适用于自然地表形变反演的小基线集方法

摘要： 由于自然地表像元在长期观测中容易发生时空失相干,利用时序InSAR（Synthetic Aperture Radar Interferometry）技术对其开展形变监测会面临可用形变测量点不足的挑战。针对这一问题,提出一种改进的小基线（Small Baseline Subset,SBAS）方法。该方法改进了传统SBAS中初始高相干像元筛选及相位滤波过程：首先利用拟合优度检验,并结合相干性阈值条件来识别同质像元;然后根据同质像元数量将所有像元分成2部分,即PS（Persistent Scatterers）候选点和DS（Distributed Scatterers）候选点;其次分别在这两部分像元中开展初始高相干PS点及DS点筛选;最后对选出的高相干PS点及DS点进行加权相位滤波。利用覆盖北京平原区西北部（含城区及山区）的27景ENVISAT ASAR影像开展的形变监测实验表明：与2个参考方法相比,该方法能够有效扩展形变结果上的测量点数量和覆盖范围,测量点数量分别提高了22.6%及27.6%,且自然地表的形变测量点密度得到了明显提升。同时,研究区形变结果与4个连续GPS站的位移数据有很好的一致性,证明了该方法在地表形变反演中的有效性及优越性。