城区地表形变差分TomoSAR监测方法

摘要：

压缩感知技术(CS)的差分 TomoSAR 技术解决了中高分辨率 SAR 数据在城区出现的叠掩问题，实现了城区地表形变信息的重构，但是该方法仅利用了目标的稀疏特性并没有考虑目标的结构特性，对具有这两种特性的目标进行重构时其性能较差。针对这一问题，本文采用联合 Khatri-Rao 子空间和块压缩感知(KRS-BCS)，提出了一种差分 SAR 层析成像方法。该方法依据目标的结构特性和重构观测矩阵具有的 Khatri-Rao 积性质，将稀疏结构目标的差分 TomoSAR 问题转化为 Khatri-Rao 子空间下的 BCS问题，然后对目标进行块稀疏的l1/l2范数最优化求解，最后通过理论分析和仿真试验对分辨能力和重构估计性能进行了定性和定量评价，仿真结果表明本文所采用的 KRS-BCS方法不仅保持了高分辨率的优点，而且有效地降低了虚假目标出现的概率，大幅度提高了散射点准确重构概率，切实可行地解决了CS方法的不足。应用实例研究中，利用34景 Envi sat 卫星 ASAR 时间序列影像对日本千叶县茂原市城区进行地表形变监测，并以一等水准点和实时测量的GPS站点观测数据作为参考形变结果进行验证，试验结果表明采用 KRS-BCS方法反演的结果与参考形变结果保持了良好的一致性且形变速率整体偏差也较小，实现了较高精度的城区地表形变估计。

关键词：城区地表形变、差分 TomoSAR 技术、Khatri-Rao 子空间、块压缩感知

所属期刊栏目：45

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家发改委卫星及应用产业发展专项[2012]2083@@@@National Development and Reform Commission Satellite and Application Development Proj ects[2012]2083

在线出版日期：2017-02-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1413-1422