水平速度场作为反演约束，使用负位错模型对块体旋转速率和断层闭锁分布进行反演，反演模型公式为：
式中，
为GPS台站观测数据的位置；
B是块体数目；
响应函数
表示在断层面上节点
处
方向上的单位滑动速率引起的地表位置
处
方向速度分量；
公式中减号左侧表示的是块体旋转，使用块体旋转极将这个旋转块体上存在的所有点的运动速率求解出来，减号右侧表示的是断层闭锁作用，用欧拉极
可计算出断层滑动速率；反演过程中，设置断层节点利用Defnode反演程序计算出断层上的各个节点处的闭锁程度，再利用双线性插值方法计算相邻节点之间网格区域的闭锁程度；
S203：根据断层闭锁模型及整体滑动速率正演研究区地表形变场。
其中，步骤3的具体步骤为，
S301：对M1幅差分干涉图进行去平、去地形操作精确去除参考椭球面相位和地形相位，并采用Goldstein滤波方法对干涉纹图进行滤波处理去除相位图噪声、改善干涉图质量；
S302：选取感兴趣区域内相对稳定的点作为相位参考点，采用最小费用流法或其他相位解缠算法对滤波后的干涉图进行相位解缠。
S303：形变相位为主的InSAR解缠相位数据。
其中，步骤4的具体步骤为，根据大气效应在空间某一尺度上具有连续性，在时间上具有不连续性的特性，通过在时间维进行高通滤波、在空间维进行低通滤波，从InSAR解缠相位中有效分离大气延迟相位。
进一步优化，步骤5的具体步骤如下，将模拟地表形变相位还原至去除大气效应后的InSAR解缠相位数据中，利用SBAS-InSAR技术结合相位分离算法精确去除残余轨道及残余地形等相位，进而获取到研究区卫星视线向震间地表形变场。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明利用GPS水平速度场观测数据正演地表形变场并从InSAR数据中移除，进而估计大气滤波窗口进行大气延迟校正，从而实现构造运动地表形变信号与大气信号的精确分离，再通过相位分离及时序解算方法获取研究区高精度地表震间形变场；本发明引入了基于块体运动模型的震间形变大气延迟校正精化理论，利用区域 GPS 观测水平速度场数据反演块体运动和断层闭锁模型，并结合反演数据正演模拟地表形变场，将模拟地表形变从 InSAR 干涉相位数据中移除，实现了形变信号和大气信号的精确分离，有效避免了形变信号和大气信号混叠导致的估计误差。进一步准确估计了大气相位时空域滤波窗口，实现了InSAR震间形变提取中大气延迟相位的精确校正，从而获取区域高精度震间形变场。本发明解决了传统InSAR震间形变提取过程中由于震间形变和大气误差相互耦合，无法准确进行大气延迟校正的技术难点，具有较高的科学意义及实用价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明基于块体运动模型进行震间形变大气延迟校正过程的流程图。
图2为本发明干涉对原始相位解缠图。
图3为本发明进行大气校正后的相位解缠图。
图4是利用本发明大气校正方法获取的区域雷达视线向震间形变场图。
图5为本发明整体流程框图。
具体实施方式
在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本发明实施例的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。
下文的公开提供了许多不同的实施方式或例子用来实现本发明实施例的不同结构。为了简化本发明实施例的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明实施例。此外，本发明实施例可以在不同例子中重复参考数字和/或参考字母，这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施方式和/或设置之间的关系。
下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
实施例一
参看图1-图5，本实施例公开了一种InSAR震间形变监测中的大气延迟校正方法，包括以下步骤：
步骤1：优化选择获取M1幅高质量干涉图：收集覆盖研究区、连续时间段内的N+1景单视复数SLC（single aperture radar）SAR影像，将N+1景SAR影像采取自由组合方式进行差分干涉处理形成M幅干涉图，采用自适应识别方法选取相干性高、随机噪声弱、大气影响小的M1幅高质量差分干涉图；在本实施例中，M1是高质量干涉对数量的抽象表示；
步骤2：利用GPS观测水平速度场数据反演块体运动和断层闭锁模型，并结合反演数据正演模拟地表形变场：利用搜集的研究区域的GPS数据，基于负位错反演模型和弹性回跳理论，通过非线性最小二乘拟合获得研究区断裂带各剖面上各节点处的闭锁程度以及闭锁深度，并根据断层闭锁模型及整体滑动速率正演研究区地表形变场；
步骤3：从InSAR数据中移除模拟地表形变相位：对M1幅差分干涉图进行去平、去地形、滤波及相位解缠操作，并从处理后的InSAR解缠相位中精确剔除模拟地表形变相位；
步骤4：准确估计大气时空域滤波窗口，从InSAR解缠相位中精确去除大气延迟相位：根据大气效应在空间某一尺度上具有连续性，在时间上具有不连续性的特性，通过在时间维进行高通滤波、在空间维进行低通滤波，从InSAR解缠相位中有效分离大气延迟相位；
步骤5：将模拟地表形变场还原至滤波后的InSAR数据中，结合相位分离算法获取研究区线性和非线性卫星视线向震间地表形变场。
进一步说明，所述步骤1具体实现过程为：
S101：选择感兴趣区域对N+1景SAR影像进行裁剪操作，为了减少图像的斑点噪声提升影像数据辐射分辨率，对裁剪后的SAR影像进行多视处理生成多视强度图，将多视处理后的N景SAR辅影像全部配准至公共主影像，进行影像的匹配叠加操作，在实际的使用中N+1景SAR影像包含1景主影像和N景辅影像。
S102：设置时间基线阈值为500天，空间基线阈值为300m，将N+1景SAR影像两两自由组合生成干涉连接对，根据干涉连接组合对主辅影像进行差分干涉处理形成M幅干涉图，合理挑选高相干性、低噪声的M1幅高质量干涉图作为干涉图集。
其中，所述步骤2具体实现过程为：
S201：使用中国地壳运动监测网和中国大陆构造环境监测网络提供的GPS数据，通过GAMIT/GLOBK软件利用相关模型将电离层、海洋潮汐、对流层、大气潮汐等影响因素去除，并对偏离的GPS台站数据进行剔除。
S102：采用DEFNODE负位错反演程序进行断层反演，由于GPS垂直速度场在反演过程中精度不够，所以选用GPS水平速度场作为反演约束，使用负位错模型对块体旋转速率和断层闭锁分布进行反演，反演模型公式为：
式中，
为GPS台站观测数据的位置，
为观测台站
的运动速度，
是块体数目，
为
块体模型的子集(如果点
在块体
范围内
，否则
)，
为
方向的单位矢量，
为块体
相对于参考框架的欧拉极，
为断层下盘
相对于上盘
的欧拉极，
为反演断层的数量，
为断层面
上的节点个数，
表示在断层面
上节点
的位置，
表示断层面
上节点
的闭锁程度(其取值范围是0-1)，
表示
方向的单位矢量(方向沿走向或垂直等深线方向)，响应函数
表示在断层面上节点
处
方向上的单位滑动速率引起的地表位置
处
方向速度分量。
公式中减号左侧表示的是块体旋转，使用块体旋转极将这个旋转块体上存在的所有点的运动速率求解出来，减号右侧表示的是断层闭锁作用，用欧拉极
可计算出断层滑动速率。反演过程中，设置断层节点利用Defnode反演程序计算出断层上的各个节点处的闭锁程度，再利用双线性插值方法计算相邻节点之间网格区域的闭锁程度。
S203：根据断层闭锁模型及整体滑动速率正演研究区地表形变场。
进一步优化，所述步骤3具体实现过程为：
S301：对M1幅差分干涉图进行去平、去地形操作精确去除参考椭球面相位和地形相位，并采用Goldstein滤波方法对干涉纹图进行滤波处理去除相位图噪声、改善干涉图质量。
S302：选取感兴趣区域内相对稳定的点作为相位参考点，采用最小费用流法或其他相位解缠算法对滤波后的干涉图进行相位解缠。
S303：从滤波后的InSAR解缠相位中精确剔除模拟地表形变相位，得到以大气相位和非线性形变相位为主的InSAR解缠相位数据。
所述步骤5具体实现过程为：
S501：将模拟地表形变相位还原至去除大气延迟相位后的InSAR解缠相位中。
S502：利用SBAS-InSAR技术结合相位分离算法精确去除残余轨道及残余地形等相位，进而获取到研究区卫星视线向震间地表形变场。
本发明利用GPS水平速度场观测数据正演地表形变场并从InSAR数据中移除，进而估计大气滤波窗口进行大气延迟校正，从而实现构造运动地表形变信号与大气信号的精确分离，再通过相位分离及时序解算方法获取研究区高精度地表震间形变场；本发明引入了基于块体运动模型的震间形变大气延迟校正精化理论，利用区域 GPS 观测水平速度场数据反演块体运动和断层闭锁模型，并结合反演数据正演模拟地表形变场，将模拟地表形变从 InSAR 干涉相位数据中移除，实现了形变信号和大气信号的精确分离，有效避免了形变信号和大气信号混叠导致的估计误差。进一步准确估计了大气相位时空域滤波窗口，实现了InSAR震间形变提取中大气延迟相位的精确校正，从而获取区域高精度震间形变场。本发明解决了传统InSAR震间形变提取过程中由于震间形变和大气误差相互耦合，无法准确进行大气延迟校正的技术难点，具有较高的科学意义及实用价值。
为了便于本领域技术人员进一步理解本发明，下面集合具体的实施案例进一步阐述本发明。
如图1所示，本发明基于块体运动模型进行震间形变大气延迟校正过程的流程图，具体实现步骤如下：
首先，获取原始卫星SAR影像，以及原始SAR影像对应的卫星轨道数据与地形数据，选择感兴趣区域对SAR影像进行裁剪，并将所有SAR辅影像配准至公共主影像；
基于时空基线阈值生成干涉连接对进行差分干涉处理，优化选取低噪声、高相干性的M1幅差分干涉图。
采用DEFNODE负位错反演程序以GPS水平速度场为约束条件反演块体运动速率和断层闭锁程度，我们以一个纯动力学无量纲值
来表示断层的闭锁程度，定义为：
式中，
是断层面上确定的网格区域，
代表长期的断层滑动速率、
代表短期的滑动速率，S代表断层面上的区域网格面积，ds为网格节点深度，
代表区域网格面积上的滑动速率。进而可以计算出一个
值,其物理意义具体表述为:当
时,表示断层完全锁定不能自由滑动;当
时,表示断层为完全蠕滑状态。通常
为介于0和1之间的一个数值,表示断层处于部分蠕滑状态。在Defnode反演程序中，断层面的三维结构通过分布在断层面上的节点表示，通过经纬度、深度和断层倾角确定断层面上节点的位置。
根据断层的走向设置节点的地表分布，再沿倾向在断层的等深线上设置地下节点，每条等深线上的地下节点数量应该与地表节点对应且数量相同。
节点设置完成，再依次对断层面上每个节点的闭锁值进行估计，利用双线性内插方法得到节点间格网区域的闭锁值，并从相邻块体的角速度中计算得出断层长期滑动速率。
根据断层闭锁模型及整体滑动速率正演研究区地表形变场。
反演所使用模型如下：
其次，使用轨道数据初步剔除参考椭球面相位，利用外部DEM数据消除地形相位，采用Goldstein滤波方法进行多视操作抑制干涉图噪声。
选取感兴趣区域内相对稳定的点作为相位参考点，采用最小费用流（MinimumCost Flow，MCF）算法对滤波后的差分干涉图进行相位解缠，得到干涉对原始相位解缠图，如图2所示。
从滤波后的InSAR解缠相位中精确剔除模拟地表形变相位，得到以大气相位和非线性形变相位为主的InSAR数据。
依据大气延迟相位的时空相关特征，准确估计大气时空域滤波窗口，通过在时间维进行高通滤波、在空间维进行低通滤波的方式，从InSAR解缠相位中实现大气延迟相位的精确校正，得到干涉对大气校正后的相位解缠图，如图3所示。
将利用GPS数据正演所得的模拟地表形变相位还原至经过大气校正后的InSAR解缠相位中。此时InSAR相位中主要包含线性及非线性形变相位、残余轨道相位、残余地形相位。
利用SBAS时序InSAR技术结合相位分离算法，精确消除残余轨道及残余地形相位。
最后，利用时序解算方法解得高精度卫星视线向地表震间形变场，如图4所示。
对图2进行对比分析可看出，干涉对原始相位解缠图存在较多大气延迟误差，而利用本发明方法可有效进行大气校正，主要改善效果在于：
第一，校正后的干涉对相位解缠图中大气延迟误差被明显削弱，大气误差的长波影响得到明显改善；
第二，校正后的解缠相位与地形之间的相关性明显降低；
第三，校正后的解缠相位值明显降低更符合真实地表相位。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，应当指出的是，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种InSAR震间形变监测中的大气延迟校正方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：优化选择获取M1幅高质量干涉对；步骤2：利用GPS观测水平速度场数据反演块体运动和断层闭锁模型，并结合反演数据正演模拟地表形变场；
步骤3：从InSAR数据中移除模拟地表形变相位；
步骤4：准确估计大气时空域滤波窗口，从InSAR解缠相位中精确去除大气延迟相位；
步骤5：将模拟地表形变场还原至滤波后的InSAR数据中，结合相位分离算法获取研究区卫星视线向震间地表形变场；
步骤1中，收集覆盖研究区、连续时间段内的N+1景单视复数SLC（single apertureradar）SAR影像，将N+1景SAR影像采取自由组合方式进行差分干涉处理形成M幅干涉图，采用自适应识别方法选取相干性高、随机噪声弱、大气影响小的M1幅高质量差分干涉图；
具体步骤如下：
S101：选择感兴趣区域对N+1景SAR影像进行裁剪操作，为了减少图像的斑点噪声提升影像数据辐射分辨率，对裁剪后的SAR影像进行多视处理生成多视强度图，将多视处理后的N景SAR辅影像全部配准至公共主影像，进行影像的匹配叠加操作；
S102：设置时间基线阈值为500天，空间基线阈值为300m，将N+1景SAR影像两两自由组合生成干涉连接对，根据干涉连接组合对主辅影像进行差分干涉处理形成M幅干涉图，合理挑选高相干性、低噪声的M1幅高质量干涉图作为干涉图集。
2.根据权利要求1所述的一种InSAR震间形变监测中的大气延迟校正方法，其特征在于：步骤2如下，利用GPS观测水平速度场数据反演块体运动和断层闭锁模型，并结合反演数据正演模拟地表形变场：利用搜集的研究区域的GPS数据，基于负位错反演模型和弹性回跳理论，通过非线性最小二乘拟合获得研究区断裂带各剖面上各节点处的闭锁程度以及闭锁深度，并根据断层闭锁模型及整体滑动速率正演研究区地表形变场。
3.根据权利要求2所述的一种InSAR震间形变监测中的大气延迟校正方法，其特征在于：
步骤2的具体实现步骤如下，
S201：使用中国地壳运动监测网和中国大陆构造环境监测网络提供的GPS数据，通过GAMIT/GLOBK软件利用相关模型将电离层、海洋潮汐、对流层以及大气潮汐影响因素去除，并对偏离的GPS台站数据进行剔除； S202：采用DEFNODE负位错反演程序进行断层反演，由于GPS垂直速度场在反演过程中精度不够，所以选用GPS水平速度场作为反演约束，使用负位错模型对块体旋转速率和断层闭锁分布进行反演，反演模型公式为：
B是块体数目；
F为反演断层的数量；
响应函数
表示在断层面上节点
处
方向上的单位滑动速率引起的地表位置
处
方向速度分量；
公式中减号左侧表示的是块体旋转，使用块体旋转极将这个旋转块体上存在的所有点的运动速率求解出来，减号右侧表示的是断层闭锁作用，用欧拉极
可计算出断层滑动速率；反演过程中，设置断层节点利用Defnode反演程序计算出断层上的各个节点处的闭锁程度，再利用双线性插值方法计算相邻节点之间网格区域的闭锁程度；
S203：根据断层闭锁模型及整体滑动速率正演研究区地表形变场。
4.根据权利要求1所述的一种InSAR震间形变监测中的大气延迟校正方法，其特征在于：
步骤3的具体步骤为，
S301：对M1幅差分干涉图进行去平、去地形操作精确去除参考椭球面相位和地形相位，并采用Goldstein滤波方法对干涉纹图进行滤波处理去除相位图噪声、改善干涉图质量；
S302：选取感兴趣区域内相对稳定的点作为相位参考点，采用最小费用流法或其他相位解缠算法对滤波后的干涉图进行相位解缠；
S303：形变相位为主的InSAR解缠相位数据。
5.根据权利要求1所述的一种InSAR震间形变监测中的大气延迟校正方法，其特征在于：
步骤4的具体步骤为，根据大气效应在空间某一尺度上具有连续性，在时间上具有不连续性的特性，通过在时间维进行高通滤波、在空间维进行低通滤波，从InSAR解缠相位中有效分离大气延迟相位。
6.根据权利要求1所述的一种InSAR震间形变监测中的大气延迟校正方法，其特征在于：
步骤5的具体步骤如下，
将模拟地表形变相位还原至去除大气效应后的InSAR解缠相位数据中，利用SBAS-InSAR技术结合相位分离算法精确去除残余轨道及残余地形相位，进而获取到研究区卫星视线向震间地表形变场。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116338607A (zh) * | 2023-05-19 | 2023-06-27 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 时间域和空间域两步式InSAR对流层延迟矫正方法 |
| CN116597226A (zh) * | 2023-05-30 | 2023-08-15 | 武汉工程大学 | 一种多年冻土InSAR时序趋势预测的方法 |
| CN117454578A (zh) * | 2023-09-11 | 2024-01-26 | 兰州交通大学 | 一种基于块体-断层负位错模型的断层滑动速率反演方法 |
| CN118584488A (zh) * | 2024-08-02 | 2024-09-03 | 中国地震局第一监测中心 | 一种大气延迟误差修正的方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN118584488B (zh) * | 2024-08-02 | 2024-11-12 | 中国地震局第一监测中心 | 一种大气延迟误差修正的方法、装置、存储介质及电子设备 |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5726656A (en) * | 1996-12-19 | 1998-03-10 | Hughes Electronics | Atmospheric correction method for interferometric synthetic array radar systems operating at long range |
| CN103675790A (zh) * | 2013-12-23 | 2014-03-26 | 中国国土资源航空物探遥感中心 | 一种基于高精度DEM提高InSAR技术监测地表形变精度的方法 |
| CN109100800A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-12-28 | 安徽万泰地球物理技术有限公司 | 一种基于微地震成像的围岩稳定性预警方法和系统 |
| CN110174044A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-08-27 | 中国矿业大学 | 一种基于psi技术的桥梁纵向位移形变监测的方法 |
| CN111059998A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-24 | 中国地质大学（北京） | 一种基于高分辨率的时序InSAR形变监测方法及系统 |
| CN111474544A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-07-31 | 广东明源勘测设计有限公司 | 一种基于sar数据的滑坡形变监测及预警方法 |
| CN111998766A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-27 | 同济大学 | 一种基于时序InSAR技术的地表形变反演方法 |
| CN112050725A (zh) * | 2020-09-14 | 2020-12-08 | 广东省核工业地质局测绘院 | 一种融合InSAR和GPS的地表形变监测方法 |
| CN112068131A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-12-11 | 长安大学 | InSAR地裂缝影响带宽度探测方法、设备及存储介质 |
| CN112816983A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-05-18 | 中南大学 | 基于优化干涉图集的时序InSAR湍流大气延迟校正方法 |
| CN113284171A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-08-20 | 成都天巡微小卫星科技有限责任公司 | 一种基于卫星遥感立体成像对的植被高度分析方法及系统 |
| CN113405447A (zh) * | 2020-05-19 | 2021-09-17 | 湖南北斗微芯产业发展有限公司 | 一种综合InSAR和GNSS的轨道交通形变监测方法、装置及设备 |
| CN113960595A (zh) * | 2021-09-24 | 2022-01-21 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种地表形变监测方法及系统 |
| CN114004104A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-01 | 中铁第一勘察设计院集团有限公司 | 基于棋盘格测试的cors站点选取方法 |
-
2022
- 2022-09-16 CN CN202211125846.9A patent/CN115201825B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5726656A (en) * | 1996-12-19 | 1998-03-10 | Hughes Electronics | Atmospheric correction method for interferometric synthetic array radar systems operating at long range |
| CN103675790A (zh) * | 2013-12-23 | 2014-03-26 | 中国国土资源航空物探遥感中心 | 一种基于高精度DEM提高InSAR技术监测地表形变精度的方法 |
| CN109100800A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-12-28 | 安徽万泰地球物理技术有限公司 | 一种基于微地震成像的围岩稳定性预警方法和系统 |
| CN110174044A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-08-27 | 中国矿业大学 | 一种基于psi技术的桥梁纵向位移形变监测的方法 |
| CN111059998A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-24 | 中国地质大学（北京） | 一种基于高分辨率的时序InSAR形变监测方法及系统 |
| CN111474544A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-07-31 | 广东明源勘测设计有限公司 | 一种基于sar数据的滑坡形变监测及预警方法 |
| CN113405447A (zh) * | 2020-05-19 | 2021-09-17 | 湖南北斗微芯产业发展有限公司 | 一种综合InSAR和GNSS的轨道交通形变监测方法、装置及设备 |
| CN112068131A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-12-11 | 长安大学 | InSAR地裂缝影响带宽度探测方法、设备及存储介质 |
| CN111998766A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-27 | 同济大学 | 一种基于时序InSAR技术的地表形变反演方法 |
| CN112050725A (zh) * | 2020-09-14 | 2020-12-08 | 广东省核工业地质局测绘院 | 一种融合InSAR和GPS的地表形变监测方法 |
| CN112816983A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-05-18 | 中南大学 | 基于优化干涉图集的时序InSAR湍流大气延迟校正方法 |
| CN113284171A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-08-20 | 成都天巡微小卫星科技有限责任公司 | 一种基于卫星遥感立体成像对的植被高度分析方法及系统 |
| CN113960595A (zh) * | 2021-09-24 | 2022-01-21 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种地表形变监测方法及系统 |
| CN114004104A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-01 | 中铁第一勘察设计院集团有限公司 | 基于棋盘格测试的cors站点选取方法 |
Non-Patent Citations (21)
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116338607A (zh) * | 2023-05-19 | 2023-06-27 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 时间域和空间域两步式InSAR对流层延迟矫正方法 |
| CN116338607B (zh) * | 2023-05-19 | 2023-07-25 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 时间域和空间域两步式InSAR对流层延迟矫正方法 |
| CN116597226A (zh) * | 2023-05-30 | 2023-08-15 | 武汉工程大学 | 一种多年冻土InSAR时序趋势预测的方法 |
| CN116597226B (zh) * | 2023-05-30 | 2024-06-04 | 武汉工程大学 | 一种多年冻土InSAR时序趋势预测的方法 |
| CN117454578A (zh) * | 2023-09-11 | 2024-01-26 | 兰州交通大学 | 一种基于块体-断层负位错模型的断层滑动速率反演方法 |
| CN118584488A (zh) * | 2024-08-02 | 2024-09-03 | 中国地震局第一监测中心 | 一种大气延迟误差修正的方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN118584488B (zh) * | 2024-08-02 | 2024-11-12 | 中国地震局第一监测中心 | 一种大气延迟误差修正的方法、装置、存储介质及电子设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115201825B (zh) | 2023-01-17 |
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