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国土资源遥感  2019, Vol. 31 Issue (1): 117-124    DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.01.16
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滤波参数对Goldstein干涉相位图滤波性能的影响分析
王念秦1, 乔德京1(), 符喜优2,3
1.西安科技大学地质与环境学院,西安 710054
2.中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100094
3.中国科学院大学,北京 100049
An analysis of the influence of filtering parameter on the performance of Goldstein InSAR interfergram filter
Nianqin WANG1, Dejing QIAO1(), Xiyou FU2,3
1.College of Geology and Environment, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China;
2.Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China
3.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
全文: PDF(8978 KB)   HTML  
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摘要 

经典的Goldstein InSAR干涉图滤波算法选取滤波参数时存在较大的主观性。以经验值作为滤波参数的Goldstein滤波算法为基础,基于相干系数、相位标准偏差、伪相干系数、伪信噪比和结构相似性来获得滤波参数的Goldstein自适应滤波方法,采用32像素×32像素的滤波窗口对模拟和真实干涉相位图分别进行单次滤波实验,对滤波结果进行详细评价和对比分析。研究结果表明,基于这6种滤波参数均能在一定程度上抑制噪声,使干涉条纹趋势更加清晰,提升了干涉图的质量。其中,基于相位标准偏差的滤波不仅能够抑制噪声,并且较好地保持干涉图的细节和边缘信息; 基于结构相似性和伪信噪比的滤波效果相对较弱; 基于经验值、相干系数和伪相干系数的滤波效果相对欠佳。

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王念秦
乔德京
符喜优
关键词 合成孔径雷达测量干涉相位图滤波噪声Goldstein滤波滤波参数    
Abstract

To tackle the subjectivity of select filter parameters in Goldstein InSAR interferogram filtering, the authors adopted the experience value as Goldstein filter algorithm, and then introduced the coherent coefficient, the phase standard deviation, the pseudo coherent coefficient, the pseudo signal-to-noise ratio and the structure similarity as the adaptive filtering parameter of Goldstein interferogram filtering. After that, the authors used the simulation and the real interferometric data and carried out the detailed appraisal and the contrast analysis of the filter result. The results show that six filter parameters could suppress the noise and improve the quality of interference effectively. Among them, using the pseudo signal-to-noise as the filter parameters not only could suppress the noise and have more significant advantages in the edge information and fine pitch. Using structural similarity and pseudo signal-to-noise ratio can also achieve better filtering results. The filter result of other three kinds of filter parameter is relatively unsatisfactory.

Key wordsinterferometric synthetic aperture Radar (InSAR)    interferogram filtering    noise    Goldstein filter    filtering parameters
收稿日期: 2017-10-19      出版日期: 2019-03-15
:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“黄土山区城镇化行为过程与地质环境耦合机制”资助(41572287)
通讯作者: 乔德京
作者简介: 王念秦(1964-),男,教授,主要从事岩土体稳定与地质灾害防治等方面的科研和教学工作。Email: younglock@163.com。
引用本文:   
王念秦, 乔德京, 符喜优. 滤波参数对Goldstein干涉相位图滤波性能的影响分析[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 117-124.
Nianqin WANG, Dejing QIAO, Xiyou FU. An analysis of the influence of filtering parameter on the performance of Goldstein InSAR interfergram filter. Remote Sensing for Land & Resources, 2019, 31(1): 117-124.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2019.01.16      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2019/V31/I1/117
Fig.1  相位奇异点检测
Fig.2  模拟结果
Fig.3  不同滤波参数对模拟数据的滤波结果
α计算方法 PSD RMS EPI RPN
加噪干涉图 488 385.111 1 1.274 0 49 551
经验值(0.5) 282 021.662 7 0.523 7 2.988 4 3 084
相干系数 284 151.572 2 0.514 0 3.012 4 2 481
相位标准偏差 259 265.712 1 0.402 7 2.483 7 828
伪相干系数 311 998.156 5 0.606 7 3.668 5 5 067
伪信噪比 263 498.309 1 0.429 2 2.573 7 1 215
结构相似性 260 415.334 7 0.402 6 2.508 2 782
Tab.1  模拟干涉图滤波结果评价
Fig.4  实验区域影像(C波段)
Fig.5  不同滤波参数对真实数据(C波段)的滤波结果
Fig.6  实验区域影像(L波段)
Fig.7  不同滤波参数对真实数据(L波段)的滤波结果
α计算方法 意大利Etna火山(ERS SAR) 日本Fuji火山(ALOS PALSAR)
PSD RPN PSD RPN
原始干涉图 2 067 935.756 5 192 594 3 244 598.703 7 328 022
经验值 1 346 684.205 6 40 609 1 943 126.170 5 94 297
相干系数 1 368 080.957 1 38 324 1 896 392.754 0 91 439
相位标准偏差 1 237 380.454 6 29 110 1 311 997.895 2 67 137
伪相干系数 1 422 402.133 0 47 506 2 252 217.672 3 132 477
伪信噪比 1 255 771.932 8 30 344 1 838 473.267 5 93 457
结构相似性 1 251 396.008 3 29 882 1 848 474.377 5 96 131
Tab.2  真实数据滤波结果评价
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