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摘要：本发明公开了一种顾及大气随机模型的InSAR对流层延迟校正方法，用于解决由大气时空变异性造成的对流层延迟估计偏差问题。首先基于欧洲中期数值预报中心ECMWF发布的最新ERA‑5再分析数据构建了大气负指数时间序列模型，旨在通过Prophet时间序列预测模型对负指数模型参数β和ZTDr在时间维进行拟合，实现格网点天顶总延迟ZTD近实时估计，而不是在时间维使用主观的线性插值方案。本发明公开的InSAR大气延迟校正方法能够顾及大气的时空变异性，而不是采用主观的逆距离法、局部样条函数或其他标准插值方案。另外本发明公开的InSAR大气延迟改正方法不需要地表先验形变信息，也不受干涉相位中其他误差的影响，适用于PS、SBAS和其他时序InSAR方法。

主权项：1.一种顾及大气随机特性的InSAR对流层延迟改正方法，其特征在于：其方法包括以下步骤：S1、数据预处理：采集研究区域内N景重复轨道下的原始RADARSAT-2卫星数据，根据强度互相关准则实现主辅影像上同一目标点的亚像元级精确匹配，得到N景相同空间参考的SAR数据；获取欧洲中期数值预报中心发布的ERA-5气象再分析资料，包括气压、温度、水汽压；获取1弧秒SRTMDEM数据；S2、干涉相位计算：对配准后的主辅SAR复图像进行共轭计算，得到NN-12个对应的干涉图，然后利用DEM数据对地形相位扣除后，得到NN-12个差分干涉相位图，最后将拥有共主影像的干涉图进行分组，利用相位连接算法估计每个共主影像干涉图的最佳相位，然后利用时间基线100天和空间基线200m阈值筛选符合条件的差分干涉图；S3、高相干点相位解缠：掩膜相干性小于0.5的低相干点，并针对高相干点采用多项式拟合轨道平面趋势用于扣除差分干涉图中的轨道误差，最后利用Delaunay三角网对差分干涉图中相干性大于0.5的高相干点进行相位解缠，得到高相干点的解缠相位值；S4、分层ZTD计算：根据ERA-5气象再分析数据提供的每一层的气压、温度、相对湿度大气参数分别利用积分法计算出研究区内所有格网点1小时采样间隔的分层天顶干延迟ZHD、分层湿延迟ZWD和分层天顶总延迟ZTD；S5、时空垂直剖面模型构建：以地表天顶总延迟ZTDr为垂直剖面模型起算点，针对每个格网点上的分层ZTD以及对应的高程值分别构建负指数函数模型，并利用最小二乘算法拟合模型中高程递减因子β，然后采用Prophet时间序列预测模型在时间维以1小时为步长对β和ZTDr进行拟合，从而建立Prophet_ZTD-NEF垂直剖面模型，实现任意时刻不同高度上格网点的ZTD近实时估计；S6、分层ZTD样本选取准则：建立研究区分层ZTD样本选取准则，根据研究区高程数据的四分位距IQR、高相干目标点数量以及高相干目标点高程范围自适应的划分高程区间间隔，并利用S5建立的Prophet_ZTD-NEF垂直剖面模型预测不同高度区间平面上的格网点对流层延迟样本，组成3D-ZTD网络；S7、任意高相干点对流层延迟随机模型构建：针对每个高相干点，计算附近ZTD样本与待测点的三维空间距离，将在距离阈值内的ZTD样本基于最小线性无偏估计原理建立待测点ZTD随机模型，用于预测每个高相干点的ZTD，最后根据每个高相干点的局部入射角、RADARSAT-2数据采集时间和伪距转换系数将ZTD转为对流层延迟相位；S8、模型性能评估：通过模拟实验和真实试验全面评估该方法模型的性能。

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