秦小芳^1,2,,,
张华春^1,,
张衡^1,2,,
王宇^1,,
刘华有^1,2,
①.中国科学院电子学研究所 ??北京 ??100190
②.中国科学院大学 ??北京 ??100049
基金项目:国家重点研发计划（2017YFB0502700）

详细信息

作者简介:秦小芳(1994–)，女，湖北人，中国科学院电子学研究所信号与信息处理专业硕士研究生，研究方向为星载多基线干涉。E-mail: qinxiaofang15@mails.ucas.ac.cn
张华春(1965–)，男，中国科学院电子学研究所研究员，研究方向为合成孔径雷达系统集成测试与信号处理。E-mail: hczhang@mail.ie.ac.cn
张衡：张 ? 衡(1990–)，男，山东人，中国科学院电子学研究所通信与信息系统专业博士研究生，研究方向为双基信号处理技术。E-mail: caszhmail@163.com
王宇：王 ? 宇(1980–)，男，河南人，现为中国科学院电子学研究所研究员，博士生导师，研究方向为SAR系统设计与信号处理技术。E-mail: yuwang@mail.ie.ac.cn
刘华有(1994–)，男，江西人，中国科学院电子学研究所通信与信息系统专业硕士研究生，研究方向为多通道InSAR高程重建方法。E-mail: liuhuayou15@mails.ucas.ac.cn

通讯作者:秦小芳?qinxiaofang2017@163.com

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出版历程

收稿日期:2018-03-15
修回日期:2018-06-12

A High Precision DEM Generation Method Based on Ascending and Descending Pass TerraSAR-X/TanDEM-X BiSAR Data

Qin Xiaofang^1,2,,,
Zhang Huachun^1,,
Zhang Heng^1,2,,
Wang Yu^1,,
Liu Huayou^1,2,
①. Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
②. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
Funds:National Key RD Program of China (2017YFB0502700)


摘要
摘要:该文基于TerraSAR-X/TanDEM-X (TSX/TDX)双基升降轨数据，首先采用非局部干涉(NonLocal Interferometric SAR, NL-InSAR)相位滤波分别得到单航过升轨和降轨模式下的高分辨率DEM。在此基础上，基于NL-InSAR估计得到的较准确相干系数，提出一种升降轨DEM融合方法，恢复SAR侧视成像造成的几何畸变，提高DEM重建精度。该文采用两幅北京地区的TSX/TDX升降轨干涉对进行融合处理，结果表明，在地形复杂地区的叠掩和阴影等无效区域，融合之后的DEM无效点数明显减少。经统计，融合后无效点数比例由升轨、降轨的4.93%和4.52%降低到1.34%。同时，融合DEM的精度相比于升轨的6.74 m提高了8.7%、相比于降轨的6.67 m提高了9.6%，融合后高程精度达到6.09 m。
关键词:数字高程模型/
非局部干涉参数估计/
升降轨融合/
高分辨率/
高精度
Abstract:A method for fine resolution and high precision Digital Elevation Model (DEM) generation using ascending and descending pass TerraSAR-X/TanDEM-X (TSX/TDX) datasets is proposed in this study. First, the NonLocal Interferometric SAR (NL-InSAR) can effectively generate ascending and descending pass raw DEMs. On this basis, the coherence well recovered by NL-InSAR is used to fusion the raw DEMs to further improve the accuracy and reduce the invalids caused by layover and shadows. This method was used to process the TSX/TDX data obtained in Beijing. The number of invalid points of DEM after fusion decreased significantly. Statistics result shows that it decreased from 4.93% in ascending raw DEM and 4.52% in descending raw DEM to 1.34% in the fusion DEM. At the same time, the accuracy of the fusion DEM increased by 9.6% compared to 6.67 m in the descending raw DEM and 8.7% compared to 6.74 m in the ascending raw DEM, reaching 6.09 m.
Key words:Digital Elevation Model (DEM)/
NonLocal Interferometric SAR (NL-InSAR)/
Fusion of ascending and descending/
High resolution/
High precision



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