Three dimensional temporal-spatial model based SAR algorithms for monitoring large gradient deformations in mining area

Abstract

Firstly, an External Model Deformation Decomposition based Persistent Scatters Interferometry (EMDD-PSI) method has been proposed. This method first uses original interferograms to optimize the parameters of the external model. Then, the number of fringes in the original interferograms are reduced by the external model to ease the PSI processing. Finally, the ground deformation is retrieved jointly adding the external model and PSI results. The capability of the proposed method is demonstrated with 14 Radarsat-2 SAR images over the Fengfeng mining area (China). The proposed method is evaluated with the leveling data. Results have shown that after the optimization, the external model is able to mimic the real deformation. Second, to reduce the PL, a novel amplitude filter, i.e. the Pacth-Like Reduction (PLR), is developed. The proposed PLR educes the PL effects by replacing the pixels with extremely high amplitudes with zero. Three different SAR data sets and in-field Global Positioning System (GPS) measurements are used to evaluate the performance of the proposed method. The results show that PL effects can be reduced with the proposed amplitude filter. Third, a polarization data based Amplitude Contrast Enhancement Offset Tracking (ACE-OT) is proposed. The method can enhance the contrast of SAR amplitude image by searching for the optimal combination of three different scattering mechanism. The 31 quad-pol Radarsat-2 images covering Barcelona Airport and 20 dual-pol TerraSAR-X images are used to verify the proposed method. The enhancement result shows that the contrasts of the amplitude images are increased, which also improves the correlation of the image pair. Therefore, the ACE-OT can achieve better results than the OT with unenhanced amplitude images.

En primer lugar, se ha propuesto un método PSI basado en la descomposición de la deformación con modelo externo (EMDD-PSI). Este método primero utiliza los interferogramas originales para optimizar los parámetros del modelo externo de deformación. Luego, el número de franjas en los interferogramas originales se reduce para facilitar el procesado PSI. Finalmente, la deformación del terreno se recupera conjuntamente agregando el modelo externo y los resultados PSI. Las capacidades del método propuesto se demuestran con 14 imágenes Radarsat-2 SAR sobre el área minera de Fengfeng (China). El método propuesto es evaluado con los datos de nivelación precisa adquiridos sobre el terreno. Los resultados han demostrado que después de la optimización, el modelo externo puede imitar la deformación real. En segundo lugar, para reducir el PL, se desarrolla un nuevo filtro de amplitud, llamado Patch Like Reduction (PLR). El PLR propuesto reduce los efectos de PL reemplazando los píxeles con amplitudes extremadamente altas con ceros. Se utilizan tres conjuntos de datos SAR diferentes y mediciones del Sistema de Posicionamiento Global (GPS) en el campo para evaluar el rendimiento del método propuesto. Los resultados muestran que los efectos de PL se pueden reducir con el filtro de amplitud propuesto. En tercer lugar, se propone una mejora del contraste de las imágenes de amplitud para la mejora del procesado OT (Amplitude contrast Enhancement, ACE-OT) basado en imágenes SAR polarimétricas. El método puede mejorar el contraste de la imagen de amplitud SAR buscando la combinación óptima de tres mecanismos de dispersión diferentes. Las 31 imágenes Radarsat-2 quad-pol que cubren el Aeropuerto de Barcelona y las 20 imágenes TerraSAR-X dual-pol se utilizan para verificar el método propuesto. El resultado de la mejora muestra que los contrastes de las imágenes de amplitud aumentan, lo que también mejora la correlación del par de imágenes. Por lo tanto, el ACE-OT puede lograr mejores resultados que el OT con imágenes de amplitud no mejorada.