基于单视角Ku波段层析合成孔径雷达的城市建筑楼层高度估计方法研究

《Remote Sensing》：Fine-Grained 3D Building Reconstruction and Floor Height Estimation from Ultra-High-Resolution TomoSAR Data Using Geometric Constraints Haoyuan Chen, Wenkang Liu, Quan Chen, Lei Cui and Mengdao Xing

　　

针对单视角层析合成孔径雷达(TomoSAR)在城市建筑垂直结构提取中受旁瓣扩散、数据稀疏及层间串扰影响导致楼层高度估计精度不足的问题，研究人员提出了一种融合几何正则化与频谱分析的楼层高度估计框架。该方法首先通过局部入射角将地面距离域重建的建筑立面点云转换至斜距-高程域，利用各向异性旁瓣压缩策略将离散散射体沿高程方向投影至最近邻立面结构，有效抑制压缩感知模型中的离网格伪影。随后采用全局相干积分构建垂直密度函数，结合去趋势与高斯平滑消除建筑整体轮廓低频趋势，通过快速傅里叶变换(FFT)与零填充技术获取功率谱密度(PSD)，识别主导空间频率以实现楼层高度的粗估计。进一步引入滞后域自相关函数(ACF)克服栅栏效应，通过双域验证锁定平均楼层高度。实验结果表明，该方法在Ku波段单视角数据下可有效分离相邻楼层垂直密度分布，将楼层高度估计误差控制在0.5米以内，为城市三维建模与结构健康监测提供了高精度技术支撑。

研究背景与意义

城市高层建筑的三维结构信息对于城市规划、灾害应急响应及基础设施管理具有重要价值。传统光学遥感易受遮挡影响，而层析合成孔径雷达(TomoSAR)可通过多角度或单视角干涉相位信息实现建筑垂直方向的高程分辨。然而，单视角Ku波段TomoSAR数据存在旁瓣能量扩散、点云稀疏及层间串扰等问题，导致楼层高度估计精度受限。现有方法多依赖多基线数据或先验建筑模型，难以满足大范围城市监测的实时性与低成本需求。因此，研究人员针对单视角Ku波段TuMoSAR数据特性，开展了无先验模型的楼层高度鲁棒估计方法研究，相关成果发表于《Remote Sensing》。

关键技术方法

研究人员采用单视角Ku波段TomoSAR数据集，首先对重建的精细化建筑立面点云进行坐标转换，通过局部入射角θ_inc将其从地面距离域映射至斜距-高程(r,s)域。接着实施各向异性旁瓣压缩：以1.5米为局部缓冲区阈值，将每个离散散射体p_radar(r_i,s_i)沿高程轴投影至最近的立面结构，获得投影后点p_i^projected=argmin_s∈?||s-s_i||，其中?为重建立面点集。随后通过坐标重置将聚焦后点p_f^focused转换回地图坐标系p'_map=T^?p_f^focused，完成点云校正。在楼层高度估计阶段，研究人员通过全局相干积分构建垂直密度函数ρ(z)=Σ_i=1^N??(z_i∈[z_k,z_k+Δz])，经去趋势与高斯平滑后，采用FFT计算功率谱密度P(f)=|?{ρ?(z)}|²，识别主峰频率f_peak得到粗估计H_coarse≈1/f_peak。最后通过自相关函数(ACF)在滞后域进行精化，消除栅栏效应影响。

研究结果

(1) 点云投影校正

研究人员通过建立斜距-高程域与地图坐标系的转换关系，实现了散射能量的空间重聚焦。实验表明，该步骤可将原本分散在不同高程单元的旁瓣泄漏能量重新聚合至真实物理表面位置，使垂直密度分布从局部模糊扩散转变为明显的多模态峰值特征，有效切断了相邻楼层间的串扰。

(2) 全局垂直密度函数构建

研究人员将校正后的立面点云沿垂直轴离散化为Δz宽度的区间，统计各区间点数量得到ρ(z)。通过去趋势处理消除建筑整体轮廓的低频趋势，结合高斯平滑保留零均值密度波动信号ρ?(z)，为后续频谱分析奠定基础。

(3) 频谱分析与粗估计

研究人员对ρ?(z)进行FFT与零填充，计算功率谱密度P(f)。结果显示，P(f)中的主峰频率f_peak对应建筑立面的主导周期，其倒数即为楼层高度的粗估计值。该方法在单视角数据下可有效捕捉楼层垂直周期性特征。

(4) 滞后域自相关精化

针对FFT的频率分辨率限制，研究人员引入自相关函数R(τ)=∫ρ?(z)ρ?(z+τ)dz，通过分析信号在不同垂直位移τ下的自相似性，精确锁定楼层高度对应的延迟量。双域验证结果表明，该方法可将楼层高度估计误差从粗估计的1.2米降低至0.5米以内。

讨论与结论

研究人员提出的单视角Ku波段TomoSAR楼层高度估计方法，通过几何正则化与双域频谱分析的结合，有效克服了旁瓣扩散与数据稀疏性带来的挑战。该方法无需多基线数据或先验建筑模型，仅利用单视角成像即可实现亚米级精度的楼层高度估计，为城市大规模三维建模提供了一种低成本、高效率的技术途径。研究结果验证了TomoSAR技术在城市垂直结构精细探测中的潜力，尤其适用于高层建筑密集区域的快速监测。未来研究可进一步融合多时相数据以提升复杂场景下的鲁棒性。