一种湿地水位测量方法、装置、设备及可读存储介质
阅读说明：本技术 一种湿地水位测量方法、装置、设备及可读存储介质 (Wetland water level measuring method, device and equipment and readable storage medium ) 是由 谢酬 田帮森 郭亦鸿 朱玉 唐文家 张紫萍 于 2021-08-05 设计创作，主要内容包括：本发明提供一种湿地水位测量方法、装置、设备及可读存储介质,涉及合成孔径雷达干涉测量技术领域,该方法还包括以下步骤：确定差分干涉纹图的同质像素,基于所述同质像素提取分布式散射体；对提取所述分布式散射体后的差分干涉纹图进行自适应地形滤波,本发明能够确定精确的散射体点以及更准确地提取水位信息,进而进行更准确地湿地水位测量,获取更加精确的湿地水位变化,保证湿地水文信息提取的精度。(The invention provides a wetland water level measuring method, a device, equipment and a readable storage medium, which relate to the technical field of synthetic aperture radar interferometry, and the method also comprises the following steps: determining homogeneous pixels of the differential interference fringe pattern, and extracting the distributed scatterers based on the homogeneous pixels; the method can determine accurate scatterer points and extract water level information more accurately, further measure the water level of the wetland more accurately, obtain more accurate wetland water level change and ensure the accuracy of extracting the wetland hydrological information.)
技术领域
本发明涉及合成孔径雷达干涉测量技术领域，尤其涉及一种湿地 水位测量方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
湿地的特殊性和重要性已受到全世界的关注，遥感技术由于其空 间分辨率高、覆盖范围广以及人工经济成本低的优势已经广泛应用于 湿地调查中，相关应用主要集中于湿地识别与分类、湿地资源调查、 湿地资源动态变化调查和湿地植被生物量估测等方面。然而，对于湿 地生态学家，他们更加关心的是水位、水域面积、植被高度和植被盖 度，这些水文参数和植被参数直接影响候鸟栖息地选择的环境。在湿 地生态系统中，湿地水文情势例如水位、水量、淹水频率和淹没时间 等的变化一直是湿地保护中关注的焦点，对湿地生物的分布及湿地土 壤的性质起着主导作用，与湿地植被生长状况共同影响湿地动物的栖息地环境。光学遥感无法直接解决湿地水位和植被高度测量的问题， 同时植被覆盖会对光学遥感湿地水体识别精度产生极大的影响。雷达 高度计已经用于内陆大型水体例如大型湖泊和亚马逊森林的水位监 测，但是对于小型湖泊或湿地，由于水体面积较小雷达高度计回波会 产生变形，同时周围地形的影响会造成大量的数据丢失。以上问题的 存在，使得光学遥感和雷达高度计等遥感手段无法满足湿地生态学家 对湿地水位和植被高度的需求。
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)的后向散射信号 对于地形坡度、表面粗糙度和介电常数等非常敏感，而且能够穿透植 被进而解决光学数据低估水域面积的不足，已经被广泛应用于湿地类 型、湿地情况和溢流的特征定义中。由于SAR不仅测量地面目标反 射回波的幅度，而且记录回波的相位信息，从而使得它在高度反演方 面有独特的优势。干涉测量技术已经广泛地应用于地表形变监测和地 面高程测量，并且在湿地水位监测方面也取得了极大的进展。新型传 感器的发射升空拓展了SAR的应用能力，特别是X频段陆地雷达附 加数字高程模型(TanDEM-X)双基系统极大降低了时间去相干的影 响，从而使得湿地植被高度反演成为可能。因此，SAR的独特优势 使得它在湿地水文和植被参数反演方面具有巨大的潜力。
对于湿地系统健康水平评估来说，持续获取长时间的水文监测数 据是十分必要的。永久散射体(Persistent scatterer，PS)技术与小基 线集(Small Baseline Subset，SBAS)技术通过连续的SAR观测来获 取长时间序列地表变形，这两种技术的发展推动了SAR技术应用能 力的明显进步。然而，由于在湿地区域地物目标的严重失相干，在湿 地区域，地表覆盖与城市区域有很大的区别，不存在大量的人工建筑， 主要地物为植被和水面等，主要存在的问题是如何确定精确的散射体 点，同时，传统方法对于水位信息提取精度不够。
因此，能够确定精确的散射体点以及更准确地提取水位信息的湿 地水位测量方法是目前业界亟待解决的重要课题。
发明内容
本发明提供一种湿地水位测量方法、装置、设备及可读存储介质， 用以解决现有技术中师弟地区无法确定精确的散射体点以及对于水 位信息提取精度不够的缺陷，实现更准确地湿地水位测量，获取更加 精确的湿地水位变化。
本发明提供一种湿地水位测量方法，包括以下步骤：
对待处理的合成孔径雷达影像进行配准及定标，得到配准后的复 合数据；其中，所述复合数据为幅值影像和所述幅值影像对应的相位 信息，所述复合数据为时间序列合成孔径雷达影像，且，所述待处理 的合成孔径雷达影像为湿地区域的影像；
基于干涉像对的相干性，对所述复合数据进行配对组合，得到所 述复合数据的若干干涉像对，并根据所述干涉像对，生成差分干涉纹 图；
对所述差分干涉纹图进行相位解缠，得到解缠后的差分干涉纹图；
基于小基线集技术，获取所述解缠后的差分干涉纹图的水位变化， 所述对所述差分干涉纹图进行相位解缠，得到解缠后的差分干涉纹图 之前，该方法还包括以下步骤：
确定所述差分干涉纹图的同质像素，基于所述同质像素提取分布 式散射体；
对提取所述分布式散射体后的所述差分干涉纹图进行自适应地 形滤波。
根据本发明提供的湿地水位测量方法，所述确定所述差分干涉纹 图的同质像素，基于所述同质像素提取分布式散射体，具体包括以下 步骤：
获取所述差分干涉纹图的每个所述像素在其对应的预设窗口内 的所有像素的连通数，将高于预设连通数的像素作为所述预设窗口内 的所述同质像素；其中，所述像素为其对应的预设窗口的中心点，所 述同质像素在相邻两个所述像素之间的多时相后向散射系数值在统 计检验上的概率分布相同；
去除与所述中心点不连通的所述同质像素，确定所述中心点对应 的分布式散射体区块；
获取所述分布式散射体区块的相干性，提取高于第一相干性的所 述分布式散射体区块的所述分布式散射体。
根据本发明提供的湿地水位测量方法，所述获取所述分布式散射 体区块的相干性，提取高于第一相干性的所述分布式散射体区块的所 述分布式散射体之后，该方法还包括以下步骤：
对所述分布式散射体去除平地相位和地形相位。
根据本发明提供的湿地水位测量方法，所述基于小基线集技术， 获取所述解缠后的差分干涉纹图的水位变化，具体包括以下步骤：
通过所述分布式散射体构建线性模型；
基于L1范数最小化算法、L2范数最小化算法和最优干涉网络， 获取所述线性模型的相对水位变化；
基于L1范数最小化算法，对所述相对水位变化进行积分，得到 相对水位序列；
比较所述相对水位序列与参考水位观测数据，获取水位绝对值的 线性偏移量；
去除所述相对水位序列中的所述线性偏移量，得到绝对水位序列。
根据本发明提供的湿地水位测量方法，所述基于L1范数最小化 算法，对所述相对水位变化进行积分，得到相对水位序列步骤中，去 除地形误差、大气噪声和轨道误差；其中，所述大气噪声利用数值天 气预报得到。
根据本发明提供的湿地水位测量方法，所述基于干涉像对的相干 性，对所述复合数据进行配对组合，得到所述复合数据的若干干涉像 对，并根据所述干涉像对，生成差分干涉纹图，具体包括以下步骤：
选取高于第二相干性的所述干涉像对作为所述复合数据的所述 干涉像对，对所述复合数据进行配对组合，得到所述复合数据的若干 所述干涉像对；
基于最小生成树方法，构建基础干涉网络；
将所述复合数据的若干所述干涉像对加入至所述基础干涉网络 中，得到所述最优干涉网络；
根据所述复合数据的若干所述干涉像对，生成差分干涉纹图。
根据本发明提供的湿地水位测量方法，所述对待处理的合成孔径 雷达影像进行配准及定标，得到配准后的复合数据，具体包括以下步 骤：
以其中一幅所述待处理的合成孔径雷达影像为主影像，将其他所 述待处理的合成孔径雷达影像配准到所述主影像；其中，所述主影像 具有稳定散射特性。
本发明还提供一种湿地水位测量装置，包括：
配准模块，用于对待处理的合成孔径雷达影像进行配准及定标， 得到配准后的复合数据；其中，所述复合数据为幅值影像和所述幅值 影像对应的相位信息，所述复合数据为时间序列合成孔径雷达影像， 且，所述待处理的合成孔径雷达影像为湿地影像；
配对组合模块，用于基于干涉像对的相干性，对所述复合数据进 行配对组合，得到所述复合数据的若干干涉像对，并根据所述干涉像 对，生成差分干涉纹图；
相位解缠模块，用于对所述差分干涉纹图进行相位解缠，得到解 缠后的差分干涉纹图；
水位测量模块，用于基于小基线集技术，获取所述解缠后的差分 干涉纹图的水位变化，在所述相位解缠模块之前，该装置还包括：
散射体提取模块，用于确定所述差分干涉纹图的同质像素，基于 所述同质像素提取分布式散射体；
自适应滤波模块，用于对提取所述分布式散射体后的所述差分干 涉纹图进行自适应地形滤波。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储 器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时 实现如上述任一种所述湿地水位测量方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算 机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述湿地水 位测量方法的步骤。
本发明提供的湿地水位测量方法、装置、设备及可读存储介质， 通过确定差分干涉纹图的同质像素，基于同质像素提取分布式散射体 进一步确定保持较高的相干性的散射体，以此来确定稳定的散射体， 通过对提取分布式散射体后的差分干涉纹图进行自适应地形滤波消 除外部的误差的影响，以此提高散射体的相干性，将上述两点与现有 技术相结合，能够确定精确的散射体点以及更准确地提取水位信息， 进而进行更准确地湿地水位测量，获取更加精确的湿地水位变化，保 证湿地水文信息提取的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见 地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术 人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得 其他的附图。
图1是本发明提供的湿地水位测量方法的流程示意图一；
图2是本发明提供的湿地水位测量方法中步骤S300具体的流程 意图一；
图3是本发明提供的湿地水位测量方法中步骤S300具体的流程 意图二；
图4是本发明提供的湿地水位测量方法中步骤S600具体的流程 意图；
图5是本发明提供的湿地水位测量方法中步骤S200具体的流程 意图；
图6是本发明提供的湿地水位测量装置的结构示意图；
图7是本发明提供的湿地水位测量装置中散射体提取模块具体 的结构示意图一；
图8是本发明提供的湿地水位测量装置中散射体提取模块具体 的结构示意图二；
图9是本发明提供的湿地水位测量装置中水位测量模块具体的 结构示意图；
图10是本发明提供的湿地水位测量装置中配对组合模块具体的 结构示意图；
图11是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发 明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然， 所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提 下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合图1描述本发明的湿地水位测量方法，应用于湿地区域 的数据监测与评估，该方法包括以下步骤：
S100、对待处理的SAR影像进行配准及定标，得到配准后的复 合数据，复合数据为幅值影像和幅值影像对应的相位信息。
在本实施例中，步骤S100中，待处理的SAR影像的极化方式采 用水平发射水平接收(HH)，得到的是单视复图像(Single LookingComplex，SLC)数据，因此，复合数据为连续的L波段HH 极化(时间序列)SAR影像，且，待处理的SAR影像为湿地区域的 影像。
由于滨海湿地位于陆海交界处，因此海洋和滩涂等低相干面目标 在SAR影像上占据了较大的面积，在本实施例中，为了保证配准的 精度对配准的方法加以改进，具体的，步骤S100具体包括以下步骤：
假设待处理的SAR影像具有M+1景SAR影响，以其中一幅待 处理的SAR影像为主影像，根据轨道参数、脉冲重复频率、时间信 息和外部数字高程模型(Digital ElevationModel，DEM)等信息，将 其他待处理的SAR影像(辅影像)配准到主影像，进行主、辅影像 之间像素的配准，通过粗差剔除方法以保证配准的精度，实现亚像素 级的配准；其中，主影像作为配准的基础具有稳定散射特性。
可以理解的是，具体的配准精度可以根据实际情况进行设置。
S200、基于干涉像对的相干性，对复合数据进行配对组合即进行 复共轭运算，得到复合数据的若干干涉像对，并根据干涉像对，生成 差分干涉纹图。
S300、确定差分干涉纹图的同质像素(Statically Homogenous Pixel，SHP)，基于SHP提取分布式散射体(Distributed Scatterer， DS)。
S400、对提取DS后的差分干涉纹图进行自适应地形滤波。
S500、对差分干涉纹图进行相位解缠，得到解缠后的差分干涉纹 图；
S600、基于SBAS技术，获取解缠后的差分干涉纹图的水位变化。
本发明的湿地水位测量方法中，区别于传统的SAR技术，增加 了步骤S300和步骤S400，通过步骤S300进一步确定保持较高的相 干性的散射体，以此来确定稳定的散射体，通过步骤S400消除外部 的误差的影响，以此提高散射体的相干性，通过将步骤S300和步骤S400结合到传统的SAR技术中，能够确定精确的散射体点以及更准 确地提取水位信息，进而进行更准确地湿地水位测量，获取更加精确 的湿地水位变化，保证湿地水文信息提取的精度。
以芦苇湿地为例，其是一种典型的DS，在SAR影像上每个分辨 单元的回波信号是该分辨单元内所有独立散射目标后向散射的矢量 和，呈现明显的高斯分布的特征。DS后向散射能量相对PS较低，且 通常在SAR影像上占据若干相邻的像素，这些相邻的像素的散射特 性具有相同概率分布。通过对差分干涉纹图进行统计检验(statistic test)确认具有概率分布的统计匀质像素(Homogenous Pixel，HP)。 通过对配准的L波段HH极化复合数据进行统计分析，检验相邻两个 像素的多时相后向散射系数值在统计检验上是否属于相同的分布，可 以对每个像素周围的进行识别SHP。
下面结合图2描述本发明的湿地水位测量方法，步骤S300具体 包括以下步骤：
S310、获取差分干涉纹图的每个像素在其对应的预设窗口内的所 有像素的连通数，具体的，采用Anderson-Darling(AD)测试的方 法进行检验，将高于预设连通数的像素作为预设窗口内的SHP，并保 留下来；其中，像素为其对应的预设窗口的中心点，SHP在相邻两个 像素之间的多时相后向散射系数值在统计检验上的概率分布相同。
在本实施例中，预设窗口为11×11的窗口，通过预设窗口遍历所 有的像素确定DS。
S320、去除与中心点不连通的SHP，确定中心点对应的DS区块， 以保证预设窗口的中心点对应的DS区块的空间连通性。
S330、获取DS区块的相干性，提取高于第一相干性的分布式散 射体区块的分布式散射体。
优选的，第一相干性为0.3，即如果整个DS区块的相干性小于 0.3，则作为失相干区块而非DS区块，而失相干区块将不参与后续的 步骤。
下面结合图3描述本发明的湿地水位测量方法，在步骤S330之 后，该方法还包括以下步骤：
S340、对DS去除平地相位和地形相位，以消除DEM误差的影 响，提高DS的相干性。
在步骤S300中，先为每个像素定义一个以其为中心的预设窗口， 然后在每个预设窗口内的每个像素之间应用给定显著性水平下的双 样本四人组(Gang of Four，GoF)检验，选择所有可以认为是SHP 的像素，放弃了没有通过其他SHP直接连接到中心点的像素，最后 利用与中心点连通的所有SHP进行后续的步骤。步骤S300以显著性 水平和连通性原则，逐像素确定具有相同散射统计分布的SHP，并以 连通数为阈值确定DS。
下面结合图4描述本发明的湿地水位测量方法，步骤S600具体 包括以下步骤：
S610、通过DS构建线性模型。
S620、基于L1范数最小化算法、L2范数最小化算法和最优干涉 网络，获取线性模型的相对水位变化。
在每一个解缠后的差分干涉纹图上，每一个相干像素(x,y)从时间 ti到时间tj的水位变化都可以由公式(1)估计，公式(1)为：
其中，θinc为SAR的入射角，λ为SAR的波长，表示在解 缠后的差分干涉纹图上相干像素(x,y)与参考点(x0,y0)的相位变化，n 为噪声相位，选取水位调查点作为参考点(x0,y0)，利用水位调查点 数据可以生成相应的水位变化
形变参数估计一直是长时间序列干涉测量中的热点和难点，现有 的算法通常是采用L2范数最小化算法，在非城市往往会出现大量的 形变估计错误。在步骤S620中，以SBAS技术为基础，对经过自适 应地形滤波处理的全分辨率差分干涉纹相图进行解缠，进行全分辨率 的干涉相位估计，在保持点散射体的干涉相位的基础上，提高DS的 干涉相位质量，且，以全分辨率差分干涉纹相图为基础选择高相干系 数的DS，具体的，通过最小二乘算法(L2范数最小化算法)估计形 变相位的低通部分和残余地形误差(残余相位)；对于去除残余地形 误差(残余相位)的差分干涉纹相图，采用改进单纯形法进行L1范 数最小化计算，形成参数误差图检测和剔除粗差，在此基础上再采用 L2范数最小化算法求解形变相位，提高形变相位估计的精度和稳定 性；利用奇异值分解(Singular ValueDecomposition，SVD)算法求 解高分辨率的非线性形变部分。
S630、基于L1范数最小化算法，对相对水位变化进行积分，得 到相对水位序列。
在该方法中，基于L1范数最小化算法，从自适应地形滤波后的 差分干涉纹图中提取相对水位变化，具体的，在每个差分干涉纹图上， 所有相干像素(x,y)以一个已知水位的像素为参考进行解缠。对每个 相干像素(x,y)，最优干涉网络形成公式(2)，公式(2)为:
BΔh＝CΔφ+Δh0+n (2)
其中，Δφ为自适应地形滤波后差分干涉纹图形变 相位值的解缠值，B为形成的最优干涉网络所定义的矩阵，Δh为相干 像素(x,y)上相邻采集时间上相对水位变化矢量，Δh0为水位调查点上 相对水位变化矢量，n表示噪声相位，包括去除地形误差、大气噪声 和轨道误差。由于湿地区域普遍平坦(海拔0-5米不等)，DEM的 地形误差影响可以忽略不计，轨道误差(在差分干涉纹图上平移为线 性相位条纹)可以通过从未解缠的差分干涉纹图中去除线性趋势来移 除，在SBAS技术中，通常假设大气效应与形变信息在时间的变化完 全无关，大气效应可以通过空间维低通和时间维高通滤波来估计和消 除，然而由于水位变化和大气扰动都是时间维上的高频信号，在湿地 应用中不可能采用大气相位去除方法。因此，最终水位时间序列可能 包含一定程度的大气噪声。在本实施例中，利用数值天气预报(Numerical Weather Prediction，NWP)来减轻处理过程中的大气影 响。优选的，利用NWP估算的大气噪声在湿地区域即待处理的SAR 影像范围内为1.2-4.3cm。
SVD算法可以得到L2范数最小化算法的L2范数解，然而，在 滨海湿地中，往往存在着一些非相关的区域，如开阔水域，将相干性 高的区域分割开来。这常常会引入相位解缠错误即不同区域之间的相 位跳转，L2范数最小化算法在检测解缠数据中的这些相位跳转时常 常执行得很差。相反，针对非城市地区相位解缠误差经常发生且难以 检测的问题，L1范数最小化算法可以提供更鲁棒的相位反演解决方 案，相对水位变化的L1范数解参见公式(3)，公式(3)为:
其中，为L1范数解即L1范数最小化算法通过积分就能给出相 对水位变化的解
S640、比较相对水位序列与参考水位观测数据，获取水位绝对值 的线性偏移量。
S650、去除相对水位序列中的线性偏移量，得到绝对水位序列。
需要注意的是，只有相对水位的变化才能从相位解缠中得到，因 此需要通过地面水文观测对合成孔径雷达差分干涉测量 (Inter-ferometric Synthetic ApertureRadar，SAR，InSAR)观测进行 校准，获得绝对水位估计。要估算绝对水位，首先要对相邻时间采集 的相对水位变化进行积分，得到相对水位序列。然后将相对序列与参 考水位观测数据联系起来，得到绝对水位序列。InSAR生成的相对水 位序列与参考水位观测数据之间总是存在线性偏移。通过对InSAR 观测到的水位序列与水位观测数据的比较，可以估计出线性偏移量。 在去除线性偏移量后，就生成了InSAR反演的绝对水位序列。
在成像对配对的时候，传统的方法只是用最大时间基线和空间基 线约束，例如设定适当的时间基线和垂直基线，但是并没有判断干涉 像对的相干性，所以当所有的干涉像对都进行差分干涉纹图生成之后， 势必有一些相干性低的干涉像对，这些干涉像对生成的差分干涉纹图、 解缠结果都不理想，因此需要剔除这些干涉像对，才能进行后续的处 理。
下面结合图5描述本发明的湿地水位测量方法，步骤S200具体 包括以下步骤：
S210、选取高于第二相干性的干涉像对作为复合数据的干涉像对， 对复合数据进行配对组合即进行复共轭运算，得到复合数据的若干干 涉像对。
S220、基于最小生成树(Minimum Spanning Tree，MST)方法， 构建基础干涉网络，生成所有待处理的SAR影像的干涉像对连接图。
S230、将复合数据的若干干涉像对加入至基础干涉网络中，得到 最优干涉网络，生成计算精度和计算效率平衡的最优干涉像对连接图。
S240、根据复合数据的若干干涉像对，生成差分干涉纹图。
在步骤S210中，通过对典型干涉像对的相干性分析，确定待处 理区域即待处理的SAR影像的整体相干性和海塘的相干性随时间变 化的规律，结合空间基线去相干评价函数，评估所有干涉像对的相干 性，并以此为连接权重，在步骤S230中将步骤S210得到的具有高相 干性的干涉像对加入到基础干涉网络中，形成最终的最优干涉网络， 可以减少冗余计算，保证湿地水文信息提取的精度。
在步骤S200中，建立了一种干涉像对选择方法来识别在时空基 线平面上形成最优干涉网络，最优干涉网络的构建的基础是MST算 法和第二相干性(相干系数阈值)。在本实施例中，通过公式(4) 估算理论相干系数，公式(4)为：
其中，γspatial表示空间分量，γtemporal表示时间分量，γdoppler表 示多普勒分量，γnoise表示热噪声分量，Bperp表示空间质心基线，Δt 表示时间质心基线，Δfdc表示多普勒质心基线，Bperp_c为相干性为零 时对应的临界基线。ALOS PALSAR(PALSARA是ALOS微型携带的一个L波段的SAR传感器)在FBD模式下的fdcc为1521Hz，Tc为时间衰减常数，对于湿地区域为2500天。ALOS PALSAR在FBD 模式下SNR(信噪比)为6.95dB。
优选的，第二相干性为0.6，即根据公式(4)将计算出理论相干 系数大于0.6的干涉相对加入到在时空平面构建的基础干涉网络中。
下面对本发明提供的湿地水位测量装置进行描述，下文描述的湿 地水位测量装置与上文描述的湿地水位测量方法可相互对应参照。
下面结合图6描述本发明的湿地水位测量装置，应用于湿地区域 的数据监测与评估，该装置包括：
配准模块100，用于对待处理的SAR影像进行配准及定标，得 到配准后的复合数据，复合数据为幅值影像和幅值影像对应的相位信 息。
在本实施例中，配准模块100中，待处理的SAR影像的极化方 式采用HH，得到的是SLC数据，因此，复合数据为连续的L波段 HH极化(时间序列)SAR影像，且，待处理的SAR影像为湿地区 域的影像。
由于滨海湿地位于陆海交界处，因此海洋和滩涂等低相干面目标 在SAR影像上占据了较大的面积，在本实施例中，为了保证配准的 精度对配准的方法加以改进，具体的，配准模块100具体包括以下步 骤：
假设待处理的SAR影像具有M+1景SAR影响，以其中一幅待 处理的SAR影像为主影像，根据轨道参数、脉冲重复频率、时间信 息和外部DEM等信息，将其他待处理的SAR影像(辅影像)配准到 主影像，进行主、辅影像之间像素的配准，通过粗差剔除方法以保证 配准的精度，实现亚像素级的配准；其中，主影像作为配准的基础具 有稳定散射特性。
可以理解的是，具体的配准精度可以根据实际情况进行设置。
配对组合模块200，用于基于干涉像对的相干性，对复合数据进 行配对组合即进行复共轭运算，得到复合数据的若干干涉像对，并根 据干涉像对，生成差分干涉纹图。
散射体提取模块300，用于确定差分干涉纹图的SHP，基于SHP 提取DS。
自适应滤波模块400，用于对提取DS后的差分干涉纹图进行自 适应地形滤波。
相位解缠模块500，用于对差分干涉纹图进行相位解缠，得到解 缠后的差分干涉纹图；
水位测量模块600，用于基于SBAS技术，获取解缠后的差分干 涉纹图的水位变化。
本发明的湿地水位测量装置中，区别于传统的SAR技术，增加 了散射体提取模块300和自适应滤波模块400，通过散射体提取模块 300进一步确定保持较高的相干性的散射体，以此来确定稳定的散射 体，通过自适应滤波模块400消除外部的误差的影响，以此提高散射 体的相干性，通过将散射体提取模块300和自适应滤波模块400结合 到传统的SAR技术中，能够确定精确的散射体点以及更准确地提取 水位信息，进而进行更准确地湿地水位测量，获取更加精确的湿地水 位变化，保证湿地水文信息提取的精度。
以芦苇湿地为例，其是一种典型的DS，在SAR影像上每个分辨 单元的回波信号是该分辨单元内所有独立散射目标后向散射的矢量 和，呈现明显的高斯分布的特征。DS后向散射能量相对PS较低，且 通常在SAR影像上占据若干相邻的像素，这些相邻的像素的散射特 性具有相同概率分布。通过对差分干涉纹图进行统计检验(statistic test)确认具有概率分布的统计HP。通过对配准的L波段HH极化复 合数据进行统计分析，检验相邻两个像素的多时相后向散射系数值在 统计检验上是否属于相同的分布，可以对每个像素周围的进行识别 SHP。
下面结合图7描述本发明的湿地水位测量装置，散射体提取模块 300具体包括：
同质像素确定单元310，用于获取差分干涉纹图的每个像素在其 对应的预设窗口内的所有像素的连通数，具体的，采用 Anderson-Darling(AD)测试的方法进行检验，将高于预设连通数 的像素作为预设窗口内的SHP，并保留下来；其中，像素为其对应的 预设窗口的中心点，SHP在相邻两个像素之间的多时相后向散射系数 值在统计检验上的概率分布相同。
在本实施例中，预设窗口为11×11的窗口，通过预设窗口遍历所 有的像素确定DS。
去除单元320，用于去除与中心点不连通的SHP，确定中心点对 应的DS区块，以保证预设窗口的中心点对应的DS区块的空间连通 性。
相干性确定单元330，用于获取DS区块的相干性，提取高于第 一相干性的分布式散射体区块的分布式散射体。
优选的，第一相干性为0.3，即如果整个DS区块的相干性小于 0.3，则作为失相干区块而非DS区块，而失相干区块将不参与后续的 步骤。
下面结合图8描述本发明的湿地水位测量装置，在相干性确定单 元330之后，该装置还包括：
误差去除单元340，用于对DS去除平地相位和地形相位，以消 除DEM误差的影响，提高DS的相干性。
在散射体提取模块300中，先为每个像素定义一个以其为中心的 预设窗口，然后在每个预设窗口内的每个像素之间应用给定显著性水 平下的双样本GoF检验，选择所有可以认为是SHP的像素，放弃了 没有通过其他SHP直接连接到中心点的像素，最后利用与中心点连 通的所有SHP进行后续的步骤。散射体提取模块300以显著性水平 和连通性原则，逐像素确定具有相同散射统计分布的SHP，并以连通 数为阈值确定DS。
下面结合图9描述本发明的湿地水位测量装置，水位测量模块 600具体包括：
模型构建单元610，用于通过DS构建线性模型。
相对水位变化获取单元620，用于基于L1范数最小化算法、L2 范数最小化算法和最优干涉网络，获取线性模型的相对水位变化。
形变参数估计一直是长时间序列干涉测量中的热点和难点，现有 的算法通常是采用L2范数最小化算法，在非城市往往会出现大量的 形变估计错误。在相对水位变化获取单元620中，以SBAS技术为基 础，对经过自适应地形滤波处理的全分辨率差分干涉纹相图进行解缠， 进行全分辨率的干涉相位估计，在保持点散射体的干涉相位的基础上， 提高DS的干涉相位质量，且，以全分辨率差分干涉纹相图为基础选 择高相干系数的DS，具体的，通过最小二乘算法(L2范数最小化算 法)估计形变相位的低通部分和残余地形误差(残余相位)；对于去 除残余地形误差(残余相位)的差分干涉纹相图，采用改进单纯形法 进行L1范数最小化计算，形成参数误差图检测和剔除粗差，在此基 础上再采用L2范数最小化算法求解形变相位，提高形变相位估计的 精度和稳定性；利用SVD算法求解高分辨率的非线性形变部分。
相对水位序列获取单元630，用于基于L1范数最小化算法，对 相对水位变化进行积分，得到相对水位序列。
SVD算法可以得到L2范数最小化算法的L2范数解，然而，在 滨海湿地中，往往存在着一些非相关的区域，如开阔水域，将相干性 高的区域分割开来。这常常会引入相位解缠错误即不同区域之间的相 位跳转，L2范数最小化算法在检测解缠数据中的这些相位跳转时常 常执行得很差。相反，针对非城市地区相位解缠误差经常发生且难以 检测的问题，L1范数最小化算法可以提供更鲁棒的相位反演解决方 案。
线性偏移量获取单元640，用于比较相对水位序列与参考水位观 测数据，获取水位绝对值的线性偏移量。
绝对水位序列获取单元650，用于去除相对水位序列中的线性偏 移量，得到绝对水位序列。
需要注意的是，只有相对水位的变化才能从相位解缠中得到，因 此需要通过地面水文观测对InSAR观测进行校准，获得绝对水位估 计。要估算绝对水位，首先要对相邻时间采集的相对水位变化进行积 分，得到相对水位序列。然后将相对序列与参考水位观测数据联系起 来，得到绝对水位序列。InSAR生成的相对水位序列与参考水位观测 数据之间总是存在线性偏移。通过对InSAR观测到的水位序列与水 位观测数据的比较，可以估计出线性偏移量。在去除线性偏移量后， 就生成了InSAR反演的绝对水位序列。
在成像对配对的时候，传统的方法只是用最大时间基线和空间基 线约束，例如设定适当的时间基线和垂直基线，但是并没有判断干涉 像对的相干性，所以当所有的干涉像对都进行差分干涉纹图生成之后， 势必有一些相干性低的干涉像对，这些干涉像对生成的差分干涉纹图、 解缠结果都不理想，因此需要剔除这些干涉像对，才能进行后续的处 理。
下面结合图10描述本发明的湿地水位测量装置，配对组合模块 200具体包括：
配对组合单元210，用于选取高于第二相干性的干涉像对作为复 合数据的干涉像对，对复合数据进行配对组合即复共轭运算，得到复 合数据的若干干涉像对。
第一构建单元220，用于基于MST方法，构建基础干涉网络， 生成所有待处理的SAR影像的干涉像对连接图。
第二构建单元230，用于将复合数据的若干干涉像对加入至基础 干涉网络中，得到最优干涉网络，生成计算精度和计算效率平衡的最 优干涉像对连接图。
干涉图生成单元240，用于根据复合数据的若干干涉像对，生成 差分干涉纹图。
在配对组合单元210中，通过对典型干涉像对的相干性分析，确 定待处理区域即待处理的SAR影像的整体相干性和海塘的相干性随 时间变化的规律，结合空间基线去相干评价函数，评估所有干涉像对 的相干性，并以此为连接权重，在第二构建单元230中将配对组合单 元210得到的具有高相干性的干涉像对加入到基础干涉网络中，形成 最终的最优干涉网络，可以减少冗余计算，保证湿地水文信息提取的 精度。
在配对组合模块200中，建立了一种干涉像对选择方法来识别在 时空基线平面上形成最优干涉网络，最优干涉网络的构建的基础是 MST算法和第二相干性(相干系数阈值)。
优选的，第二相干性为0.6，将计算出理论相干系数大于0.6的 干涉相对加入到在时空平面构建的基础干涉网络中。
图11示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图11所示，该 电子设备可以包括：处理器(processor)810、通信接口 (CommunicationsInterface)820、存储器(memory)830和通信总线 840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线 840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指 令，以执行湿地水位测量方法，该方法包括以下步骤：
S100、对待处理的SAR影像进行配准及定标，得到配准后的复 合数据；其中，所述复合数据为幅值影像和所述幅值影像对应的相位 信息，复合数据为时间序列SAR影像，且，待处理的SAR影像为湿 地区域的影像；
S200、基于干涉像对的相干性，对复合数据进行配对组合，得到 复合数据的若干干涉像对，并根据干涉像对，生成差分干涉纹图；
S300、确定差分干涉纹图的同质像素，基于同质像素提取分布式 散射体；
S400、对提取分布式散射体后的差分干涉纹图进行自适应地形滤 波。
S500、对差分干涉纹图进行相位解缠，得到解缠后的差分干涉纹 图；
S600、基于小基线集技术，获取解缠后的差分干涉纹图的水位变 化。
此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的 形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可 读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说 对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品 的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若 干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者 网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而 前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM， Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、 磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序 产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计 算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能 够执行上述各方法所提供的湿地水位测量方法，该方法包括以下步骤：
S100、对待处理的SAR影像进行配准及定标，得到配准后的复 合数据；其中，所述复合数据为幅值影像和所述幅值影像对应的相位 信息，复合数据为时间序列SAR影像，且，待处理的SAR影像为湿 地区域的影像；
S200、基于干涉像对的相干性，对复合数据进行配对组合，得到 复合数据的若干干涉像对，并根据干涉像对，生成差分干涉纹图；
S300、确定差分干涉纹图的同质像素，基于同质像素提取分布式 散射体；
S400、对提取分布式散射体后的差分干涉纹图进行自适应地形滤 波。
S500、对差分干涉纹图进行相位解缠，得到解缠后的差分干涉纹 图；
S600、基于小基线集技术，获取解缠后的差分干涉纹图的水位变 化。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上 存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各 提供的湿地水位测量方法，该方法包括以下步骤：
S100、对待处理的SAR影像进行配准及定标，得到配准后的复 合数据；其中，所述复合数据为幅值影像和所述幅值影像对应的相位 信息，复合数据为时间序列SAR影像，且，待处理的SAR影像为湿 地区域的影像；
S200、基于干涉像对的相干性，对复合数据进行配对组合，得到 复合数据的若干干涉像对，并根据干涉像对，生成差分干涉纹图；
S300、确定差分干涉纹图的同质像素，基于同质像素提取分布式 散射体；
S400、对提取分布式散射体后的差分干涉纹图进行自适应地形滤 波。
S500、对差分干涉纹图进行相位解缠，得到解缠后的差分干涉纹 图；
S600、基于小基线集技术，获取解缠后的差分干涉纹图的水位变 化。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部 件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的 部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也 可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或 者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付 出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解 到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然 也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现 有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软 件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光 盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机， 服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所 述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而 非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领 域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技 术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修 改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方 案的精神和范围。
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