处理流程

卫星数据选择策略

1. 波段匹配

   C波段（Sentinel-1）适合短周期形变监测。
   L波段（ALOS-2）穿透植被能力更强，X波段（TerraSAR-X）提供0.25米分辨率。

2. 时空基线优化

   采用Dijkstra算法筛选最佳干涉对组合，确保垂直基线＜300米（C波段）且时间间隔满足形变信号采样定理。

3. 国际数据源接入

   ESA Copernicus：自动下载Sentinel-1 SLC数据
   ASF DAAC：集成ALOS/PALSAR-2数据流
   商业卫星API：通过ICEYE、Capella Space按需获取编程数据

精密轨道校正

1. POE轨道精修

   使用ESA提供的精密定轨文件（精度＜5cm）消除卫星位置误差。

2. 基线精化模型

   通过奇异值分解（SVD）计算相对轨道参数，将空间基线误差控制在1%以内。

3. 多普勒质心校正

   针对滑动聚束模式数据，补偿方位向频谱偏移。

辐射定标与噪声抑制

1. 绝对辐射定标

   基于角反射器（CR）或亚马逊雨林均质目标，将DN值转换为σ0后向散射系数。

2. 多视处理

   采用4:1（距离向:方位向）多视比平衡分辨率与噪声，提升干涉相位信噪比。

3. 自适应滤波

   Goldstein-Werner滤波器结合局部坡度调整滤波强度（最佳窗口32×32像素）。

干涉图生成与平地相位去除

1. 复数据配准

   基于相干性最大化的交叉相关法，亚像素级配准精度达0.001像素。

2. 平地相位模拟

   通过卫星轨道参数与DEM数据（如SRTM 30m）计算并去除理论相位。

3. 残余轨道校正

   利用轨道多项式模型消除长波相位梯度（残差＜1rad）。

相位解缠：从缠绕相位到绝对形变

1. 最小费用流算法

   在相干性大于0.3的区域构建三角网，解缠误差传播率＜5%。

2. 多尺度解缠策略

   粗尺度：基于低分辨率解缠结果构建形变趋势面。
   精尺度：采用分支切割法处理高相干区细节。
   AI增强解缠：训练U-Net深度学习模型识别相位跳变边界，解缠效率提升3倍。

3. 大气延迟校正

   经验模型：利用MERRA-2气象数据构建大气相位屏（APS）。
   时空滤波：分离低频形变信号与高频大气噪声（截止波长20km）。
   GNSS融合：联合CORS站数据补偿电离层扰动（精度提升至±1.5mm）。

时序形变反演

1.小基线集（SBAS）算法：构建冗余干涉网络（平均每个像元参与15次干涉）,通过奇异值分解（SVD）求解形变时间序列。
2.永久散射体（PS-InSAR）技术：筛选PS点（振幅离差指数＜0.25），采用相位差二阶差分模型分离形变与DEM误差。

地理编码与精度验证

将雷达坐标系形变场转换为WGS84椭球面或UTM投影后进行地面真相验证。

1.GNSS数据对比：选取IGS站点进行交叉验证（R²＞0.95）。
2.水准测量验证：在关键区域布设精密水准路线（中误差±2.3mm）。
3.不确定性量化：基于蒙特卡洛模拟生成形变误差椭圆。

工程级产品输出

1.标准化数据格式

--GeoTIFF：形变速率场（单位mm/yr）。
--CSV：时序位移数据（时间戳精确至UTC毫秒）。
--KMZ：Google Earth可视化叠加层。

2.API集成服务：（完善中）

--通过RESTful API输出形变预警（阈值可定制）。
--支持Python/Matlab SDK调用处理核心算法。