GAMMA软件应用于InSAR相位解缠的研究

GAMMA软件应用于InSAR相位解缠的研究岳仁宾1王磊2郭彩立1（1.重庆市勘测院，重庆400020；2.广州市国土资源和房屋管理局海珠区分局，广东广州510245）摘要合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术，是以合成孔径雷达的复数据提取的相位信息为信息源来获取地表三维信息和变化信息的一项新技术，是合成孔径雷达（SAR）卫星应用的一个重要拓展。InSAR数据处理的效果直接决定着InSAR技术的应用领域。相位解缠是InSAR数据处理流程中的关键流程之一，其精度直接决定着最后获得的数字高程模型或地表形变结果的精度。本文介绍了采用瑞士的专业雷达遥感数据处理软件GAMMA，对欧空局的ENVISAT-1卫星的ASAR合成孔径雷达传感器所获取的伊朗BAM地区的三景影像数据进行处理的方法，完成了对这三景数据从干涉数据选取到相位解缠的整个流程，最终获得其中两组影像对的相位解缠结果。关键词摄影测量与遥感技术；GAMMA；数据处理；相位解缠StudyofInSARPhaseUnwappingUsingGAMMASoftwareYueRen-bin1,Wanglei2,GuoCai-li1（1ChongqingSurveyInstitute.Chongqing,400020,China；2HaiZhusub_bureauofLandResourcesandHosingManagementofGuangzhouMunicipality,Guangzhou510245,China）ABSTRACT：TakingthephaseinformationextractedfromthepluraldataacquiredbySARasitssource,InterferometricSyntheticApertureRadar（InSAR）isdevelopedtoobtaintheterraininformationandvarietydetails.ItisalsoamainprofileofsatelliteSARapplication.TheeffectofdataprocessingisthecrucialfactortoInSAR.Phaseunwrappingisoneofthemostimportantstepsofdataprocessingflow,andalsothemainsourceoferror.ThispaperusingGAMMAsoftwaretodealwiththreescenesofimagedatainBamareaofIran,andthedatawereacquiredbyAdvancedSyntheticApertureRadarofESA'sENVISAT-1satellite.Finally,wesuccessfullyobtainedtheresultsofphaseunwrappingabouttwopairsofimage.Keywords：PhotogrammetryandRemotesensing;GAMMA;DataProcessing;PhaseUnwrapping1InSAR基本原理概述机载或星载SAR系统所获取的影像中每一像素既包含地面分辨元的雷达后向散射强度信息，也包含与斜距有关的相位信息。将覆盖同一地区的两幅雷达图像对应像素的相位值相减可得到一个相位差图，即所谓干涉相位图。这些相位差信息是地形起伏和地表形变（如果存在）等因素贡献和的体现。InSAR正是利用这些具有高敏感特性的干涉相位信号来提取和分离出有用信息（如地表高程或地表形变）的。图1所示的是机载InSAR系统的一般观测几何原理。两个SAR以一定间距分开安装在飞机上，两个传感器中心连线构成的空间向量（称为基线）与飞机航线垂直，基线长度B保持不变，基线向量与水平线的夹角称为基线倾角。在星载情况下，一般采用单天线操作模式，卫星以一定的时间间隔和轻微的轨道偏离（两个轨道几乎平行）重复对某一局部地区成像，同样可构成如图1所示的几何配置，只是基线不再以物理形式存在。为讨论方便，假设主从像对获取期间无地表形变，且无大气影响。unwmtotalR1RxyM2RRRR212AB1A图1InSAR测量的几何原理为清晰起见，将基线放大，对于地面点M，若沿PA1和PA2传播的两个雷达波的绝对相位差total已知，则斜距差R可以被求出，其关系如下：totalPRRR221（1）其中，是雷达波长。对于机载系统，1P，对于星载系统，2P。而)sin(BR（2）为雷达侧视角，可联合式（1）和（2）求得。当被确定后地表高程可由如下公式计算得出：cos1RHh（3）其中，H为雷达平台高度，即雷达中心到参考面的垂直距离。B、和H可从轨道姿态数据推求得到，而1R可根据SAR图像头文件中有关雷达参数推算出来。然而，干涉相位图中每一像元的整周相位是未知的，因此必须采用一定的方法即所谓的相位解缠（Phaseunwrapping）算法来确定整周相位，以得到total。图1说明了InSAR绝对相位差total，解缠相位差unw和观测相位差m的关系：022kkunwmtotal（4）这里02k为整体相位偏差，可通过一个高程已知的地面控制点来确定。2相位解缠一切将相位由主值或相位差值恢复为真实值的过程统称为相位解缠（phaseunwrapping）[1]。进行相位解缠必须兼顾两个方面：一致性和精确性。一致性是指在解缠后的矩阵,ij中任意两点之间的相位差是与这两点之间的路径无关的，精确性则是指解缠后的相位要能忠实地恢复原始相位函数。目前所有的相位解缠可分为两个步骤：①基于缠绕相位计算解缠相位的相位梯度估算值；②积分。根据所采用的积分方法，相位解缠方法主要分为两大类：路径积分法和最小范数法。现有的相位解缠算法都是基于这样的一个假设：有可能推导出缠绕相位的离散偏导数，即邻近像元的相位差，并且这些相位差的绝对值都小于π。通过这些离散的偏导数，可以重建解缠相位。在理想状态下，干涉相位呈现周期变化，由0变化到2π的过程是一个渐变的过程，再由2π迅速下降到0，然后又是渐变到2π，反复变化，呈现周期性；变化轮廓分明，层次均匀，突变点为相位周期分界点，如图2所示。2π图2理想状态下的干涉相位因此，在理想情况下能够提取出垂直向和水平向的相位偏导数，然后沿垂直方向和水平方向积分，就达到相位解缠的目的。目前提出的相位解缠方法有Goldstein路径积分算法（枝切法）、基于品质图像的路径积分算法（质量图法）、掩模分割算法、Flynn最小非连续算法、最小二乘算法等。篇幅有限，本文不再展开叙述各种算法算法的原理。然而，实际上星载或机载干涉SAR数据普遍存在着由于地形起伏较大引起的密集的去相干现象，还有在原始雷达信号处理过程中引入的相干噪声、噪声和伪信号等都会造成相位数据的不连续，导致缠绕相位的离散相位梯度估算值不能保持一致，也就是说，它们不能形成一个“无旋”的向量场。此时虽然干涉相位呈一定的趋势和周期性，但并不明显。特别是干涉相位从2π变化到0的界限模糊，为各周期的分离带来了极大的困难，所以很难采用简单的积分方法达到恢复真实相位的效果。3影像数据预处理在使用GAMMA软件进行相位解缠之前，需要首先相位解缠实验数据的选取。本文是采用欧空局的ENVISAT-1卫星的ASAR（AdvancedSyntheticApertureRadar）合成孔径雷达传感器获取的伊朗BAM地区的三景影像数据进行相位解缠。所用数据为ASAR数据产品中成像模式的1级单视复图像，产品代码为ASA_IMS_1P。其数据产品文件除了包括文件头、测量数据集之外，还包括数据参数注释集。数据名称如下：①ASA_IMS_1PNUPA20030611_061252_000000162017_00120_06687_0098.N1②ASA_IMS_1PNUPA20031203_061259_000000162022_00120_09192_0099.N1③ASA_IMS_1PNPDE20040107_061300_000000162023_00120_09693_0012.N1可以使用欧空局的EnviView软件来预先查看这些数据。EnviView是欧空局开发的工具软件，它可以用于打开ENVISATASAR产品文件，显示产品信息和图像，也可以对产品进行简单的处理和分析。在进行相位解缠之前要确定所获取的数据能否进行干涉成像，即：选取的数据必须具有相同的Track（轨迹）号和Frame（帧号）号而且基线要满足要求（一般不超过1000m），Track（轨迹）决定成像的时间，而Frame（帧号）决定成像的区域。以本文的数据为例，可以看出这三景数据都是N1格式文件，分别是2003年6月11号、2003年12月3号和2004年1月7号获得的，Track（轨迹）号都是120，第一个轨道号是06687，第二个轨道号是09192，第三个轨道号为09693。而Frame号（帧号）只能通过特定的软件来查看，直接从文件名称上是看不出来的。本文使用的Descw软件来查看Frame（帧号）。并查询初步的基线计算结果，从而可以初步判断影像对能否进行干涉成像。4GAMMA相位解缠实验GAMMA软件是由瑞士GAMMA公司[4]（GAMMARemoteSensingResearchandConsultingAG）开发的专门用于干涉雷达数据处理的全功能平台，采用快速傅立叶变换进行数据处理并提供大量的脚本文件及实例，因此具有处理效率高及使用方便灵活的特点，是用于干涉雷达数据处理的全功能专业平台。GAMMA包括DISP（Displaytools）独立显示系统、MSP（ModularSARProcessor）原始雷达信号处理、ISP（InterferometricSARProcessor）干涉雷达处理、Diff&Geo（DifferentialInterferometryandGeocoding）差分干涉与地理编码处理、IPTA（InterferometricPointTargetAnalysis）干涉点目标分析以及基于SAR和SAR干涉的LAT（LandApplicationTools）土地利用分析模块。各个模块可以分离使用，中间结果为通用二进制格式，用户可以根据需要灵活使用。GAMMA中有两种解缠方法：①枝切区域增长算法；②最小成本流程（MFC）和不规则三角网（TIN）算法。本文采用最小成本流程（MFC）和不规则三角网（TIN）算法处理。数据处理流程及所用命令如图3所示：偏移多项式的精确估计所用命令：offset_pwr、offset_fit初始偏移量的估计所用命令：create_offset、init_offset去除平地效应所用命令：ph_slope_base、rasmph相干估计所用命令：cc_wave、rascc计算规格化干涉图和配准后的强度图像所用命令：interf_SLC、rasmph、raspwr、rasmph_pwr干涉基线的估算所用命令：base_orbit干涉相位的自适应滤波所用命令：adf、rasmph相位解缠有效屏蔽的产生所用命令：rascc_mask自适应减少相位解缠有效屏蔽的采样所用命令：mcf、rasrmg相位解缠所用命令：adf、rasmph自适应窗口加权内插解缠后图像之间的间隙所用命令：interp_ad用解缠后的相位模型进行相位解缠所用命令：unw_model、rasrmg读取数据干涉像对的解缠结果图3基于GAMMA软件的InSAR数据处理流程最终，我们可以得到如图4和图5所示的这两组影像对的最终的BMP格式的相位解缠图，从图片上来看，针对不同像对进行相位解缠效果还是有明显差异的。在使用GAMMA软件进行InSAR相位解缠的过程中，不论是单独的相位干涉图还是强度和相位合成图，甚至包括相干图，获得的这些图像的纹理都很清晰，干涉条纹光滑，尤其是经过去平