1、近年來,隨著新型高分辨率 SAR衛(wèi)星的相繼發(fā)射以及時序 InSAR技術的不斷進步和發(fā)展,InSAR技術以其難以抵擋的迅猛優(yōu)勢被廣泛的應用在地震、地面沉降、滑坡、泥石流等地質災害的調查監(jiān)測研究中,從而為地球物理以及大地測量學等研究領域提供了一種全新的動態(tài)研究途徑,是一種極具潛力和優(yōu)勢的空間對地觀測新技術。
　　然而,由于 InSAR數(shù)據(jù)常會受到大氣、DEM、軌道以及失相干噪聲等多項誤差的影響,且這些誤差往往具有多源性、復雜性、交叉性

2、以及各種的不確定性等,使得 InSAR監(jiān)測數(shù)據(jù)中的部分誤差難以消除,嚴重的影響了 InSAR形變監(jiān)測結果的精度和可靠性,從而使其無法達到地表分辨單元毫米級微小形變的理論監(jiān)測精度,嚴重的制約了 InSAR技術的進一步推廣和應用。因此如何對 InSAR數(shù)據(jù)處理中的多種誤差進行質量控制,即對 InSAR數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)、粗差、缺失或過多的冗余信息進行分析,是獲取高精度和高可靠性的最優(yōu) InSAR監(jiān)測結果的一個迫切需求,是進行 InSAR監(jiān)測結

3、果后處理和形變機理反演和預警的重要前提?；诖?本文在對 InSAR數(shù)據(jù)處理中的各種誤差特性進行統(tǒng)計分析的基礎上,重點針對 InSAR監(jiān)測數(shù)據(jù)中存在的各種誤差問題,研究了其相應的誤差消除方法;并從大地測量學理論出發(fā),通過建立數(shù)學模型,運用合理的算法來消除 InSAR數(shù)據(jù)中的誤差項,從而保證了高精度高可靠性的 InSAR監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取。
　　通過研究,本文取得了以下主要創(chuàng)新性成果:
　　1)在研究 InSAR相位解纏方法的基礎上

4、,針對 InSAR數(shù)據(jù)中存在的解纏誤差,提出了一種基于移動開窗多面函數(shù)法的 InSAR解纏相位重構模型:多面函數(shù)法保證了解纏相位的連續(xù)性,移動開窗法則保持了相位的局部細節(jié)信息。并在構建模型時給出了顧及相干性約束和特征相位的 InSAR解纏相位擬合節(jié)點確定方法;最后利用 F統(tǒng)計對重構模型進行了顯著性檢驗。
　　2)針對 InSAR數(shù)據(jù)中存在的軌道誤差,在線性擬合估計方法的基礎上,提出了一種基于小波分解的抗差最小二乘方法對軌道殘余干涉

5、條紋進行擬合剔除。小波分解可在頻率域內將軌道誤差與形變、大氣等其它誤差項分離,而具有抗差性的迭代加權最小二乘則使得多項式擬合模型的結果更可靠。分別采用模擬數(shù)據(jù)和西安地區(qū)的 Envisat ASAR實際數(shù)據(jù)分析驗證了算法的精度和可靠性。
　　3)在研究短基線集(Small BAseline Subset,SBAS)時間序列算法和小波多尺度分解(Multiscale InSAR Time Series,MInTS)算法的基礎上,針對

6、InSAR時間序列處理技術中存在的相關問題即協(xié)方差計算問題,給出了一種融合 MInTS和 SBAS的綜合InSAR時間序列處理算法—MInTS-SBAS算法,該算法既可有效的解決 InSAR干涉數(shù)據(jù)量,以及顧及 InSAR數(shù)據(jù)的相關性的協(xié)方差問題,還可對 InSAR時間序列處理中的地形、大氣等各種誤差進行分離。通過西安地區(qū)的實際數(shù)據(jù),研究表明,本文給出的MInTS-SBAS算法能有效的提高 InSAR時序監(jiān)測結果的精度,與 GPS、水準

7、等比較具有更好的一致性和可靠性。
　　4)針對 InSAR時間序列處理中存在的大量時域失相干噪聲,給出了一種基于Kalman濾波的 InSAR時間序列誤差分析方法。研究表明,Kalman濾波算法不僅能對InSAR時序形變中的時域噪聲進行有效消除,還可獲取優(yōu)化的線性形變速率值。
　　5)針對 InSAR數(shù)據(jù)中存在的大量冗余數(shù)據(jù),以及強噪聲和偽信號等,提出了一種顧及 InSAR數(shù)據(jù)物理空間相關特性設立協(xié)方差函數(shù)的自適應四叉樹分解

8、 InSAR數(shù)據(jù)壓縮算法。該算法能夠在形變變化明顯處進行密集采樣,在形變變化緩慢處進行稀疏采樣,從而能夠在較好的保留 InSAR數(shù)據(jù)的形變細節(jié)信息的條件下,達到有效壓縮 InSAR數(shù)據(jù)量和消除噪聲的目的。
　　6)以地理信息系統(tǒng) GIS為工具,在對運城市地裂縫災害形成機理分析的基礎上,分別研究了基于層次決策分析法的地裂縫敏感性分析方法和基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的地裂縫活動強度預測方法,為運城區(qū)域的城市建設和發(fā)展提供了必要的地裂縫災害