基于GNSS空间插值的InSAR大气误差校正方法及其在新西兰南北岛的应用

《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》：InSAR Atmospheric Error Correction Method Based on GNSS Spatial Interpolation With Application to the Southern North Island of New Zealand

本文提出基于GNSS数据校正InSAR大气误差的方法，通过时空异质性分析和加权融合提升形变监测精度，验证表明GNSS点误差均小于6mm，与InSAR结果差异小于4mm/年，有效解决传统方法未考虑的时空异质性问题。

　　

摘要：

基于全球导航卫星系统（GNSS）数据校正干涉测量合成孔径雷达（InSAR）干涉图中的大气误差，可以利用这两种测量技术的优势。然而，现有研究尚未充分考虑变形和大气误差信号的时空异质性。为了解决这个问题，本文提出了一种大气误差校正方法。首先，对GNSS位移时间序列数据中的误差项进行校正，然后对校正后的GNSS位移时间序列进行克里金空间插值，以考虑区域变形的时空异质性。接着，对GNSS空间插值结果进行加权处理，并与InSAR干涉图融合，得到一个考虑了大气误差时空异质性的校正InSAR干涉图。最后，利用小基线子集（SBAS）方法对校正后的InSAR干涉图进行分析，以获得高精度的变形监测信息。为了验证所提方法的准确性和可靠性，对新西兰南岛的GNSS和InSAR变形数据进行了处理。对于InSAR位移时间序列，所提方法的结果与未参与建模的GNSS站点的数据吻合良好，大多数误差小于10毫米，每个GNSS站点的均方根误差（RMSE）均小于6毫米。比较InSAR和GNSS验证站点之间的变形速率，差异小于每年4毫米，并且变形速率场包含了准确的整体演变趋势和丰富的局部细节。总体而言，所提方法能够有效考虑变形和大气误差的时空异质性，有望在大规模和高精度的地表变形监测项目中得到推广和应用。

引言

自然界中的地质过程，如断层运动、火山活动等，会导致地表变形，并且这种变形具有连续的时空演变特性[1]、[2]、[3]、[4]。当变形积累超过其容忍限度时，就会发生地质灾害。幸运的是，可以通过连续监测技术（如干涉测量合成孔径雷达（InSAR）和全球导航卫星系统（GNSS）技术）获取地表变形信息，从而推断监测对象的运动状态，并为地质灾害预警服务提供支持[5]、[6]、[7]。此外，随着城市化进程的加快，由人类活动引起的大规模地表变形问题日益严重[8]、[9]、[10]、[11]。在这种社会发展背景下，迫切需要高效获取大规模、高精度的变形数据，以协助潜在安全风险的调查和管理。