陆探一号数据两景同轨反演dem效果很差求改进（SARscape））

Question

陆探一号两景A星条带模式1的数据，同轨，时间基线112天，同极化HH。使用ENVI56版本和SARscape61版本进行处理，工具是insar dem workflow，也尝试了phase progressing的分步骤进行，效果也是一样的不对。求原因和改进。
下面是我的步骤
1基线估算

2读取数据并进行干涉计算

左右图是两景同轨数据

3相干图计算和滤波

左图是滤波后，右图是_cc图

4相位解缠，精轨与去平

左边是解缠后upha，右边是精轨去平后的_reflat_upha

5相位转高程并地理编码（！）
这步出来之后的dem效果很差

右图是转高程且地理编码后的dem，叠在输入的srtm-3dem数据上

这两个数据很明显差距很大，反演的dem有很明显的横向拉扯的条纹。解缠图上也是有团雾装的云纹，想知道是哪一步出了问题。

自查如下：1._CC图计算均值为0.58而且相干图上有跟实际地貌类似的竖向山脉线，我感觉相干性还可以。2.是否Insar workflow之前两景数据需要进行配准？看有的教程有这一步，有的教程没有。3.陆探一号数据的精轨数据怎么获取？和这个是否有关？4解缠图跟教程上的也有偏差，看不懂太抽象了，想知道这解缠图是否是对的，问题是出在解缠还是转高程，还是相干？我该怎么改进？5会不会跟同轨数据有关😰之所以用同轨是因为异轨数据不能一景完全覆盖研究区，刚好卡死角上了。 6不会陆探数据做出来就是这样的吧？

Answer 1

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1. 关键点分析：
   - 数据来源是陆探一号两景A星条带模式1的同轨数据，时间基线较长（112天），同极化HH。
   - 使用ENVI 5.6版本和SARscape 6.1版本，通过insar dem workflow工具处理，效果差，还尝试了phase progr。需要找出导致反演DEM效果差的原因并改进。
2. 解决方案：
   - 检查数据质量：
   • 查看原始SAR数据的信噪比、分辨率等参数，确保数据本身质量良好。可以使用ENVI中的相关工具查看数据的统计信息。
   • 检查数据是否存在噪声、缺失值等问题。对于噪声，可以考虑使用滤波算法进行预处理，例如在SARscape中可能有一些专门的噪声滤波选项。
   • 时间基线影响：
   • 112天的时间基线相对较长，可能会引入较大的时间相关性变化。可以尝试对数据进行时间序列分析，评估时间基线对干涉相位的影响程度。
   • 在SARscape中，可以进一步调整时间基线相关的参数设置，比如尝试不同的时间去相关方法，看是否能改善干涉效果。例如：

% 假设已经加载了SAR数据S1和S2
% 计算时间基线
tb = abs(S1.acquisition_time - S2.acquisition_time);
% 进行时间去相关处理
corr_coeff = calculate_correlation(S1, S2);
if corr_coeff < 0.5 % 假设一个阈值
    % 采用更激进的时间去相关方法，如加权平均等
    new_S1 = weighted_average(S1, tb);
    new_S2 = weighted_average(S2, tb);
end

• 极化问题：
  • 同极化HH的情况下效果不好，可以考虑尝试不同的极化组合，如HH + HV等，看是否能提高干涉效果。在SARscape中重新设置极化参数进行处理。
• 处理流程参数调整：
  • 对于insar dem workflow工具，仔细检查每个步骤的参数设置。例如干涉图生成阶段的滤波参数、相位解缠的方法和参数等。
  • 在相位解缠时，如果使用的是最小费用流算法，可以调整正则化参数等。在SARscape中，这些参数通常可以在相应的对话框中进行设置。
• 多视处理：
  • 适当增加多视处理的视数，提高数据的相干性。在SARscape的干涉图生成步骤中，增加多视参数的值。例如：

% 假设生成干涉图的函数为generate_interferogram
interferogram = generate_interferogram(S1, S2, 'looks', 5); % 将多视视数设为5

1. 不同解决方案的优缺点：
   - 检查数据质量：
   • 优点：从根本上排查问题，如果数据本身存在严重问题，解决后能显著提升处理效果。
   • 缺点：可能需要较多的数据处理经验和工具使用经验来准确判断数据质量问题及解决方法。
   • 时间基线影响处理：
   • 优点：针对性地解决时间基线带来的问题，有可能通过优化时间去相关方法改善干涉效果。
   • 缺点：时间基线较长时，完全消除其负面影响可能比较困难，且调整参数可能需要多次尝试。
   • 极化问题处理：
   • 优点：提供了一种新的处理思路，不同极化组合可能在某些情况下能有效提高干涉性能。
   • 缺点：需要重新处理数据，增加计算量，且不一定能保证效果提升。
   • 处理流程参数调整：
   • 优点：较为直接，通过优化现有处理流程中的参数，有可能快速找到适合当前数据的设置。
   • 缺点：需要对每个步骤的参数含义和作用有深入了解，盲目调整可能导致更差的结果。
   • 多视处理：
   • 优点：简单易行，增加视数通常能在一定程度上提高数据质量和相干性。
   • 缺点：会降低分辨率，且增加计算量。
2. 总结：
   - 针对陆探一号两景同轨数据反演DEM效果差的问题，需要从多个方面进行排查和改进。首先要确保数据质量，然后针对时间基线长、极化方式以及处理流程参数等因素进行分析和调整。不同的改进方法各有优缺点，需要根据实际数据情况和处理经验综合运用，多次尝试找到最适合的数据处理参数和流程，以提高反演DEM的效果。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。