中文摘要：

合成孔径雷达干涉测量（InSAR）是测量三维地形、形变的新型遥感技术，以InSAR干涉条纹图为主要研究对象，并从中得到最终的测量结果。但由于空间基线、时间基线去相干的影响，InSAR条纹图常含有高强度去相干噪声，甚至其条纹信息几乎被湮没。针对这一难点，申请人及其导师等提出了生成InSAR干涉条纹图的全新方法――等值线相关干涉法（CCI），可以生成高质量、弱噪声的干涉条纹图，相关研究成果已发表高水平论文并得到国内外同行的认可。本项目针对CCI方法的等值线窗口求取中存在的问题展开研究，力求提出高精度、高可靠性、完全自动化的等值线窗口建立方法，并进一步将等值线窗口用于小块严重去相干区域条纹信息的恢复及干涉条纹图的相位解缠，推动CCI技术进一步工程化、实用化。有望提高我国InSAR条纹图处理技术的自主创新水平。该研究同时涵盖CCI方法在合成孔径雷达差分干涉测量技术（D-InSAR）中的应用。

结论摘要：

本项目针对星载InSAR数据处理技术中的复图像配准、干涉相位图滤波、相位解缠以及差分干涉等几个关键问题展开了深入研究，提出了一些更为有效的方法，有望提高我国InSAR数据处理的性能。 本项目合同约定起止时间为2010年1月至2012年12月，项目负责人伏思华副教授。参研人员6名，其中高级职称2人，博士研究生2人，硕士研究生2人。项目毕业博士生1名，硕士研究生2名，在国际期刊发表SCI检索论文5篇，申请并获授权专利2项，获软件著作权登记1项，以该项目成果为重要部分获湖南省自然科学奖一等奖1项。目前已按进度完成了各项研究任务，实现了合同书规定的预期研究成果，达到了任务计划书规定的内容。项目主要工作如下 （1）研究了InSAR复图像配准问题。提出了全局最优化的InSAR复图像配准模型，并引入随机并行梯度下降（Stochastic Parallel Gradient Descent, SPGD）算法对此模型进行求解。该算法采用并行随机扰动对配准性能评价函数的梯度进行估计，通过迭代使得性能评价函数收敛于全局极值，达到最终精确配准的目的。为解决大幅图像的配准问题，提出了基于SPGD算法的复图像分块配准方法，进一步提高了配准精度。 （2）研究了基于条纹方向的InSAR相位滤波方法。提出了同时求取条纹方向和密度的累积梯度法，进而提出了InSAR相位图方向自适应滤波方法。梯度累积法从相位分布各向异性的本质出发，针对InSAR相位图存在2π相位跳变的情形，能够给出精度较高且鲁棒性很好的方向和密度估计结果，在此基础上的方向自适应滤波算法利用了条纹方向和密度信息，滤波窗口沿条纹切线选取，且窗口尺寸随条纹密度自适应变化。 （3）研究了InSAR相位解缠算法。提出了基于等值线窗口的相位解缠方法，该方法在传统的质量引导法的基础上，利用条纹方向建立等值线窗口，使解缠在等值线窗口内进行。该方法把解缠误差限制在等值线窗口内，提高了解缠可靠性。 （4）研究了InSAR另一个重要应用——差分干涉测量。针对差分干涉测量数据去相干较为严重的问题，发展了课题组原有的等值线相关干涉法并将之应用于差分干涉数据处理中。