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申请/专利权人：江西省自然资源事业发展中心

摘要：本发明公开了基于InSAR技术和地理信息数据的遥感影像与视频序列影像融合方法，本发明集成了多种遥感影像与视频序列的收集、预处理、稀疏化处理、InSAR形变监测以及数据融合技术。首先，收集包括全色波段、极化SAR、可见光影像及视频序列在内的多种数据源，并获取SAR影像序列用于InSAR分析。其次，对所有影像进行辐射、几何校正及噪声去除等预处理。接着，通过稀疏基字典训练优化全色波段影像，并对极化SAR与可见光影像进行IHS变换提取分量。之后，对预处理后的影像进行分块稀疏化处理，并利用InSAR技术监测地表形变。在数据融合阶段，将压缩测量值融合后重构影像，结合多光谱影像的色调与饱和度分量进行逆IHS变换，形成融合影像。

主权项：1.基于InSAR技术和地理信息数据的遥感影像与视频序列影像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、收集待融合的遥感影像（包括全色波段影像、极化SAR影像、可见光影像）和视频序列影像；同时，获取用于InSAR分析的SAR影像序列；对所有影像进行基本的预处理，包括辐射校正、几何校正、噪声去除等，确保数据质量；步骤二、从预处理后的全色波段影像中随机选取16×16的影像小块1000-1500个作为训练样本；对这些小块进行稀疏基字典训练，得到不同分辨率影像小块对应的稀疏基字典、；步骤三、对极化SAR影像和可见光影像分别进行IHS变换，提取亮度I、色调H和饱和度S三个分量；步骤四、对预处理后的全色波段影像及IHS变换；得到各自影像的亮度I、色调H和饱和度S三个分量；分别对预处理后的全色波段影像及步骤三中得到的I分量进行分块；对待融合影像按照从上到下、从左到右顺序进行分块；通过稀疏基字典矩阵、，对分块后对应的全色波段影像与多光谱影像变换得到的I分量进行稀疏化得到稀疏系数稀疏系数，并用测量矩阵分别压缩采样获得采样测量值、测量值；步骤五、将SAR影像序列按时间和空间阈值分组配对，生成干涉对并构建连接图；进行干涉工作流处理，包括配准、干涉、去平、滤波和相位解缠，使用GACOS进行大气校正，并去除地形相位和噪声相位；步骤六、自动选取相干性良好、远离形变区域的的GCP点，估算并去除残余的恒定相位和解缠后还存在的相位坡道；通过时间高通滤波和空间低通滤波去除大气相位，得到时间序列上的最终位移结果；采用DEM为参考，将SAR坐标转换为地理坐标，计算研究区沉降速率及时序累积沉降量，并将视线向形变转换为垂直向形变；公式为，其中为视线向形变，为垂直向形变；步骤七、对得到的压缩测量值进行数据融合，得到的融合测量值，利用BP算法进行重构；对重构后的影像进行组合并消除分块效应，得到的融合影像作为新的I分量；步骤八、将融合后得到的新I分量与多光谱影像的H、S分量结合，进行逆IHS变换，得到融合后的影像；将融合影像与InSAR形变监测结果叠加，形成包含地表形变信息的融合影像图；步骤九、分析融合影像与形变监测结果，评估地质灾害风险；将结果应用于地质灾害预警、城市规划、环境保护等领域；通过这一融合后的工作流程，我们不仅能够获得高分辨率、高信息量的融合影像，还能实时监测地表形变情况，为地质灾害的预防和应对提供科学依据。

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