CN102269813B - 一种机载非垂直双天线干涉sar***干涉处理技术 - Google Patents
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Abstract
本发明是一种机载非垂直双天线干涉SAR***干涉处理技术。针对机载双天线相对机身除了左右、上下位移外，还具有前后位移的情况，提出了多种创新算法以解决干涉SAR数据精确反演高程的问题。具体包括：(1)提出了局部精配准算法，解决了由于天线前后布置而导致的主辅图像难以达到亚像元级精配准的难题，大大降低了噪声，提高了干涉图的质量；(2)提出基于惯导数据和主辅天线三维动态成像模型估计平地相位和基线距，解决了由于载机姿态变化而导致的平地相位难以消除的问题，减少了干涉相位的残余误差；(3)建立了考虑残余相位和基线误差的高程定标模型，在地面控制点基础上完成了高程定标。本发明使这种构型的机载干涉SAR***得以使用，满足地形测绘的需要。
Description
技术领域
本发明是一种应用于机载非垂直双天线干涉SAR（合成孔径雷达）***的干涉数据处理技术，该技术有利于促进机载干涉SAR***的发展，同时为高精度数字高程模型(DEM)反演、基于全极化干涉的森林植被垂直结构参数反演、大范围地形测绘等专业应用提供有力保障。
背景技术
干涉SAR处理从平行轨道的两传感器照射的同一区域两幅SAR图像中反演地表高程。基本流程（如附图1所示）包括粗配准、精配准、平地相位计算、相干图计算、干涉图计算和去平地相位、相位滤波、相位解缠、相位到高程计算以及地理编码等。
自欧洲空间局(ESA)在1991年发射携带C波段SAR的ERS-1卫星以来，利用星载SAR数据进行重复轨道干涉的研究进入了一个全新的局面。1995年发射ERS-2卫星以后，两颗星的先后间隔时间为一天，可以生产高质量的DEM。在欧洲的卫星遥感发展的同时，日本1992年发射JERS-1卫星，加拿大1995年发射的RADARSAT-1卫星，都提供了大量高质量的SAR图像。近几年，陆续又发射了不少高分辨率的星载SAR***，如PALSAR，RADARSAT-2，Terra-SAR等。这些星载SAR***的发射，使星载干涉处理技术逐步走向成熟。
除了星载SAR所提供的大量干涉SAR图像之外，美国航空航天局在1994年奋进号航天飞机的飞行对地观测试验中，携带的SIR-C/X-SAR两部雷达，都取得了大量的观测数据，也得到了成功的干涉试验结果。2000年， NASA的SRTM计划是第一部星载双天线干涉SAR***，利用航天飞机携带的两组位于60m长的伸缩臂两端SIR-C/X-SAR雷达，观测位于北纬60和南纬60之间的陆地，对部分地区还重复观测，其空间分辨率为30m，相对高程精度为10m。这两次飞行观测的覆盖面积大，精度高，在观测过程中多波段，多模式，多极化，其结果可以在研究全球气候变化，海洋，生态，水文，自然灾害以及军事中得以应用，从而引起了世界各国的广泛关注。
此外，机载干涉SAR也得到了巨大的发展，世界上许多国家都投入了力量对机载干涉雷达进行研究，在1990年的时候，加拿大的CCRS利用安装在Convair 580的C/X-SAR就进行了重复轨道的干涉验证试验，对干涉试验的运动补偿算法和时间相干性作了进一步的研究。美国的NASA/JPL的AIRSAR安装在DC-8飞机上具有多波段(C/L/P)多极化的特征。在1991年由AIRSAR改装的TOPSAR干涉雷达，是第一个双天线雷达地形测绘***，工作在C波段，其结果空间分辨率为10米，高程精度达到了2-3米。对TOPSAR的数据进行进一步的评估及详尽的处理，处理后的测量地区获得均方误差为2米的DEM。欧洲第一个机载双天线干涉试验是在1994的瑞士的伯尔尼附近进行的，DO-SAR***的水平分辨率为0.8米，绝对高程精度为2-5米。1998年，德国Wimmer等人利用工作在X波段高分辨率的AeS-1机载双天线雷达对德国北部的Wadden地区的平坦、植被稀少、比较干燥的海滩地区进行地形测绘，生成的DEM的水平分辨率为2.5米，高程精度为5厘米。
总的来讲，国外的干涉SAR，无论是***还是数据处理技术都达到比较成熟的水平。比较而言，国内相关技术的发展相对落后。首先是数据处理技术，由于国内缺乏自己的数据源，所以在国外商用星载SAR数据的基础上，开展了星载干涉处理技术的研究，并逐步跟上国际水平。其次是***研制，国内在星载干涉SAR***的研制方面一直落后于国外，目前还没有运行中的星载干涉SAR***。在机载干涉SAR***方面，少数几家具备SAR***研制能力的研究机构投入了大量的精力，并取得了较好的效果，如2000年中科院电子所研制了L波段机载干涉SAR***，2005年中国电科38所研制了X波段机载干涉SAR***。近几年，多家单位都有研制新体制的机载干涉SAR***。
发明内容
本发明的目的是：
目前，国内外机载双天线干涉SAR采用的天线构型普遍是双天线在水平剖面上垂直于机身，这是比较理想的构型设计，并且对后期成像算法和干涉处理算法的要求相对较低，能够较容易的得到高质量的干涉图，进而反演地形高程。但是，针对双天线在水平剖面上并不垂直于机身的构型的干涉***，国内外少有研制和相应的处理算法。本发明正是基于国内某套非垂直双天线单发双收干涉SAR***，针对干涉数据处理中的精配准、平地相位估计、基线距估计等难点，提出了相应的创新技术，使获取的干涉数据能够生成高质量的DEM。
本发明所采取的技术解决方案如下：
本发明所说的一种机载非垂直双天线干涉SAR***干涉处理技术包括：局部精配准算法，平地相位和基线距估计算法，高程定标模型。
局部精配准算法
本发明针对机载非垂直双天线干涉SAR***中主辅图像难以精配准的难题，提出了干涉数据的局部精配准算法。由于飞机姿态不断变化，本构型的机载双天线干涉SAR***获取的图像数据在整幅图像内并不是统一的平移关系，而是存在局部的形变关系，这种形变的特点是在距离向几乎一致，在方位向存在差异。这种局部形变特点导致干涉的主辅图像之间无法采用统一模型进行全局精配准，而需要在方位向上采用更精确的局部精配准算法。局部精配准算法在粗配准的基础上，首先建立了均匀分布的格网点，比如16*16或32*32等；接着在每个格网的交叉点上，利用窗口相关系数法或相干系数法估计方位向上亚象元级的配准偏移，一般精确到1/8或1/10个象元；然后在每个格网内，利用周围角点的配准偏移参数，采用双线性插值或三次立方插值对每个象素的配准参数进行估计；对于图像周边的格网内的像素可以采用最邻近的方法获取配准参数；在估计每个像素配准参数的同时，完成对辅图像的精配准操作。
相干系数的公式如下：
其中，
和
表示两幅干涉复图像，N表示中心像素周围的N个邻近像素。
(2)平地相位和基线距估计算法
本发明针对机载非垂直双天线干涉SAR***中平地相位难以准确估计的难题，提出了基于惯导数据和天线三维模型的平地相位和基线距估计算法。针对主辅图像在成像过程中没有充分考虑惯导数据进行相对同一航迹的运动补偿的情况，基于惯导数据和天线三维模型精确估计基线距和平地相位。首先，依据两天线在机身坐标系中的高精度实测坐标，建立天线三维模型；其次，根据实时惯导数据建立天线的三维动态模型；并依据此模型估计地面同一点对应的两天线的不同时刻的位置；最后，准确估计平地相位和基线距。
如附图2所示，A为主天线，以A为坐标系原点建立载机平台坐标系A-X1Y1Z1，机头方向为X1轴，机身右侧为Y1轴，垂直机身向下为Z1轴。同时建立航线参考坐标系O-XYZ，前进方向为X轴，Z轴向下，建立右手系，该坐标系与惯性测量单元(IMU)的参考坐标系一致。辅天线B在载机平台坐标下为(x,y,z)，GPS天线与主天线的高差为Zg；P为地面点。
设某一时刻，平台的三个姿态角滚动角、俯仰角、偏航角分别为：；则将天线B由平台坐标系转为航线参考坐标系的旋转矩阵为：
由于在单发双收模式下，B天线的相位中心在AB的中心点C。主辅天线对地面同一点P成像的时间差就是从A正侧对P成像到C正侧对P成像之间的时间间隔，这个时间间隔也对应着主辅图像在方位向上的像素偏移。即在正侧视假设条件下，t1时刻，A对P点成像，t2 = t1+Δt时刻，C对P成像，两者之间的时间差Δt与主辅图像在方位向上的像素偏移Δl有关，即，
对P点成像时，主辅图像的基线距为t1时刻A所在位置与t2时刻C所在位置的距离。
平地相位估计是机载InSAR处理中的难点，也是保证DEM反演精度的关键点。平地相位估计不准，不仅无法完全消除平地相位，而且可能引入额外误差相位。在机载条件下，平地相位估计必须要有高精度的载机惯导数据。从惯导姿态数据，我们能够确定两天线的瞬时位置关系，进而推导平地相位。从惯导数据中，我们可以得到天线A的高度随时间的函数H_sensor(t)、滚动角函数angle_r(t)、俯仰角函数angle_p(t)、偏航角函数angle_h(t)。
平地相位估计的具体流程：
(1) 地面P点在主图像中对应的列时间为t1。根据已知斜距R1和高度H_sensor(t1)，计算P点的地距Rg1；
(2) 根据主辅图像在P点的方位偏移参数，确定P点在辅图像中对应的列时间t2；
(3) 根据t2时刻的平台姿态，确定天线B在参考坐标系下的像对于A的坐标，进而确定等效中心C相对于A的坐标；
(4) 根据t2时刻A天线的高度H_sensor(t2)，确定t2时刻A天线的正侧视地距Rg2；
(5) 根据地距Rg1、Rg2和高度H_sensor(t1)、H_sensor(t2)，确定C相对于地面点P的坐标，进而计算辅天线相对于P点的斜距R2；
(6) 将斜距差转换到平地相位；
(7) 同时可以估计瞬时基线距。
将上述流程应用到每一像素，既可以得到平地相位。在实际操作时，需要对惯导数据进行适当的平滑滤波处理。
(3)高程定标模型
本发明针对机载非垂直双天线干涉SAR***中高程精确反演问题，建立了高程定标的多项式模型。该模型充分考虑干涉处理流程中的误差，模型中包含对残余误差和基线误差导致的高程误差的控制。
高程纠正是利用地面控制点进行整体平差的过程，纠正模型如下：
其中，
为控制点实际高程，
为估计高程，x为列坐标，y为行坐标，
、
、
、
是待估参数。这个模型包含了残余的平地相位高程误差和基线距导致的高程误差。模型中有4个未知数，因此至少需要4个地面控制点才能消除***误差和前期的处理误差。由于惯导数据滤波程度的影响，图像上沿方位向存在起伏的高程误差。可以参考地形图上的平地区域，进行高程误差消除。另一部分平地相位误差高程则是整体的线性误差，这部分需要利用控制点高程进行拟合纠正。
发明效果
本发明针对机载非垂直双天线干涉SAR***，提出了一种干涉处理技术，重点解决了由于特殊构型导致的主辅图像精配准问题、平地相位和基线距估计问题、高程定标问题。该技术使这种构型的机载干涉SAR***得以实用，满足地形测绘的需要。
附图说明
图1 为本发明机载非垂直双天线干涉SAR***干涉处理流程图。
图2 为本发明机载非垂直双天线干涉SAR***天线坐标系。
图3 为本发明主辅图像精配准前后相干系数图。
图4 为本发明6*16格网点方位偏移参数。
图5 为本发明精配准前后相干系数直方图比较。
图6为本发明 惯导数据曲线。
图7 为本发明相位转高程。
图8为本发明高程定标区域。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步实施说明。
对于机载双天线干涉SAR来说，主辅图像经过简单的平移之后，既可以达到粗配准精度。图3(a)是主辅图像在经过粗配准之后的相干系数图。从图中，我们可以看到沿方位向，出现多条低相干性的区域。这些区域正好对应着飞机惯导数据中参数陡然变化的时刻。
粗配准后主辅图像的整体偏移在1个象元左右，局部区域（主要是在不同的方位时间）由于飞机抖动导致配准偏移较大。所以这个时候需要在局部区域精确估计配准参数。按照局部精配准算法，选择16*16个格网点，我们得到精配准后的结果(如图3(b)) 。图4给出了格网点上的方位偏移参数，图5给出了精配准前后相干系数直方图比较。
天线A的高度函数H_sensor(t)、滚动角函数angle_r(t)、俯仰角函数angle_p(t)、偏航角函数angle_h(t)，如下图6所示。 利用平地相位估计算法，可以得到平地相位。
经过去平地，相位滤波，相位解缠，相位转高程处理之后，得到未定标的高程数据，如图7所示。
我们选择了如图8所示的区域进行高度纠正。根据本文的纠正模型，我们选择了平地上均匀分布的4个控制点和1个制高点，用他们进行模型参数的解算。同时利用其余点验证高程纠正精度。如表1所示。
从误差结果来看，本发明所述方法能够有效达到高精度DEM反演的目的。
表1 地面控制点误差分析(单位: m)
Claims (1)
1.一种机载非垂直双天线干涉SAR***干涉处理方法，其特征在于：所述的一种机载非垂直双天线干涉SAR***干涉处理方法包括：局部精配准算法，平地相位和基线距估计算法，高程定标模型；
（1）、局部精配准算法
局部精配准算法专门针对机载非垂直双天线干涉SAR***的干涉数据设计；由于飞机姿态不断变化，本构型的机载非垂直双天线干涉SAR***获取的图像数据在整幅图像内并不是统一的平移关系，而是存在局部的形变关系，这种形变的特点是在距离向几乎一致，在方位向存在差异；这种局部形变特点导致干涉的主辅图像之间无法采用统一模型进行全局精配准，而需要在方位向上采用更精确的局部精配准算法；局部精配准算法在粗配准的基础上，首先建立了均匀分布的格网点，选择16*16个格网点或32*32个格网点；接着在每个格网的交叉点上，利用窗口相关系数法或相干系数法估计方位向上亚象元级的配准偏移，精确到1/8或1/10个象元；然后在每个格网内，利用周围角点的配准偏移参数，采用双线性插值或三次立方插值对每个象素的配准参数进行估计；对于图像周边的格网内的像素采用最邻近的方法获取配准参数；在估计每个像素配准参数的同时，完成对辅图像的精配准操作；
（2）、平地相位和基线距估计算法
针对主辅图像在成像过程中没有充分考虑惯导数据进行相对同一航迹的运动补偿的情况，基于惯导数据和天线三维模型精确估计基线距和平地相位；首先，依据两天线在机身坐标系中的高精度实测坐标，建立天线三维模型；其次，根据实时惯导数据建立天线的三维动态模型；并依据此模型估计地面同一点对应的两天线的不同时刻的位置；最后，准确估计平地相位和基线距；
平地相位估计的具体流程：
地面P点在主图像中对应的列时间为t1；根据已知斜距R1和高度H_sensor(t1)，计算P点的地距Rg1；
根据主辅图像在P点的方位偏移参数，确定P点在辅图像中对应的列时间t2；
根据t2时刻的平台姿态，确定B天线在参考坐标系下的相对于A天线的坐标，进而确定等效中心C相对于A天线的坐标；
根据t2时刻A天线的高度H_sensor(t2)，确定t2时刻A天线的正侧视地距Rg2；
根据地距Rg1、Rg2和高度H_sensor(t1)、H_sensor(t2)，确定C相对于地面点P的坐标，进而计算B天线相对于P点的斜距R2；
将斜距差转换到平地相位；
同时估计瞬时基线距；
将上述流程应用到每一像素，即可以得到平地相位；在实际操作时，需要对惯导数据进行适当的平滑滤波处理；
（3）、高程定标模型
充分考虑干涉处理流程中的误差，在地面控制点支持下，建立高程定标的多项式模型，模型中包含对残余误差和基线误差导致的高程误差的控制；
高程纠正是利用地面控制点进行整体平差的过程，纠正模型如下：
h1＝a0+a1x+a2y+a3h
其中，h1为控制点实际高程，h为估计高程，x为列坐标，y为行坐标，a0、a1、a2、a3是待估参数；这个模型包含了残余的平地相位高程误差和基线距导致的高程误差；模型中有4个未知数，因此至少需要4个地面控制点才能消除***误差和前期的处理误差；由于惯导数据滤波程度的影响，图像上沿方位向存在起伏的高程误差；参考地形图上的平地区域，进行高程误差消除；另一部分平地相位误差高程则是整体的线性误差，这部分需要利用控制点高程进行拟合纠正。
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