基于 Kullback-Leibler 散度的分布式散射体 InSAR 鲁棒 SHP 选择方法

《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》：Robust KLD-Based Homogeneous Pixel Selection for Phase-Linked Distributed Scatterer InSAR

　　

摘要：

统计上均匀的像素（SHPs）对于分布式散射体InSAR至关重要，因为它们影响相干矩阵估计、相位链接以及后续的变形反演的准确性。现有的SHP选择方法通常需要在鲁棒性和效率之间进行权衡：非参数测试具有较高的鲁棒性，但计算成本较高；而参数测试虽然效率较高，但在图像序列较短或存在短暂高强度散射体的情况下可能会表现不稳定。本文提出了一种基于Kullback-Leibler散度（KLD）的鲁棒SHP选择方法，适用于分布式散射体InSAR。该方法综合使用了强度信息、干涉相位信息和局部相干性信息。一个鲁棒的M估计器用于抑制时间平均强度中的异常值，四叉树分割技术实现了高效的局部相干性估计，同时采用像素级自适应阈值替代了固定的全局阈值。通过在2023年至2024年间使用Sentinel-1卫星对上海地区的数据进行的仿真实验和实际数据处理，将所提方法与现有最先进方法进行了对比。结果表明，在小样本场景下，该方法提高了选择的稳定性；优化了电磁干扰（EMI）影响的相位质量；在机场跑道和航站楼区域将后验相干性提高了约0.2；并获得了301,092个高相干性测量点，相比基准方法增加了30.6%至63.2%。在常兴岛进行的真实数据实验中也显示出相位质量的显著提升，并能够识别出更多的分布式散射体像素。运行时间测试表明，该方法的处理效率与经典的参数方法相当，且远快于非参数测试。该技术为基于相位链接的多时相InSAR处理提供了一种高效且鲁棒的自选SHP方法。