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A method for GB-InSAR temporal analysis considering the atmospheric correlation in time series
Natural Hazards ( IF 3.3 ) Pub Date : 2020-08-17 , DOI: 10.1007/s11069-020-04228-w
Honglei Yang , Jie Liu , Junhuan Peng , Jingyang Wang , Binbin Zhao , Bin Zhang

GB-InSAR, with high time-spatial resolution and high accuracy, shows great potential in landslide monitoring. However, the accuracy of GB-InSAR is usually reduced by the atmospheric disturbance and temporal decorrelation. PS-InSAR technology can solve those problems well and get accurate deformation information, so it has been widely adopted in space-borne SAR. For the atmospheric correction, PS-InSAR assumes that the atmospheric phase is only strongly correlated in the space domain. But for GB-InSAR, atmospheric phase shows correlation in both the time and space domains, because of the short time interval. Therefore, the calculation of linear velocity will be affected by the atmospheric disturbance when the PS-InSAR technology is applied to the GB-SAR data. To solve this problem, a PS-InSAR strategy for GB-SAR data considering the atmospheric disturbance in the time domain is proposed. The proposed method uses the differential interferograms interfered by nearby SLCs to ensure the high coherence of interferometric phase and reduces the impact of atmospheric disturbance. The coherence is used for PS selection besides the amplitude deviation index, which can increase the density of PS points. Furthermore, a method for atmospheric correction based on the wrapped phase is presented. Thus, the linear velocity is computed based on the interferogram without most atmospheric disturbance. The validation using the data of the open pit in Malanzhuang, Hebei, China, shows that the proposed method can get a deformation monitoring accuracy of sub-millimeter.



中文翻译:

考虑时间序列大气相关性的GB-InSAR时间分析方法

GB-InSAR具有高时空分辨率和高精度,在滑坡监测中显示出巨大潜力。但是,GB-InSAR的精度通常会因大气干扰和时间去相关而降低。PS-InSAR技术可以很好地解决这些问题并获得准确的变形信息,因此已在星载SAR中得到广泛采用。对于大气校正,PS-InSAR假定大气相位仅在空间域中具有很强的相关性。但是对于GB-InSAR,由于时间间隔短,大气相位在时域和时域都显示出相关性。因此,当PS-InSAR技术应用于GB-SAR数据时,线速度的计算将受到大气干扰的影响。为了解决这个问题,提出了一种考虑时域大气干扰的GB-SAR数据PS-InSAR策略。所提出的方法利用附近SLC干扰的差分干涉图来确保干涉相的高相干性并减少大气干扰的影响。相干除幅度偏差指数外还用于PS选择,这可以增加PS点的密度。此外,提出了一种基于包裹相位的大气校正方法。因此,基于干涉图来计算线速度,而没有最大的大气干扰。利用河北马兰庄露天矿的数据进行了验证,结果表明该方法可以达到亚毫米的变形监测精度。所提出的方法利用附近SLC干扰的差分干涉图来确保干涉相的高相干性并减少大气干扰的影响。相干除幅度偏差指数外还用于PS选择,这可以增加PS点的密度。此外,提出了一种基于包裹相位的大气校正方法。因此,基于干涉图来计算线速度而没有最大的大气干扰。利用河北马兰庄露天矿的数据进行了验证,结果表明该方法可以达到亚毫米的变形监测精度。所提出的方法利用附近SLC干扰的差分干涉图来确保干涉相的高相干性并减少大气干扰的影响。相干除幅度偏差指数外还用于PS选择,这可以增加PS点的密度。此外,提出了一种基于包裹相位的大气校正方法。因此,基于干涉图来计算线速度而没有最大的大气干扰。利用河北马兰庄露天矿的数据进行了验证,结果表明该方法可以达到亚毫米的变形监测精度。相干除幅度偏差指标外,还用于选择PS,这可以增加PS点的密度。此外,提出了一种基于包裹相位的大气校正方法。因此,基于干涉图来计算线速度而没有最大的大气干扰。利用河北马兰庄露天矿的数据进行了验证,结果表明该方法可以达到亚毫米的变形监测精度。相干除幅度偏差指数外还用于PS选择,这可以增加PS点的密度。此外,提出了一种基于包裹相位的大气校正方法。因此,基于干涉图来计算线速度而没有最大的大气干扰。利用河北马兰庄露天矿的数据进行了验证,结果表明该方法可以达到亚毫米的变形监测精度。

更新日期:2020-08-17
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