基于相位梯度方向一致性的多时相InSAR数字高程模型误差优化：一种检测与估计的创新策略

本综述提出了一种创新的检测与估计策略，通过相位梯度方向一致性（GDC）准则直接识别受数字高程模型（DEM）误差影响的像素（PEEs），实现了从缠绕相位中高效分离DEM误差与形变信号。该方法避免了传统多时相InSAR（MT-InSAR）中基于预设形变模型的联合估计偏差，且计算效率提升一个数量级，适用于城市与山地区域的大规模处理，为地表形变监测提供了更可靠、高效的解决方案。

　　

Highlight

Spatiotemporal characteristics of DEM error induced phases

干涉相位中由数字高程模型（DEM）误差引起的相位具有独特的时空特征：其空间分布固定，而相位梯度随垂直空间基线变化，但梯度方向随时间保持稳定。这一特性为区分DEM误差与其他相位成分（如形变、大气延迟等）提供了理论基础。

Phase gradient direction calculation

精确计算相位梯度是确定梯度方向的前提。由于干涉相位具有缠绕特性，直接应用Sobel算子会导致误差。我们改进了Sobel算子，使其能有效处理缠绕相位，确保梯度方向计算的准确性和鲁棒性。

Data simulation

为全面评估算法性能，我们模拟了C波段（波长5.55 cm）48景SAR数据，时空基线数据源自上海地区Sentinel-1A真实数据。模拟数据包含不同形变模式与DEM误差，用于验证方法在复杂场景下的有效性。

Study area and data

在山区，地形变化（如滑坡、地震、工程建设）易导致DEM数据过时，引发相位误差。我们选取了城市和山区真实数据（包括Sentinel-1A和富城一号数据），以验证方法在不同环境下的适用性和效率。

Conclusion and discussion

外部DEM的精度问题严重影响InSAR形变监测的可靠性。当前MT-InSAR技术对所有相干点进行DEM误差估计，效率低下且可能引入偏差。本文提出的GDC方法能直接识别并局部修正DEM误差，避免全局积分，大幅提升处理效率与结果可靠性，尤其适用于大规模、高分辨率SAR数据处理。

CRediT authorship contribution statement

Xinyou Song: 撰写初稿，方法设计与形式分析。

Lei Zhang: 综述编辑、监督、方法论、资金支持与概念设计。

Zhong Lu: 方法验证与评审。

Hongyu Liang: 验证、监督与软件实现。

Weijia Ren: 数据整理与资源支持。

Declaration of competing interest

作者声明无任何已知的竞争性财务利益或个人关系影响本研究。

Acknowledgments

本研究由国家自然科学基金（批准号：42574040 和 42174005）支持。感谢欧洲空间局（ESA）提供Sentinel-1A数据，以及天仪研究院提供富城一号数据。