Cada satélite SAR genera diariamente más de 5TB de datos. Este artículo desentraña el flujo estándar de procesamiento InSAR, integrando misiones como Sentinel-1 de ESA y NISAR de NASA-ISRO para revelar tecnología profesional.
Adquisición y preprocesamiento: Base física para interferometría
Estrategia de selección de datos satelitales
- Correspondencia de bandas
Banda C (Sentinel-1) para monitoreo de corto plazo.
Banda L (ALOS-2) mejor penetración vegetal, banda X (TerraSAR-X) resolución 0.25m. - Optimización espacio-temporal
Algoritmo de Dijkstra selecciona pares óptimos con línea de base vertical <300m (C-band) cumpliendo teorema de muestreo.
- Integración de fuentes internacionales
Copernicus ESA: Descarga automática SLC Sentinel-1
ASF DAAC: Flujo de datos ALOS/PALSAR-2
API satélites comerciales: Adquisición bajo demanda ICEYE, Capella Space
Corrección orbital precisa
- Refinamiento POE
Archivos de órbita precisa ESA (<5cm de precisión).
- Modelo de refinamiento de línea base
Descomposición SVD calcula parámetros orbitales (error <1%).
- Corrección Doppler
Compensación de desplazamiento espectral en modo sliding spotlight.
Calibración radiométrica y supresión de ruido
- Calibración absoluta
Usando reflectores (CR) o objetivos homogéneos (Amazonía) para conversión DN a σ0.
- Procesamiento multilook
Relación 4:1 (range:azimuth) balancea resolución y SNR.
- Filtrado adaptativo
Filtro Goldstein-Werner ajusta intensidad (ventana óptima 32×32 píxeles).
Núcleo de procesamiento interferométrico: Decodificación precisa de fase
Generación de interferogramas y remoción de fase plana
- Registro complejo
Registro subpíxel basado en máxima coherencia (precisión 0.001px).
- Simulación fase plana
Cálculo mediante parámetros orbitales y DEM (SRTM 30m).
- Corrección orbital residual
Modelos polinomiales eliminan gradientes de fase (residual <1rad).
Desenvolvimiento de fase: De fase envuelta a deformación absoluta
- Algoritmo de flujo mínimo
Construye red triangular en áreas con coherencia >0.3 (tasa error <5%).
- Estrategia multiescala
Escala gruesa: Tendencias con baja resolución.
Escala fina: Método branch-cut para detalles.
IA mejorada: Modelo U-Net acelera 3x. - Corrección atmosférica
Modelos empíricos: Datos MERRA-2 para pantallas atmosféricas.
Filtrado espacio-temporal: Separa señales (longitud de corte 20km).
Fusión GNSS: Corrección ionosférica con estaciones CORS (±1.5mm).
Modelado de deformación y generación de productos
Inversión temporal de deformación
1. Algoritmo SBAS: Red redundante (15 interferencias/pixel) con SVD.
2. PS-InSAR: Selección puntos (dispersión de amplitud <0.25) con modelo de diferencias.
Geocodificación y validación
Conversión a WGS84/UTM con validación terrestre.
1. Comparación GNSS: Sitios IGS (R²>0.95).
2. Nivelación: Rutas precisas (error ±2.3mm).
3. Cuantificación incertidumbre: Simulación Monte Carlo.
Salida de productos de nivel ingenieril
1. Formatos estándar
--GeoTIFF: Tasa de deformación (mm/año).
--CSV: Series temporales (UTC milisegundos).
--KMZ: Capas visuales Google Earth.
2. Servicios API: (en desarrollo)
--Alertas personalizadas vía RESTful API.
--SDK Python/Matlab para algoritmos.
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