顧及相干系數(shù)的InSAR形變場采樣算法
發(fā)布時間：2021-07-23 11:45
利用SAR差分干涉測量技術(shù)獲取的大范圍連續(xù)覆蓋地表形變場為斷層活動性質(zhì)、發(fā)震斷層參數(shù)等反演研究提供了豐富的數(shù)據(jù)信息。為提高形變機制反演數(shù)據(jù)源的可靠性和結(jié)果的準確性,提出一種顧及InSAR相干系數(shù)的概率采樣算法。該算法基于四叉樹數(shù)據(jù)壓縮模型,將窗口形變梯度以及自適應(yīng)核運算后的相干表征量按權(quán)重分配作為分割窗口的約束參數(shù),以此建立概率采樣函數(shù);并引入數(shù)字高程模型對無效采樣信息進行掩膜處理,達到兼顧提高采樣點質(zhì)量和保留細節(jié)形變信息的目的。通過對2016年中國臺灣地區(qū)美濃Mw6.7級地震同震形變場數(shù)據(jù)進行實驗分析,結(jié)果表明,顧及相干系數(shù)的概率采樣算法在保留高質(zhì)量數(shù)據(jù)和重要細節(jié)信息方面優(yōu)勢更為明顯。
【文章來源】：遙感信息. 2020,35(05)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：7 頁
【部分圖文】：
掩膜前不同相干系數(shù)區(qū)間采樣點數(shù)目統(tǒng)計圖
SAR影像使用雷達坐標系統(tǒng)，為便于后續(xù)數(shù)據(jù)分析，本文在計算主從SLC影像相干系數(shù)估計值后，基于軌道信息和成像參數(shù)將相干系數(shù)圖由雷達坐標系地理編碼至WGS84坐標系統(tǒng)。同時，如上文所述，依據(jù)四叉樹算法輸入數(shù)據(jù)大小要求和實際形變場分布特征，對所獲取實驗區(qū)域的形變數(shù)據(jù)和相干質(zhì)量數(shù)據(jù)進行裁剪，并進行NaN值填充，以便于整體采樣。NaN值填充一般采用鄰近像素均值插值法，但對于存在NaN值較為集中分布的情況，如水體等低相干區(qū)域，均值窗口太大，會造成交界處梯度過大，導(dǎo)致局部四叉樹分割窗口中引入額外的虛假信息；而在區(qū)域面積大的情況，設(shè)置較小的均值窗口，則會降低算法效率。因此，本文提出一種適用于四叉樹采樣的擴散填充方法，首先以四叉樹最小分割窗口大小建立初始窗口，從NaN值和有效值交界處進行均值插值，向外擴散插值的同時，窗口擴大為前一個窗口的2倍，直至完全填充。NaN值分布主要有3種情況：小區(qū)域、內(nèi)部大區(qū)域和影像邊緣大區(qū)域。對于小區(qū)域的NaN值而言，利用均值計算基本不會引入誤差，因此可以不用建立掩膜文件。對于大區(qū)域的NaN值，主要是防止邊緣梯度過大，免于增加交界處有效信息區(qū)域多余采樣點，而對于區(qū)域內(nèi)部可生成掩膜文件，采樣結(jié)束后剔除該區(qū)域內(nèi)部的采樣點。圖1是對64像素×64像素的模擬數(shù)據(jù)以1×1的初始窗口得到的填充結(jié)果和掩膜文件，其中模擬數(shù)據(jù)中白色部分為NaN值區(qū)域。1.3 基于相干系數(shù)的概率采樣模型
在當前待分割窗口內(nèi)，對于滿足整體相干閾值γg的像素，其對應(yīng)核元素設(shè)為1，不滿足閾值要求設(shè)為k。以圖2中4×4矩陣為例，假定整體相干性閾值是0.5，創(chuàng)建對應(yīng)的核。k值的大小決定了低相干像元在整體相干表征量中的權(quán)重，在相同大小窗口內(nèi)，k值越大，低質(zhì)量點位相干系數(shù)權(quán)重越高，γk的值越小，接受程度越低。圖3表示在大小為4×4窗口內(nèi)，低相干數(shù)目m分別是1、5、8、11和15時，低相干像元對整體表征量的影響程度關(guān)于k值的變化曲線。其中，4個*號點代表高、低質(zhì)量2種像元點對整體表征量影響程度相等時k值的取值。當2種像元點數(shù)目相同時，k值取1，影響程度相同，隨著低相干點位數(shù)目的增加，k值左移。在實際情況下，k取值一般在1到2之間，以保證在提高低相干點位對采樣結(jié)果影響程度的同時，均衡高相干質(zhì)量點位權(quán)重，以免導(dǎo)致采樣點過少丟失重要細節(jié)信息。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]2008年10月西藏當雄MW6.3地震震后形變提取與余滑反演[J]. 洪順英,董彥芳,孟國杰,張奎,陳立澤. 地球物理學報. 2018(12)
[2]2017年8月8日四川九寨溝7.0級地震InSAR同震形變場及斷層滑動分布反演[J]. 單新建,屈春燕,龔文瑜,趙德政,張迎峰,張國宏,宋小剛,劉云華,張桂芳. 地球物理學報. 2017 (12)
[3]顧及協(xié)方差函數(shù)的自適應(yīng)四叉樹InSAR數(shù)據(jù)壓縮算法[J]. 張靜,張勤,趙超英,張菊清. 測繪學報. 2014(05)
本文編號：3299230
【文章來源】：遙感信息. 2020,35(05)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：7 頁
【部分圖文】：
掩膜前不同相干系數(shù)區(qū)間采樣點數(shù)目統(tǒng)計圖
SAR影像使用雷達坐標系統(tǒng)，為便于后續(xù)數(shù)據(jù)分析，本文在計算主從SLC影像相干系數(shù)估計值后，基于軌道信息和成像參數(shù)將相干系數(shù)圖由雷達坐標系地理編碼至WGS84坐標系統(tǒng)。同時，如上文所述，依據(jù)四叉樹算法輸入數(shù)據(jù)大小要求和實際形變場分布特征，對所獲取實驗區(qū)域的形變數(shù)據(jù)和相干質(zhì)量數(shù)據(jù)進行裁剪，并進行NaN值填充，以便于整體采樣。NaN值填充一般采用鄰近像素均值插值法，但對于存在NaN值較為集中分布的情況，如水體等低相干區(qū)域，均值窗口太大，會造成交界處梯度過大，導(dǎo)致局部四叉樹分割窗口中引入額外的虛假信息；而在區(qū)域面積大的情況，設(shè)置較小的均值窗口，則會降低算法效率。因此，本文提出一種適用于四叉樹采樣的擴散填充方法，首先以四叉樹最小分割窗口大小建立初始窗口，從NaN值和有效值交界處進行均值插值，向外擴散插值的同時，窗口擴大為前一個窗口的2倍，直至完全填充。NaN值分布主要有3種情況：小區(qū)域、內(nèi)部大區(qū)域和影像邊緣大區(qū)域。對于小區(qū)域的NaN值而言，利用均值計算基本不會引入誤差，因此可以不用建立掩膜文件。對于大區(qū)域的NaN值，主要是防止邊緣梯度過大，免于增加交界處有效信息區(qū)域多余采樣點，而對于區(qū)域內(nèi)部可生成掩膜文件，采樣結(jié)束后剔除該區(qū)域內(nèi)部的采樣點。圖1是對64像素×64像素的模擬數(shù)據(jù)以1×1的初始窗口得到的填充結(jié)果和掩膜文件，其中模擬數(shù)據(jù)中白色部分為NaN值區(qū)域。1.3 基于相干系數(shù)的概率采樣模型
在當前待分割窗口內(nèi)，對于滿足整體相干閾值γg的像素，其對應(yīng)核元素設(shè)為1，不滿足閾值要求設(shè)為k。以圖2中4×4矩陣為例，假定整體相干性閾值是0.5，創(chuàng)建對應(yīng)的核。k值的大小決定了低相干像元在整體相干表征量中的權(quán)重，在相同大小窗口內(nèi)，k值越大，低質(zhì)量點位相干系數(shù)權(quán)重越高，γk的值越小，接受程度越低。圖3表示在大小為4×4窗口內(nèi)，低相干數(shù)目m分別是1、5、8、11和15時，低相干像元對整體表征量的影響程度關(guān)于k值的變化曲線。其中，4個*號點代表高、低質(zhì)量2種像元點對整體表征量影響程度相等時k值的取值。當2種像元點數(shù)目相同時，k值取1，影響程度相同，隨著低相干點位數(shù)目的增加，k值左移。在實際情況下，k取值一般在1到2之間，以保證在提高低相干點位對采樣結(jié)果影響程度的同時，均衡高相干質(zhì)量點位權(quán)重，以免導(dǎo)致采樣點過少丟失重要細節(jié)信息。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]2008年10月西藏當雄MW6.3地震震后形變提取與余滑反演[J]. 洪順英,董彥芳,孟國杰,張奎,陳立澤. 地球物理學報. 2018(12)
[2]2017年8月8日四川九寨溝7.0級地震InSAR同震形變場及斷層滑動分布反演[J]. 單新建,屈春燕,龔文瑜,趙德政,張迎峰,張國宏,宋小剛,劉云華,張桂芳. 地球物理學報. 2017 (12)
[3]顧及協(xié)方差函數(shù)的自適應(yīng)四叉樹InSAR數(shù)據(jù)壓縮算法[J]. 張靜,張勤,趙超英,張菊清. 測繪學報. 2014(05)
本文編號：3299230
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