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利用MERIS水汽数据改正InSAR干涉图中的大气影响

作　者: 许文斌
导　师: 李志伟
学　校: 中南大学
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: 合成孔径雷达形变监测中等分辨率成像频谱仪大气改正与地形相关的水汽
分类号: TN958
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 85次
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内容摘要

大气水汽时空变化对雷达电磁波信号的延迟是影响重复轨道合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)精度的重要因素之一。ENVISAT卫星同时搭载了中等分辨率成像频谱仪(MERIS)和先进合成孔径雷达(ASAR)传感器,使其能够同步获取SAR数据和大气水汽数据,加上MERIS水汽数据前所未有的高空间分辨率,为开展利用MERIS水汽数据改正ASAR干涉图中大气影响的研究提供了很好的条件。本文围绕利用MERIS水汽改正InSAR干涉图中的大气影响展开研究,考虑大气水汽的空间分布与地形相关,本文首先简要分析了已有的三种考虑地形信息的水汽插值算法的不足,提出一种新的考虑地形的大气水汽空间插值算法(SKlm+Onn)。然后,建立了基于MERIS水汽数据和克里金的ASAR干涉图大气改正算法,提出了基于新发展的SKlm+Onn模型的ASAR干涉图大气改正算法,并开展了相应的大气改正比较试验,成功揭示了被大气信号掩盖的地表形变和地球物理信号。本文的主要研究工作和创新点如下：1).针对已有的考虑地形信息的水汽插值模型的缺点和不足,提出一种新的考虑地形与水汽关系的空间插值算法——-SKlm+Onn模型。实验结果表明,本文提出的考虑地形信息的空间插值算法精度比传统方法提高了29%到63%。2).发展了基于MERIS水汽数据和Kriging的ASAR干涉图大气改正算法。研究结果表明,采用无云条件下的MERIS水汽数据改正同步获取的ASAR干涉图,可以显著地降低大气水汽对干涉图相位的影响,揭示了被大气水汽掩盖的地表形变信息,从而更真实地反映地球物理信号。3).提出了基于SKlm+Onn模型的ASAR干涉图大气改正算法。新方法的大气改正结果表明,考虑地形的MERIS水汽插值法的改正精度优于Kriging插值的MERIS水汽改正方法,有利于改正地形起伏大的地区的大气影响。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-15
  1.1 引言  9-10
  1.2 国内外研究现状与水平  10-12
    1.2.1 干涉图平均法  10
    1.2.2 干涉图相关分析法  10-11
    1.2.3 干涉对比较法  11
    1.2.4 永久散射体技术  11-12
    1.2.5 基于外部数据改正干涉图中的大气影响  12
  1.3 研究目的与内容  12-13
    1.3.1 研究目的和意义  12-13
    1.3.2 研究内容与方法  13
  1.4 论文的组织结构  13-15
第二章 InSAR的基本原理与数据处理  15-26
  2.1 引言  15
  2.2 InSAR获取DEM  15-21
    2.2.1 InSAR生成DEM的基本原理  15-18
    2.2.2 InSAR生成DEM的主要流程  18-21
    2.2.3 重复轨道InSAR生成DEM的不确定度  21
  2.3 D-InSAR监测地表形变  21-25
    2.3.1 D-InSAR监测地表变形的基本原理  21-22
    2.3.2 D-InSAR监测地表变形的主要流程  22-25
    2.3.3 重复轨道D-InSAR形变测量的不确定度  25
  2.4 本章小结  25-26
第三章重复轨道InSAR中的大气影响  26-32
  3.1 大气概述  26-28
    3.1.1 大气的组成  26-27
    3.1.2 大气的垂直结构  27-28
  3.2 大气水汽变化对重复轨道InSAR的影响  28-29
    3.2.1 大气水汽变化对干涉相位的影响  28-29
    3.2.2 大气水汽变化对地形测量的影响  29
    3.2.3 大气水汽变化对地表形变监测的影响  29
  3.3 重复轨道InSAR大气改正的外部数据  29-31
    3.3.1 GPS  29-30
    3.3.2 MODIS  30
    3.3.3 MERIS  30-31
  3.4 本章小结  31-32
第四章考虑地形信息的大气水汽插值算法  32-44
  4.1 引言  32
  4.2 已有的考虑地形信息的水汽插值方法  32-35
    4.2.1 最优无偏线性估计+水汽高程投影法(BULE+HSM)  33
    4.2.2 最优无偏线性估计+协方差模型法(BLUE+ECM)  33-34
    4.2.3 局部均值可变的简单克里金+Baby模型法(SKlm+Baby)  34-35
  4.3 局部均值可变的简单克里金+Onn模型法(SKlm+Onn)  35
  4.4 模型评价  35-43
    4.4.1 实验数据  35-36
    4.4.2 水汽插值实验与分析  36-41
      4.4.2.1 与地形相关的天顶湿延迟  36-37
      4.4.2.2 半变异函数  37-38
      4.4.2.3 插值结果比较  38-41
    4.4.3 模型精度评价  41-43
  4.5 结论与讨论  43-44
第五章基于MERIS水汽数据和Kriging插值算法的ASAR大气改正  44-56
  5.1 引言  44
  5.2 数据处理方法  44-47
    5.2.1 MERIS近红外水汽数据  44-45
    5.2.2 基于Kriging插值MERIS水汽生成InSAR大气延迟相位改正图.  45-46
    5.2.3 ASAR数据干涉处理及干涉图大气改正  46-47
    5.2.4 InSAR大气改正效果验证  47
  5.3 实例研究与结果分析  47-55
    5.3.1 大气改正结果  47-52
      5.3.1.1 干涉图1:2007年10月6日至2007年11月10日  48-49
      5.3.1.2 干涉图2:2004年8月7日至2005年10月1日  49-50
      5.3.1.3 干涉图3:2005年10月1日至2007年10月6日  50-51
      5.3.1.4 干涉图4:2004年8月7日至2007年10月6日  51-52
    5.3.2 分析与讨论  52-55
  5.4 本章小结  55-56
第六章基于MERIS水汽数据和SKlm+Onn插值算法的ASAR大气改正  56-65
  6.1 基于SKlm+Onn插值MERIS水汽的方法  56-57
  6.2 基于MERIS水汽插值图的ASAR干涉图大气改正方法  57
  6.3 实验研究  57-63
    6.3.1 干涉图1:2007年10月6日至2007年11月10日  58-61
    6.3.2 干涉图2:2007年10月6日至2009年5月23日  61-63
  6.4 本章小结  63-65
第七章总结与展望  65-67
  7.1 研究内容总结  65-66
  7.2 展望  66-67
参考文献  67-72
致谢  72-73
攻读学位期间主要的研究成果  73-74

利用MERIS水汽数据改正InSAR干涉图中的大气影响

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