ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2017, № 7 · ИНФОРМАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ РАДИОЛОКАЦИИ И ЭЛЕМЕНТНАЯ БАЗА

Исследование зависимости результатов обработки радиолокационных данных ДЗЗ от параметров обработки. Часть 4. Основные направления развития метода постоянных рассеивателей; ключевые моменты методов SQUEESAR И STAMPS

А.А. Феоктистов1, А.И. Захаров2, П.В. Денисов1, М.А. Гусев1

1 Научный центр оперативного мониторинга Земли АО “Российские космические системы”, Россия
2 ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН, Москва, Россия
Полный текст (PDF) УДК 528.71 EDN ZFHYOT

Аннотация

Представлено детальное описание ключевых моментов двух вариантов метода постоянных рассеивателей, SqueeSAR и StaMPS, обеспечивающих решение задачи выявления динамики подстилающей поверхности с помощью технологии радарной интерферометрии в условиях сильной временной декорреляции отраженных сигналов. Метод SqueeSAR базируется на идее выявления статистически однородных пикселей, в результате чего выявляются подмножества точечных и распределенных рассеивателей и выполняется пространственно-адаптивная фильтрация последних, вследствие чего резко возрастает суммарный набор постоянных отражателей, что позволяет повысить эффективность решения задач дифференциальной радарной интерферометрии. В методе StaMPS процедура поиска постоянных рассеивателей в условиях сильной временной декорреляции использует предположение о пространственной коррелированности фазы, характеризующей процессы деформации объектов поверхности. Описаны результаты экспериментальной проверки методов и даны оценки их эффективности.

  • метод постоянных рассеивателей
  • постоянные рассеиватели
  • ps
  • Ds
  • SqueeSAR
  • stamps
  • DespecKS
  • Radarsat
  • ers-1
  • ERS-2. ASAR/ENVISAT
  • sar
  • persistent scatterers
  • PS techniques
  • ERS-2
  • ASAR/ENVISAT
  • распределенные рассеиватели
Abstract (in English)

Detailed description of key features of such versions of persistent scatterers technique as SqueeSAR and StaMPS allowing the detection of scattering surface dynamics in the case of strong temporal decorrelation is presented. The technique is a major step forward in persistent scatterers interferometry; it provides identification of distributed scatterers in addition to traditional point persistent scatterers according to their statistical behavior and subsequent joint processing. Significant increase of a total number of persistent scatterers leads to improvement of their spatial density and an efficiency of the surface dynamics detection. Another important contribution to the set of persistent scatterers interferometry techniques is so-called StaMPS algorithm; it proposes a novel persistent scatterers selection approach providing the identification of natural targets with low backscatter amplitude and stable phase in the supposition of spatial correlation of phases of backscatter from a cluster of neighboring surface elements. An estimation of SqueeSAR and StaMPS techniques efficiency is given briefly from a point of view of computational load and complexity of the processing chain implementation. An analysis carried out in the paper confirms the efficiency of SqueeSAR and StaMPS techniques, at the same time the results obtained form the basis for future additional experimental studies. The conclusion about mandatory utilization of the techniques under discussion in future Russian spaceborne SAR missions exploiting interferometry technology in Earth observation projects may be made.

Для цитирования

Феоктистов А.А., Захаров А.И., Денисов П.В., Гусев М.А. Исследование зависимости результатов обработки радиолокационных данных ДЗЗ от параметров обработки. Часть 4. Основные направления развития метода постоянных рассеивателей; ключевые моменты методов SQUEESAR И STAMPS // Журнал радиоэлектроники. – 2017. – № 7.

Литература

  1. Феоктистов А.А., Захаров А.И., Гусев М.А., Денисов П.В. Исследование зависимости результатов обработки радиолокационных данных ДЗЗ от параметров обработки. Часть 1. Ключевые моменты метода постоянных рассеивателей // Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2014. №12. URL: http://jre.cplire.ru/jre/dec14/5/text.html
  2. Феоктистов А.А., Захаров А.И., Гусев М.А., Денисов П.В. Исследование зависимости результатов обработки радиолокационных данных ДЗЗ от параметров обработки. Часть 2. Экспериментальные результаты // Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2014. №12. URL: http://jre.cplire.ru/jre/dec14/6/text.html
  3. Феоктистов А.А., Захаров А.И., Гусев М.А., Денисов П.В. Исследование зависимости результатов обработки радиолокационных данных ДЗЗ от параметров обработки. Часть 3. Основные результаты обработки методом PS данных РСА PALSAR/ALOS по территории Московского региона // Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2016. №7. URL: http://jre.cplire.ru/jre/jul16/7/text.html
  4. Феоктистов А.А., Захаров А.И., Гусев М.А., Денисов П.В. Исследование возможностей метода малых базовых линий на примере модуля SBAS программного пакета SARscape и данных РСА ASAR/ENVISAT и PALSAR/ALOS. Часть 1. Ключевые моменты метода // Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2015. №9. URL: http://jre.cplire.ru/jre/sep15/1/text.html.
  5. Феоктистов А.А., Захаров А. И., Гусев М.А., Денисов П.В. Исследование возможностей метода малых базовых линий на примере модуля SBAS программного пакета SARscape и данных РСА ASAR/ENVISAT и PALSAR/ALOS. Часть 2. Экспериментальные результаты // Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2015. №9. URL: http://jre.cplire.ru/jre/sep15/2/text.html.
  6. Ferretti, A., Fumagalli, A., Novali, F., Prati, C., Rocca, F., Rucci, A., 2011. A new algorithm for processing interferometric data-stacks: SqueeSAR // IEEE TGRS 49 (9), 3460-3470.
  7. Hooper, A., Zebker, H., Segall, P., Kampes, B., 2004. A new method for measuring deformation on volcanoes and other natural terrains using InSAR persistent scatterers // Geophys. Res. Lett. 31 (23).
  8. A. Hooper, P. Segall, and H. Zebker (2007). Persistent scatterer interferometric synthetic aperture radar for crustal deformation analysis, with application to Volcan Alcedo, Galapagos // Geophys. Res., 112, B07407, doi:10.1029/2006JB004763.
  9. Andrew Hooper, A. A multi-temporal InSAR method incorporating both persistent scatterer and small baseline approaches // Geophys. Res. Lett., 35, L16302, doi:10.1029/2008GL034654.
  10. R. Touzi, A review of speckle filtering in the context of estimation theory // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 40, no. 11, pp. 2392-2404, Nov. 2002.
  11. M. A. Stephens, Use of the Kolmogorov-Smirnov, Cramér-Von Mises and related statistics without extensive tables // J.R. Stat. Soc. Ser. B (Methodological), vol. 32, no. 1, pp. 115-122, 1970.
  12. Baran I., Stewart M. P., Kampes B. M., Perski Z., Lilly P. A Modification to the Goldstein Radar Interferogram Filter // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2003. Vol. 41. No 9. P. 1-9.
  13. Hooper, A., Zebker, H.A., 2007. Phase unwrapping in three dimensions with application to InSAR time series // JOSA A 24 (9), 2737-2747.
  14. Ferretti, A., Prati, C. and Rocca, F., 2001. Permanent scatterers in SAR interferometry // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 39, pp. 8-20.
  15. Crosetto, M., Monserrat O., Cuevas-González M., Devanthéry N., Crippa B. Persistent Scatterer Interferometry: A review // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 115 (2016), pp. 78-89.
  16. Crosetto, M., Monserrat, O., Bremmer, C., Hanssen, R., Capes, R., Marsh, S., 2009. Ground motion monitoring using SAR interferometry: quality assessment // Eur. Geol. 26, pp. 12-15.