成果介绍
基于分布式散射体（Distributed Scatterers, DSs）的时序InSAR技术很好的弥补了永久散射体合成孔径雷达干涉测量（Persistent Scatterers Interferometric Synthetic Aperture Radar，PSInSAR）技术在低相干区域难以获取足够形变监测点的缺陷。但是相对于永久散射体（Persistent Scatterers, PSs），分布式散射体受时间和空间失相干的影响更为显著，往往需要基于DS目标同质像元散射特性的时序统计方法对相位进行优化处理，改善DS目标的相位质量。因此，同质像元的识别和 DS目标 的相位优化是 DS-InSAR 技术的两个关键步骤。
随着越来越多极化雷达卫星的发射，如Radarsat-2，TerraSAR-X，ALOS-2和Sentinel-1等，积累了大量的极化SAR数据，为极化干涉（Polarimetric PSInSAR，Pol-PSInSAR）研究工作提供了良好的条件。Pol-PSInSAR技术通过指定的极化相干优化准则结合不同极化通道来提高相干点的相干性和密度，改善了地表形变的监测精度和表征。然而，当前Pol-PSInSAR技术主要是用于改善PS目标质量，这不可避免地导致了DS目标的缺失。尤其在低相干区域，难以详细地反映研究区的形变特征。因此，联合PS与DS目标用于Pol-PSInSAR技术的形变监测研究具有重要的意义。
由于PS目标与DS目标散射特性存在差异，以往用于PS目标的极化相干优化准测并不适用于DS目标。鉴于此，本研究提出了一种可行的基于特征值分解和自适应滤波的极化相位优化方法（EVD-FPO）。该方法基于Sentinel-1A双极化数据的幅度信息识别PS目标与DS目标，然后利用特征值分解极化相位优化技术和自适应滤波技术自适应的优化PS目标与DS目标相位。对于识别的PS目标集，采用BGSM（Best Globle Scattering Mechanism）算法搜索全局最优投影矢量使得最大特征值（第一主成分）贡献率达到最大。对于DS目标集，采用ESPO（Exhaustive Search Polarimetric Optimization）方法逐像元搜索最优投影矢量使得最大特征值贡献率达到最大。为了评估本研究提出的方法的性能，利用相位导数变化指标对比了多种相位优化方法（图6，图7）。此外，本研究对极化相干优化后取得的最优投影矢量作出了物理解释。结果表明，本研究的EVD-FPO方法能够有效改善形变监测点的密度和相位质量。
该成果发表在EI期刊《遥感学报》优先数字出版，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院张正加老师为通信作者，硕士研究生姜修成为第一作者。
图1 特征值分解极化相位优化技术示意图
图2 研究区光学遥感影像
图3 不同方法选取的相干目标。（a）EVD-FPO（276362），（b）ESM-DA（168164），（c）VV（30502）
图4 PS目标的最优投影矢量与最大特征值贡献
图5 DS目标的最优投影矢量统计直方图
图6 不同方法相位优化结果，干涉对为20170426-20170508。左图为平均幅度图。右图为左侧红色框放大相位图，图中黑色虚线内为青藏铁路。右图红色虚线框为DS目标干涉相位。（a）VV，（b）ESM-DA，（c）CAESAR，（d）EVD-PO，（e）EVD-FPO
图7 不同相位优化方法的平均相位导数变化
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