SBAS-InSAR沉降监测

差分干涉测量短基线集时序分析技术(SmallBaselineSubsetInSAR,SBAS-InSAR)凭借其独特的优势,在大区域、长时间序列的地面沉降监测领域具有巨大的应用前景。利用SBAS-InSAR技术对西安市区的14景Sentinel 影像进行处理,本次实验获取了研究区在2019-2020年的基本沉降信息。

一下介绍SBAS技术的操作流程，以西安市区为例：
1，下载数据，数据源为‘欧空局哨兵数据‘，共有14景数据，时间间隔为一个月。
2，数据导入，import data---->Sentinel 1A
3，数据裁剪，由于原始数据图幅涉及区域范围较大，需要对原始数据进行裁剪。


4，下载参考Srtm_dem,选择srtm version4 工具自动下载参考90m dem，dem格式为SARscape标准_dem格式。如果需要30m dem，可以使用ENVI进行格式转换。
以上四步，准备好了实验所需需要的数据，接下来就是SBAS技术操作。
1，生成连接图，这一步的作用是选择最强连接图，会得到一幅最强连接图作为Master-Image，其他数据作为从影像。


得到以上两幅时间位置和时间基线图，黄色的点，代表选择的最强连接图，横坐标为最强连接图影像。最好的连接情况就是每幅影像都能连接。
2，差分干涉，这一步需要时间较长，对所有的配对的干涉像对进行干涉处理，从相干性生成，去平、滤波和相位解 缠，所有的数据对都配准到超级主影像上，为下一步轨道精炼和重去平，以及 SBAS 反演做好数据准备。在这一步会得到一系列.upha和.fint图，选择最好的两幅数据，作为轨道精炼时的输入数据。
3，轨道精炼和重去平，这一步是估算和去除残余的恒定相位和解缠后还存在的相位坡道。

选择好的.fint图，实际上可以直观看出沉降情况，图上标注的位置可以看见明显漏斗沉降区。
4，第一次反演，这一步是 SBAS 反演的核心，第一次估算形变速率和残余地形。这一步也会做二次解缠 用来对输入的干涉图进行优化，以便进行下一步处理。
5，第二次反演，这一步的核心是计算时间序列上的位移，在第一步得到的形变速率(_disp_first)基础上， 进行定制的大气滤波，从而估算和去除大气相位，得到更加纯净的时间序列上的最终位移结
果。大气高通、大气低通两个选项，对大气影响进行估计，最后每个时间都从测量的位移中 减去这些大气部分。
6，地理编码，这一步目的是进行坐标转换，将SAR坐标转换为地理坐标。这一步结束后会得到一个SI_vel_geo和SI_geo_disp_meta文件，第一个是平均速率文件，第二个是索引文件，包含各时间序列影像文件。


第一幅图是在平均速率图上选择3个沉降点，查看沉降情况，第二幅图是在时序文件，即索引文件_meta中选择3个点，利用时序分析工具进行时序分析情况，三个点均有明显沉降。
7，将实验结果叠加到Google影像中显示：


以上就是小编SBAS-InSAR实验过程以及结果，纸上得来终觉浅，得知此事要躬行，这就是InSAR技术的一部分，学了InSAR才发现他的魅力以及的他的作用真的很强大，是其他光学遥感所没有的独特的用途，对于沉降监测，相比于传统沉降监测，可以节省很多时间以及劳动力，更重要的是依赖于SAR影像的独有特点：具有不受光照和气候条件等限制实现全天时、全天候对地观测的特点, 甚至可以透过地表或植被获取其掩盖的信息。这些特点使其在农、林、水或地质、自然灾害等民用领域具有广泛的应用前景。