CN112986993B - 一种基于空间约束的InSAR形变监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于空间约束的InSAR形变监测方法，包括：数据获取及预处理：通过星载雷达卫星获取原始单视复数影像，利用外部DEM进行影像配准以及地理编码，使所有影像均位于同一坐标框架下；从位于同一坐标框架下的所有影像中选取最佳主影像，将最佳主影像与其余影像分别形成差分干涉对；基于差分干涉对，选取得到高相干点；对高相干点进行相位解缠处理，得到高相干点的解缠相位；针对解缠相位，利用空间约束反演形变序列，得到初始形变相位；对初始形变相位进行大气误差分离，得到最终的形变相位，即为形变监测信息。与现有技术相比，本发明基于时序InSAR技术，通过合理加入空间约束，能够高效、可靠地恢复高精度形变序列。

Description

一种基于空间约束的InSAR形变监测方法
技术领域
本发明涉及地表形变监测技术领域，尤其是涉及一种基于空间约束的InSAR形变监测方法。
背景技术
地表形变监测一直以来是地理国情监测的重要内容，我国幅员辽阔，地貌复杂多样，且滑坡、地震、泥石流等地质灾害频发；另外，随着社会的高速发展，地下资源的过度开采、地下施工等均会造成不同程度的地表形变。这些由自然灾害或人为因素造成的地表形变会对社会经济、人民生命安全造成严重的危害，因此高效、高可靠地进行地表形变监测显得十分重要。
合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)是一种新兴的空间大地测量技术，SAR卫星是主动式微波遥感卫星，通过获取地面回波信号的相位和幅度信息，以两次成像的相位差异来获取雷达视线方向的形变信息。相比于传统地表形变监测手段，InSAR作为非接触式的测量技术，具有大范围、全天候、连续、高空间分辨率等特点，解决了传统测量技术如水准、GNSS监测等面临的作业周期长、人力耗费大等问题。随着可利用SAR卫星数据的增多，InSAR技术已被成功应用于如地震、滑坡、道桥、工程监测等领域。
时序InSAR是对多幅SAR影像进行干涉，以减弱或消除传统差分干涉测量技术中时空失相关的影响。根据选点特征的不同，时序InSAR技术分为以PSInSAR(PermanentScatterer Interferometry)为代表的单主影像干涉序列、以SBAS(Small BaselineSubset)为代表的多主影像干涉***，以及两者结合的InSAR技术。时序InSAR技术核心步骤为形变序列恢复，对于解缠后的相位，地形误差的存在使得时序观测模型为秩亏***，准确地从秩亏模型中反演形变具有重要意义。目前的时序技术通过引入时间约束，即形变模型假设来恢复形变信息，但是由于缺乏准确的先验信息，模型误差的存在会对估计参数产生较大影响。尤其在复杂形变场景下，经由时间约束的观测模型会使估计参数出现严重错误，无法正确反演形变。
此外，一些时序技术通过加入最小范数准则进行秩亏方程的解算，但是该方法是对参数整体引入重心基准，并未区分地形参数和形变参数，虽然使得方程可解但是不具有物理意义。因此，如何合理的加入约束，以高效、可靠地恢复高精度的形变序列，是当前形变监测技术中需要解决的难题。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于空间约束的InSAR形变监测方法，以实现高精度恢复形变序列的目的。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于空间约束的InSAR形变监测方法，包括以下步骤：
S1、数据获取及预处理：通过星载雷达卫星获取原始单视复数影像，利用外部DEM(Digital Elevation Model，数字高程模型)进行影像配准以及地理编码，使所有影像均位于同一坐标框架下，并得到相应的高程信息；
S2、从位于同一坐标框架下的所有影像中选取最佳主影像，将最佳主影像与其余影像分别形成差分干涉对；
S3、基于差分干涉对，选取得到高相干点；
S4、对高相干点进行相位解缠处理，得到高相干点的解缠相位；
S5、针对解缠相位，利用空间约束反演形变序列，得到初始形变相位；
S6、对初始形变相位进行大气误差分离，得到最终的形变相位，即为形变监测信息。
进一步地，所述步骤S1具体包括以下步骤：
S11、通过星载雷达卫星获取原始单视复数影像；
S12、根据监测区的范围对原始影像进行裁剪及拼接；
S13、利用外部DEM进行影像配准以及地理编码，通过影像配准使所有影像均位于同一坐标框架下，通过地理编码得到相应的高程信息，其中，影像配准的具体过程为：
在SAR影像中选取控制点，由距离-多普勒方程以及地球坐标系模型实现点目标的几何定位；
由当前点目标的斜距、成像多普勒中心、坐标值和***参数计算得到其在副影像中的距离向、方位向坐标，由此确定主副影像的坐标配准偏移量；
求出所有控制点的配准偏移量；
根据计算得到的偏移量对副影像各像素进行插值重采样，从而完成SAR影像配准。
进一步地，所述距离-多普勒方程具体为：
Figure BDA0002938320750000031
|x-xe(t)|+|x-xr(t)|＝cη
式中，x为地面点目标位置，xe(t)和ve(t)为发射天线在t时刻的位置和速度，xr(t)和vr(t)为接受天线在t时刻的位置和速度，λ、fc、c、η分别为波长、多普勒中心频率、波速和时延。
进一步地，所述步骤S2具体包括以下步骤：
S21、由时间基线、空间基线、多普勒中心频率和噪声综合评价，从位于同一坐标框架下的所有影像中选取最佳主影像，并与其他影像形成原始干涉对；
S22、根据地理编码得到的高程信息，计算得到地形相位；
根据干涉对的基线信息，计算得到平地相位；
S23、将原始干涉相位依次减去地形相位和平地相位，形成差分干涉对。
进一步地，所述步骤S3具体包括以下步骤：
S31、选定合适的窗口，求解中心像素的相干系数；
S32、移动窗口，计算每个像素点的相干系数，将大于第一阈值的点作为初始候选点。
S33、利用振幅离差指数进行二次选取，通过计算初始候选点的振幅离散指数，将对应振幅离散指数大于第二阈值的初始候选点作为最终的高相干点。
进一步地，所述步骤S4具体是对高相干点构建Delaunay三角网，利用最小费用流方法进行相位解缠，获得高相干点的解缠相位。
进一步地，所述步骤S5具体包括以下步骤：
S51、基于解缠相位，形成弧段间双差观测方程，并计算得到对应的方差-协方差矩阵；
S52、引入空间约束，形成伪观测方程，并计算得到对应的方差-协方差矩阵；
S53、联合双差观测方程和伪观测方程，构建整体观测方程；
S54、由广义测量平差理论，对整体观测方程进行参数估计，得到地形及形变估计参数；
S55、根据形变估计参数，计算得到初始形变相位。
进一步地，所述步骤S51中双差观测方程具体为：
l＝GΔτ+Δd+Δε
Figure BDA0002938320750000041
Figure BDA0002938320750000042
B⊥＝B cosθ
其中，l为双差观测向量，G为地形参数系数矩阵，Δ为弧段间差分算子，τ为地形误差，d为形变，ε为双差观测随机误差，φuw为解缠相位，B为基线，B⊥为垂直基线，R为斜距，θ为入射角；
所述双差观测方程的方差-协方差矩阵为：
Ql＝SQψST
其中，S为构网系数矩阵，Qψ为(K+1)个点在(N+1)副影像的随机噪声，若所有点有相同的单位权方差
Figure BDA0002938320750000043
则有
Figure BDA0002938320750000044
其中I为单位阵，下标代表该矩阵的大小；
所述步骤S52中伪观测方程具体为：
lr＝Δd+Δ∈
其中，lr为伪观测向量，∈为伪观测随机误差；
所述伪观测方程的方差-协方差矩阵为：
Figure BDA0002938320750000045
Figure BDA0002938320750000046
其中，g(s)为高斯方差函数，σ2为整个序列的权因子，ω为随距离下降因子，s为相邻点之间的欧式距离，IM为M阶单位矩阵。
进一步地，所述步骤S53中整体观测方程具体为：
Figure BDA0002938320750000047
所述步骤S54中地形及形变估计参数具体为：
Figure BDA0002938320750000048
其中，
Figure BDA0002938320750000051
和
Figure BDA0002938320750000052
分别为地形估计参数、形变估计参数；
初始形变相位具体为：
Figure BDA0002938320750000053
其中，
Figure BDA0002938320750000054
为初始形变相位。
进一步地，所述步骤S6的具体过程为：
构建Delaunay三角网：
Figure BDA0002938320750000055
其中，
Figure BDA0002938320750000056
为两点间差分处理，φd为最终形变相位，φa为大气误差，φn为随机噪声，
Figure BDA0002938320750000057
E时间域上表现为较强的相关性，在时间域进行低通滤波，利用原始相位减去低通滤波量，得到时间域不相关分量：
Figure BDA0002938320750000058
其中，[·]LP_time为时间域低通滤波，
Figure BDA0002938320750000059
在空间表现为相关性，
Figure BDA00029383207500000510
表现为空间不相关，因此可以通过空间的低通滤波分离出副影像的大气延迟相位：
Figure BDA00029383207500000511
其中，[·]LP_space为空间域低通滤波，通过从弧段到点上的积分可以获取每个点的φa，至此完成了大气延迟的分离，有效地减轻了大气误差对形变信息的干扰；
最终可获得形变相位为：
Figure BDA00029383207500000512
其中，φd即为形变监测信息。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
一、本发明基于现有的时序InSAR技术，通过引入空间约束，具体是根据解缠后的相位，加入更符合实际形变物理意义的空间约束，能够区分地形参数和形变参数，且能直接获取形变序列，无需形变模型假设，消除了模型误差对参数估计的影响，从而保证高效、可靠地恢复高精度的形变序列。
二、本发明在缠绕相位解算方面，采用空间域最小费用流解缠，进一步保证了高相干点解缠相位的准确性，结合后续的大气误差分离处理，有效提高了最终形变监测信息的准确性。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明中利用空间约束反演形变序列的具体流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
实施例
如图1所示，一种基于空间约束的InSAR形变监测方法，包括以下步骤：
S1、数据获取及预处理，通过星载雷达卫星获取原始单视复数影像，利用外部DEM进行影像配准及地理编码，其中，影像配准处理后所有影像均位于同一坐标框架下，通过地理编码能够得到影像的高程信息，影像配准的具体过程为：
S1-1、根据监测区的范围对原始影像进行裁剪及拼接；
S1-2、利用外部DEM对影像进行配准，基于几何配准的方法独立于SAR影像数据，不受数据质量的影响，且配准误差具有一致性，因此在复杂地形下能够配准精度较稳定，基于外部DEM进行配准：
S1-2-1、在SAR影像中选取控制点，并从配置文件中获取雷达斜距、多普勒中心、波长等成像参数以及天线相位中心位置、速度等信息，以得到距离多普勒方程，如下
Figure BDA0002938320750000061
|x-xe(t)|+|x-xr(t)|＝cη (2)
式中，x为地面点目标位置；xe(t)和ve(t)为发射天线在t时刻的位置和速度，xr(t)和vr(t)为接受天线在t时刻的位置和速度；λ，fc，c，η分别为波长，多普勒中心频率，波速和时延，由式(1)、(2)和地球坐标系模型实现点目标的几何定位；
S1-2-2、由当前点目标的斜距、成像多普勒中心、坐标值和***参数计算得到其在副图像中的距离向、方位向坐标，由此确定主副影像的坐标配准偏移量；
S1-2-3、对所有选取的配准控制点重复步骤S1-2-1～S1-2-2，直到求出所有控制点的配准偏移量；
S1-2-4、根据计算得到的偏移量对副影像各像素进行插值重采样，从而完成SAR影像几何配准。
S2、生成差分干涉对。主影像和副影像形成的时间基线、空间基线以及频率基线是影响干涉效果的重要因素，为挑选最佳的公共主影像，需要使时序干涉图的相关系数之和达到最大，具体地：
S2-1、根据式
Figure BDA0002938320750000071
式中，γ为相干系数，f(γt)，f(γB)，f(γDC)分别为时间基线系数、垂直基线系数和多普勒质心频率差系数，找到最佳主影像后形成干涉对；
S2-2、由外部DEM及成像几何，计算地形相位φtopo和平地相位φflat如下：
Figure BDA0002938320750000072
φflat＝B sinθ (5)
式中，λ为波长，R为斜距，θ为入射角，B⊥＝B cosθ为垂直基线，h为高程，干涉相位减去地形及平地相位，形成差分干涉对。
S3、高相干点选取，包括利用相干系数和振幅离差双阈值选取PS(PermanentScatterer，永久散射体)点，具体地：
S3-1、选定合适的窗口，求解中心像素的相干系数
Figure BDA0002938320750000073
式中，S1和S2为两幅影像，*为共轭相乘，m，n分别为窗口的长和宽，对N个干涉对分别求解相干系数γ1，γ2…γN，并计算均值
Figure BDA0002938320750000074
根据第一阈值γt，若
Figure BDA0002938320750000075
选为PS点，否则，不作为PS点；
S3-2、移动窗口，计算每个像素点的相干系数，将大于第一阈值的点作为初始PS候选点；
S3-3、利用振幅离差指数进行二次选取，具体的，求解S3-2得到的PS候选点在时间域的幅度均值
Figure BDA0002938320750000076
和标准差σA
Figure BDA0002938320750000077
Figure BDA0002938320750000078
利用上两式计算振幅离散指数
Figure BDA0002938320750000079
根据第二阈值At，若DA＞At，作为最终PS点，否则，不选为PS点。
S4、空间域解缠，利用最小费用流方法。具体地：
对PS点划分Delaunay三角网，差分相位可以表示为
φ(i，j)＝φuw(i，j)+2kπ (11)
式中，(i，j)代表点位坐标，φ为缠绕相位，φuw为解缠后相位，k为缠绕整数，其中φ(i，j)∈[-π,π]，相邻点在x和y方向的缠绕相位梯度为
Δφx(i，j)＝φx(i+1，j)-φx(i，j) (12)
Δφy(i，j)＝φy(i，j+1)-φy(i，j) (13)
式中，Δ表示差分算子，由式(11)、(12)和(13)，可得如下关系：
Figure BDA0002938320750000081
Figure BDA0002938320750000082
变换可得
Figure BDA0002938320750000083
Figure BDA0002938320750000084
根据最小费用流理论，最小化以下方程来求解k1和k2
min{∑i,j c1(i，j)|k1(i，j)|+c2(i，j)|k2(i，j)|} (18)
其中c代表弧段流量，即权重，通常可由相干性计算，然后由式(14)和(15)，计算相位梯度；最终得到解缠后相位为
Figure BDA0002938320750000085
S5、针对解缠后相位，利用空间约束反演形变序列，具体包括：
S5-1、形成双差观测方程，解缠相位参数化后可以表达为
Figure BDA0002938320750000086
式中，τ为地形误差，d代表形变，ε为双差观测随机误差，通常利用弧段间双差相位作为观测值
Figure BDA0002938320750000087
式中，Δ代表弧段间差分算子，假设有(N+1)副影像，(K+1)个点，则观测向量方程为
l＝GΔτ+Δd+Δε (22)
式中，
Figure BDA0002938320750000088
代表双差观测向量，G为地形参数系数矩阵，双差观测方程的方差-协方差矩阵为
Ql＝SQψST (23)
式中，S代表构网系数矩阵，Qψ代表(K+1)个点在(N+1)景影像的随机噪声，若所有点有相同的单位权方差
Figure BDA0002938320750000091
则有
Figure BDA0002938320750000092
其中I为单位阵，下标代表该矩阵的大小；
S5-2、引入空间约束，观测***(22)观测值个数小于参数个数，因此加入伪观测方程作为约束
lr＝Δd+Δ∈ (24)
式中，∈为伪观测随机误差，本发明空间约束基本原理为：空间距离越相近的点，形变越相似，因此令lr＝0，通过方差-协方差矩阵
Figure BDA0002938320750000093
来调整约束的松紧程度，
Figure BDA0002938320750000094
采用反距离加权函数，本实施例利用高斯协方差函数
Figure BDA0002938320750000095
式中，σ2表示整个序列的权因子，ω代表随距离下降因子，s为相邻点之间的欧式距离，则伪观测方程的方差-协方差矩阵为
Figure BDA0002938320750000096
S5-3、对整体观测方程进行参数估计，联合式(22)和(24)为
Figure BDA0002938320750000097
由广义测量平差理论，估计参数为
Figure BDA0002938320750000098
式中，
Figure BDA0002938320750000099
和
Figure BDA00029383207500000910
分别为地形及形变估计参数，由
Figure BDA00029383207500000911
得到初始形变相位为
Figure BDA00029383207500000912
由于空间约束条件只在合理、有限的空间范围内成立，S5-1～S5-3均在局部区域内进行计算，另外，所有点同时计算会降低运算效率，因此需要对整副影像划分区域，本实施例采用正方形格网进行划分，格网间有10％的重叠区，每个格网单独计算，最后用重叠区的公共点将所有形变信息统一到全局参考点。
S6、大气误差分离。大气延迟对InSAR形变反演精度的影响十分显著，需要根据其物理特性进行削弱。由上述获得的形变信息吸收了大气及其他噪声相位，根据大气的物理特性，其在空间域表现出局部相关性，在时间域上不相关，根据其与形变及其他残差相位在时空域的不同特征，采用时空滤波的方式进行削弱。所述误差分离具体包括：
步骤S5得到的相位可以表示为：
Figure BDA00029383207500000913
式中，
Figure BDA0002938320750000101
为式(29)计算得到的初始形变相位，φd为最终形变相位，φa为大气误差，φn为随机噪声。构建Delaunay三角网，
Figure BDA0002938320750000102
式中，
Figure BDA0002938320750000103
为两点间差分处理，
Figure BDA0002938320750000104
在时间域上表现为较强的相关性，在时间域进行低通滤波，利用原始相位减去低通滤波量，得到时间域不相关分量
Figure BDA0002938320750000105
式中，[·]LP_time表示时间域低通滤波，
Figure BDA0002938320750000106
在空间表现为相关性，
Figure BDA0002938320750000107
表现为空间不相关，因此可以通过空间的低通滤波分离出副影像的大气延迟相位
Figure BDA0002938320750000108
式中，[·]LP_space为空间域低通滤波。最后通过从弧段到点上的积分可以获取每个点的φa，至此完成了大气延迟的分离，有效地减轻了大气误差对形变信息的干扰。最终可获得形变信息为
Figure BDA0002938320750000109
上述一种基于空间约束的InSAR形变监测方法，能够全天候、大面积、连续、高空间分辨率地监测地表形变。具体的，在相位解缠方面采用空间二维最小费用流问题解缠，保证了解缠的准确性；根据解缠后的相位，加入更符合实际形变物理意义的空间约束，直接获取形变序列；无需形变模型假设，消除了模型误差对参数估计的影响。与现有时序InSAR技术相比，本发明解决了传统监测手段周期长、人力耗费大等问题、避免了传统差分干涉测量中时空失相干的影响，拓展了InSAR技术的应用场景；
本发明适用于多种形变场景，尤其对于复杂地区形变监测，本发明能够准确反演形变趋势，为灾害监测提供了高精度的测量手段。

Claims (6)

1.一种基于空间约束的InSAR形变监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、数据获取及预处理：通过星载雷达卫星获取原始单视复数影像，利用外部DEM进行影像配准以及地理编码，使所有影像均位于同一坐标框架下，并得到相应的高程信息；
S2、从位于同一坐标框架下的所有影像中选取最佳主影像，将最佳主影像与其余影像分别形成差分干涉对；
S3、基于差分干涉对，选取得到高相干点；
S4、对高相干点进行相位解缠处理，得到高相干点的解缠相位；
S5、针对解缠相位，利用空间约束反演形变序列，得到初始形变相位；
S6、对初始形变相位进行大气误差分离，得到最终的形变相位，即为形变监测信息；
所述步骤S5具体包括以下步骤：
S51、基于解缠相位，形成弧段间双差观测方程，并计算得到对应的方差-协方差矩阵；
S52、引入空间约束，形成伪观测方程，并计算得到对应的方差-协方差矩阵；
S53、联合双差观测方程和伪观测方程，构建整体观测方程；
S54、由广义测量平差理论，对整体观测方程进行参数估计，得到地形及形变估计参数；
S55、根据形变估计参数，计算得到初始形变相位；
所述步骤S51中双差观测方程具体为：
l＝GΔτ+Δd+Δε
Figure FDA0003775827880000011
Figure FDA0003775827880000012
B⊥＝B cosθ
其中，l为双差观测向量，G为地形参数系数矩阵，Δ为弧段间差分算子，τ为地形误差，d为形变，ε为双差观测随机误差，φuw为解缠相位，λ为波长，B为基线，B⊥为垂直基线，R为斜距，θ为入射角；
所述双差观测方程的方差-协方差矩阵为：
Ql＝SQψST
其中，S为构网系数矩阵，Qψ为(K+1)个点在(N+1)副影像的随机噪声，若所有点有相同的单位权方差
Figure FDA0003775827880000021
则有
Figure FDA0003775827880000022
其中I为单位阵，下标代表该矩阵的大小；
所述步骤S52中伪观测方程具体为：
lr＝Δd+Δ∈
其中，lr为伪观测向量，∈为伪观测随机误差；
所述伪观测方程的方差-协方差矩阵为：
Figure FDA0003775827880000023
Figure FDA0003775827880000024
其中，g(s)为高斯方差函数，σ2为整个序列的权因子，ω为随距离下降因子，s为相邻点之间的欧式距离，IM为M阶单位矩阵；
所述步骤S53中整体观测方程具体为：
Figure FDA0003775827880000025
所述步骤S54中地形及形变估计参数具体为：
Figure FDA0003775827880000026
其中，
Figure FDA0003775827880000027
和
Figure FDA0003775827880000028
分别为地形估计参数、形变估计参数；
初始形变相位具体为：
Figure FDA0003775827880000029
其中，
Figure FDA00037758278800000210
为初始形变相位；
所述步骤S6的具体过程为：
构建Delaunay三角网：
Figure FDA00037758278800000211
其中，
Figure FDA00037758278800000212
为两点间差分处理，φd为最终形变相位，φa为大气误差，φn为随机噪声，
Figure FDA00037758278800000213
在时间域上表现为较强的相关性，在时间域进行低通滤波，利用原始相位减去低通滤波量，得到时间域不相关分量：
Figure FDA00037758278800000214
其中，[·]LP_time为时间域低通滤波，
Figure FDA0003775827880000031
在空间表现为相关性，
Figure FDA0003775827880000032
表现为空间不相关，因此可以通过空间的低通滤波分离出副影像的大气延迟相位：
Figure FDA0003775827880000033
其中，[·]LP_space为空间域低通滤波，通过从弧段到点上的积分可以获取每个点的φa，至此完成了大气延迟的分离，有效地减轻了大气误差对形变信息的干扰；
最终可获得形变相位为：
Figure FDA0003775827880000034
其中，φd即为形变监测信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于空间约束的InSAR形变监测方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：
S11、通过星载雷达卫星获取原始单视复数影像；
S12、根据监测区的范围对原始影像进行裁剪及拼接；
S13、利用外部DEM进行影像配准以及地理编码，通过影像配准使所有影像均位于同一坐标框架下，通过地理编码得到相应的高程信息，其中，影像配准的具体过程为：
在SAR影像中选取控制点，由距离-多普勒方程以及地球坐标系模型实现点目标的几何定位；
由当前点目标的斜距、成像多普勒中心、坐标值和***参数计算得到其在副影像中的距离向、方位向坐标，由此确定主副影像的坐标配准偏移量；
求出所有控制点的配准偏移量；
根据计算得到的偏移量对副影像各像素进行插值重采样，从而完成SAR影像配准。
3.根据权利要求2所述的一种基于空间约束的InSAR形变监测方法，其特征在于，所述距离-多普勒方程具体为：
Figure FDA0003775827880000035
|x-xe(t)|+|x-xr(t)|＝cη
式中，x为地面点目标位置，xe(t)和ve(t)为发射天线在t时刻的位置和速度，xr(t)和vr(t)为接受天线在t时刻的位置和速度，λ、fc、c、η分别为波长、多普勒中心频率、波速和时延。
4.根据权利要求1所述的一种基于空间约束的InSAR形变监测方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：
S21、由时间基线、空间基线、多普勒中心频率和噪声综合评价，从位于同一坐标框架下的所有影像中选取最佳主影像，并与其他影像形成原始干涉对；
S22、根据地理编码得到的高程信息，计算得到地形相位；
根据干涉对的基线信息，计算得到平地相位；
S23、将原始干涉相位依次减去地形相位和平地相位，形成差分干涉对。
5.根据权利要求1所述的一种基于空间约束的InSAR形变监测方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：
S31、选定合适的窗口，求解中心像素的相干系数；
S32、移动窗口，计算每个像素点的相干系数，将大于第一阈值的点作为初始候选点；
S33、利用振幅离差指数进行二次选取，通过计算初始候选点的振幅离散指数，将对应振幅离散指数大于第二阈值的初始候选点作为最终的高相干点。
6.根据权利要求1所述的一种基于空间约束的InSAR形变监测方法，其特征在于，所述步骤S4具体是对高相干点构建Delaunay三角网，利用最小费用流方法进行相位解缠，获得高相干点的解缠相位。
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