4.4轨道误差改正

由于轨道状态矢量存在误差，导致基线估计不准确，给InSAR数据处理带来的误差，称之为轨道误差。根据InSAR原理，基线存在的误差不仅影响平地相位的去除，同时会影响高程与地形相位转换参数的计算，其一方面在InSAR地形测绘中直接降低DEM的计算精度，另一方面在差分InSAR中影响外部地形贡献的去除，从而降低差分InSAR形变监测的可靠性。影响InSAR干涉测量精度的些误差中，基线误差对InSAR干涉测量精度的影响是系统性的[100]，尤其突出。无论是传统的差分InSAR，还是在PS-InSAR和SBAS-InSAR等时序形变分析方法，轨道误差都是必须考虑的误差源。为了消除基线估计不精确导致的相位误差，从数据处理处理角度出发，目前有两种可选方法，即基线精确估计[101]、干涉相位误差校正。

在基线精确估计方面，文献[101]提出了利用地面控制点精化InSAR干涉基线的方法，根据已知的解缠相位和地面控制点高程建立观测方程，采用最小二乘方法进行基线参数的求解。但是很多情况下，我们没法获得研究区域的地面控制点。近年来，有学者将基线精化研究工作转移到结合多时域InSAR的研究上，提出了多时域基线精化方法[102]，但是这些方法采用的基线精化模型在计算雷达视线方向矢量时仍高度依赖精确的地面高程信息[103]，这在很大程度上影响了基线精确估计结果的精度水平。在干涉相位误差校正方面，研究工作主要集中于利用多项式模型去除轨道误差，包括线性模型、二次多项式模型。然而，采用多项式拟合方法对干涉相位进行校正仅能去除平地相位误差，而由于基线误差导致的地形残余仍留在干涉图中，这部分误差与高程高度相关，容易被认为是与高程相关的大气误差[104]。

4.5精度评定

目前，InSAR的形变测量结果基本都依赖于实地测量数据(如水准、GPS等)来检核其精度和可靠性。其中最科学合理的方法是在研究区域布设人工角反射器，在SAR影像获取时刻利用实地测量手段对角反射器进行精密测量，并以此为标准对InSAR结果进行精度评定[105]。对于绝大部分没有布设角反射器的区域，则一般是根据实地测量数据的地理坐标选择最近的或一定范围内的InSAR监测点进行比较。然而值得注意的是，实地测量手段和InSAR技术所监测的地面点往往并不一致。例如，在城区形变监测时，InSAR技术所监测的地面点一般是建筑物等反射信号稳定的地物，而水准监测点大多是沿马路进行布设，GPS监测站则可能建立在基岩上，这就导致实地测量数据不能准确、客观地评价InSAR形变监测结果。

由上述介绍可知，目前InSAR精度评定受限于实地测量数据的数量和可靠性，因此未来有必要研究一种不依赖于外部数据的InSAR精度评定方法。相干性是衡量InSAR干涉图质量的一个重要指标，但如何实现相干性的精确估计、以及如何将相干性与InSAR形变监测精度相关联，都有待进一步研究。然而，大气延迟的影响噪声在相干性中难以得到体现，因此对于大气影响严重的InSAR形变监测结果，需要考虑引入更为复杂的模型(如协相关函数)来估计大气噪声的方差[106]。另一方面，方差分量估计理论可以通过平差得到的观测值改正数来迭代估计观测量的方差，不受到任何先验信息的限制，有望在InSAR精度评定中取得突破[107]。

5结论

自InSAR技术提出以来，大量学者针对如何提高D-InSAR变形监测的精度和维度作出了大量努力，提出了PS-InSAR、SBAS-InSAR、DS-InSAR和MAI等经典技术，并且在城市、矿山、地震、火山、基础设施、冰川、冻土、滑坡等领域取得了大量的成功应用。但是，InSAR技术也存在自身的局限性，例如对南北向形变的不敏感性、由失相关、大气延迟和轨道误差导致的不确定性、以及缺乏有效的精度评定方法等，这些都在一定程度上阻碍了InSAR工程化和市场化进程。随着SAR卫星的成像质量和时空分辨率等越来越高，如何进一步挖掘SAR数据的时空几何物理特性在InSAR误差改正和多源融合等方面的潜力，实现高精度三维时序变形监测和精度评定，将是未来该领域的主要研究方向。

致谢:本文在撰写过程中得到了河海大学蒋弥、香港理工大学许文斌、湖南师范大学孙倩等的协助，在此一并表示感谢。

【引文格式】朱建军，李志伟，胡俊。InSAR变形监测方法与研究进展[J].测绘学报，2017，46(10)：1717-1733.DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20170350