中文摘要：

在星载重复轨道合成孔径雷达干涉（InSAR）测量中，大气水汽是重要的误差来源之一。InSAR大气校正目的是为了消除或减弱水汽效应，提高InSAR的测量精度。其核心任务是获得SAR数据获取时刻的大气水汽场信息，利用它可以进行SAR干涉图水汽附加相位的改正。目前常用的各种校正方法都有其各自的缺陷与局限性，难以满足不同区域的应用需求。本申请提出的基于WRF模式系统的InSAR大气校正方法，拟借鉴数值天气预报求解大气物理量的过程，通过卫星遥感、GPS和气象观测等多源数据同化和模式水汽场后验反馈修正关键技术的解决，提高InSAR领域现有的基于大气模式的水汽场求解质量，以期获得与SAR数据时间同步、空间分辨率相匹配的水汽场信息，有效去除InSAR测量的水汽效应，探索出一条具有普适性的基于WRF模式的InSAR大气校正新途径。

结论摘要：

星载合成孔径雷达干涉（InSAR）及其差分干涉测量技术在地形测绘以及地表形变监测领域的应用日益广泛，这些应用反过来对测量精度提出了更高的要求。大气延迟效应是InSAR测量中不可避免的一个重要误差来源，消除或减弱InSAR大气水汽效应，或称InSAR大气校正，是InSAR领域研究的热点问题之一，本课题的目标是研究实现实用的普遍有效的InSAR大气校正方法，关键是获得与SAR获取时间相同空间分辨率相当的大气可降水水汽信息。课题研究了一种基于中尺度大气数值预报模式WRF的InSAR大气校正方法，研究内容分为四部分 InSAR大气延迟效应及其校正相关要素分析研究；基于WRF模式的InSAR大气校正方法研究；基于WRF模式和数据同化的InSAR大气校正方法；基于WRF大气校正的InSAR技术方法改进等。主要成果包括研究了一套基于WRF模式和多源数据同化的InSAR大气校正方法，形成了一整套基于WRF模式的InSAR大气校正处理流程并开发了相应的处理软件，其中包括适用于InSAR大气校正的WRF模式计算方案、基于WRF模式的InSAR大气校正方法、基于WRF和三维变分或集合卡尔曼滤波数据同化的大气校正方法等。此外，还包括基于WRF的多模式InSAR大气校正方法、基于WRF大气校正的PS-InSAR改进方法、综合MERIS与WRF的InSAR大气校正算法、基于WRF模式去除InSAR DEM获取中的大气效应方法等。考虑到全球大气变化特征以及SAR数据多类型、多模式等因素，为提高所研究方法的普适性，项目组采用了多种类型或多模式的SAR数据对多个实验区开展研究，采用的数据包括Envisat ASAR多模式数据、Radarsat-2、TerraSAR-X、MODIS、MERIS、GPS、探空气球、NCEP FNL数据等，实验区包括美国洛杉矶、伊朗巴姆地震区、广东珠三角地区、内蒙古、四川若尔盖等地区。实验证明，本项目发展的基于WRF模式和多源数据同化的InSAR大气校正方法，能够获得与SAR数据观测时刻同步且可靠的大气水汽场信息，有效地改善了InSAR大气校正中GPS、探空气球等单点数据空间覆盖及分辨率不足、MODIS/MERIS等卫星数据与SAR数据获取时刻不一致且常常，二者可能受到云影响而无法使用的窘境，提高了InSAR大气校正的精度，为InSAR大气校正拓展一条新途径。