一種InSAR建筑物圖像仿真及高程反演方法

王 超 仇曉蘭 李芳芳 雷 斌

①(中國科學院空間信息處理與應用系統技術重點實驗室 北京 100190)

②(中國科學院空天信息創新研究院 北京 100190)

③(中國科學院大學 北京 100049)

1 引言

SAR圖像仿真在輔助SAR圖像解譯、提供SAR目標識別樣本等方面具有十分重要的作用。在建筑區等復雜區域，SAR圖像仿真可以為復雜散射現象的理解、城區目標信息的提取提供支撐。尤其對于干涉SAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)而言，城區存在大量疊掩和陰影，使得干涉相位連續性差，相位解纏困難，因此一直是干涉SAR處理的困難區域，如能夠通過仿真獲得干涉SAR復圖像對，并同時獲得干涉相位、疊掩分布等相關信息，則可以為城區的干涉SAR數據處理、高程反演等研究提供充分的數據條件，促進干涉SAR數據處理技術的進步。

現有關于InSAR仿真的研究主要包括兩種。一種是根據地物散射的電磁物理模型進行建模計算，仿真干涉圖像對并獲得干涉相位結果。已有工作針對林地、植被等地區進行了極化干涉SAR數據仿真方法的研究。如Liu等人[1,2]和Xue等人[3,4]提出了用于林冠的3D干涉雷達后向散射模型，用介電幾何體表示3D樹木模型(圓柱表示莖和枝，圓盤表示葉)，模擬不同種樹木或混種林，得到后向散射和植被結構的關系模型來用于仿真計算，得到極化SAR圖像，并可用于干涉處理。Xu等人[5]借助簡單幾何體的電磁散射模型構建散射特征字典，進行仿真和目標幾何參數反演。但目前該類方法只適用于植被區域且多不考慮多次散射，暫無法用于對建筑目標區域的干涉仿真。第2種方法是干涉相位和SAR圖像分開仿真，目前主要用于地形仿真，在數字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)的支撐下，直接根據兩個雷達天線的位置計算斜距差，從而直接得到干涉相位，同時根據地物散射強度模型，獲得散射幅度圖像；這種方法通常在仿真獲得干涉相位后增加隨機噪聲，以模擬實際干涉相位，用于驗證相位濾波等方法的性能。張紅敏等人[6]和靳國旺等人[7]按照該方法進行了InSAR干涉圖的直接仿真，可用于相位濾波等后續處理方法地研究。但上述思路也只能考慮單次散射，且難以仿真建筑等復雜目標的干涉相位圖。此外，在針對建筑區域高分辨率SAR圖像仿真方面，Auer等人[8,9]利用開源軟件POV-Ray進行SAR圖像模擬，借此分析建筑目標多次散射的產生機理。該方法只能得到單張SAR復數圖像，即便根據InSAR兩個天線位置獨立仿真兩次，并進行精細配準，由于獨立仿真時散射點沒有嚴格的對應關系，干涉相位會受到網格劃分和散射點不一致的影響而造成相位不正確。Hammer等人[10]在射線追蹤方法和目標多邊形近似的基礎上，仿真大范圍復雜場景和目標并生成復數圖像，但其也不能直接用于干涉SAR圖像對的仿真。可以說，目前建筑區域InSAR圖像對的快速仿真還未見有效方法。

現有針對建筑區域InSAR相位解纏和高程反演等方面的研究也還比較少。傳統的InSAR處理將建筑區域作為困難區域對待，通過濾波等方式將建筑區的紊亂相位進行一定程度的濾除[11,12]，僅恢復其大尺度的地形趨勢，不追求其對于建筑高程等細節的保持。也有研究者采用多基線InSAR的方法來提升高程信息獲取的可靠性和精確性[13]，但多基線InSAR數據的獲取較為困難。隨著InSAR圖像分辨率不斷提升，其在地物目標精細高程信息提取方面的潛力不斷顯現，已有研究者開始探索城區的InSAR處理方法[14]。王青松等人[15]建立了InSAR疊掩區域相位模型，推導疊掩區域的相位特性，針對該特性給出了疊掩區域的相位重構方法。Cellier等人[16]建立兩個疊掩分量時的信號模型，結合干涉SAR和極化SAR來解決兩個疊掩分量時的高程估計問題。Liu等人[17]通過連續小波變換在纏繞相位中檢測疊掩鋸齒，獲取疊掩像素，再將疊掩像素融合為區域。張同同等人[18]利用雷達衛星成像時的幾何模型與圖像處理中形態學方法綜合識別疊掩與陰影區域。Rossi等人[19]在高度模型中對每個像素計數，發現疊掩區的計數呈現一定規律，以此來實現疊掩區檢測。上述方法推進了建筑區域干涉處理方法的研究，但在普適性方面還有較大差距。近期，Yu等人[20]提出利用PGNet估計干涉相位圖的水平和垂直梯度，利用深度學習強大的特征表達抽象能力，根據海量不同條紋特征和不同噪聲水平的干涉圖挖掘相位梯度的規律性問題，從而直接進行解纏。該研究是深度學習引入InSAR處理的有益嘗試，但PGNet網絡的訓練需要大量的干涉數據和相位真值作為訓練樣本，這正是目前所缺乏的。

本文基于射線追蹤方法，提出了一種適用于建筑區域的干涉SAR復圖像對仿真方法。針對建筑目標建立三維模型，使用射線追蹤方法進行SAR圖像仿真，獲取可干涉的復數圖像對和相應的疊掩成分數目圖。在此基礎上，進一步提出了基于疊掩區域掩膜指導的建筑區域干涉相位解纏方法，以解決建筑區干涉相位不連續、傳統解纏方法無法有效處理的問題。通過建模仿真結果與實際SAR圖像及干涉相位的對比，驗證了仿真方法的正確性，并通過對仿真及實際干涉相位的解纏處理，驗證了本文相位解纏方法在干涉SAR高程反演應用中的有效性。

本文方法的創新性和優勢在于：

(1)構建了建筑物目標的干涉SAR仿真方法，能夠獲得具有相干性的InSAR圖像對，且能夠考慮多次散射等的影響，并得到疊掩成分數目圖；

(2)提出了基于疊掩區掩膜指導的建筑區域干涉SAR相位解纏方法，提升建筑區域InSAR 三維信息獲取能力；

(3)本仿真方法可以為SAR圖像疊掩、陰影區檢測提供大量的仿真圖像樣本和真值標記，為復雜區域的相位解纏、三維重建等方法研究提供數據支撐。

本文后續章節內容安排如下：第2節介紹了本文提出的InSAR圖像對仿真方法，以及疊掩成分數目的篩選統計方法；第3節介紹了基于疊掩區掩膜指導的干涉相位解纏與高程反演方法；第4節給出了仿真結果與實際數據的比對分析，驗證了方法的有效性；第5節給出總結。

圖1 SAR圖像對仿真流程Fig.1 The simulation method for SAR image pair

圖2 SAR圖像仿真幾何設定Fig.2 The simulation geometry for SAR image

2 InSAR建筑區圖像仿真方法

2.1 仿真方法

本文首先建立目標三維模型和干涉SAR成像系統參數，使用射線追蹤方法獲得目標后向散射點位置，再按照成像幾何參數，針對主輔天線分別進行距離歷程和后向散射強度的計算，并將其投影至斜距-方位平面，分別獲得主圖像和輔圖像數據，通過主輔圖像共軛相乘獲得干涉相位。仿真流程如圖1所示。

SAR圖像仿真幾何如圖2所示。首先，根據主雷達位置、射線在雷達出射面的分布范圍(wray,hray)和射線分辨率(?rray,?aray)確定射線起點和在方位向、距離向上的數量為

借助仿真軟件POV-Ray實現射線追蹤，每條射線經由場景目標可進行多次散射產生多個散射點，記錄每個散射點的位置、斜距、散射強度等信息，即主雷達產生的散射點屬性。其中散射強度的計算與表面參數和入射角有關，具體參見文獻[21]。然后，根據預設的SAR圖像像素尺寸(W,H)、成像分辨率(?rmap,?amap)、圖像近距Rmin、方位向起始位置Amin，將斜距為r、方位向位置為a的散射點(r,a)映射至斜距-方位向平面的(rpixel,apixel)像素位置，如式(2)

根據給定的主雷達位置及基線長度B、基線角α，計算輔助雷達位置。復用主圖像仿真中射線追蹤得到的散射點位置，計算所有散射點到輔雷達的斜距。

對于建筑物而言，記場景中距離主雷達斜距為r1、方位位置為a1的點為P，在主圖像中投影至(r1,a1)像素。將散射點映射至主圖像時，按照主雷達斜距r1計算相位，并添加隨機噪聲。同理，P到輔雷達距離為r2,在輔圖像中本應映射至(r2,a2)。P點在主輔圖像中的信號分別為

A,A′分別為主輔圖像中的后向散射系數的幅度，?n1,?n2分別為主輔圖像的相位在該像素處的相位噪聲，本文仿真中加入了高斯分布的相位噪聲。干涉相位?w為主輔圖像共軛相乘取相位的結果為

本仿真方法中，對于輔圖像而言，P點按照斜距r2計算相位，但為了保證主輔圖像精確配準，按照斜距r1映射至與主圖像相同的像素位置(r1,a1)，從而保證了主輔圖像在每個像素點包含相同的散射點和不同的相位，降低了后期主輔圖像匹配造成的計算量開銷和精度損失。

為了進一步說明本仿真的散射點投影方式，及其在疊掩處的仿真方式，給出圖3所示投影幾何。設地面、墻面、屋頂上3個疊掩點P1,P2,P3距離主雷達斜距均為r1,3個點的散射系數A1,A2,A3由POV-Ray根據物理光學法計算得到，其在主圖像中投影至(r1,a1)像素，也即得到主圖像中該像素的值為

P1,P2,P3到輔雷達的距離分別為r21,r22,r23,由于相比于斜距而言基線非常短，r21,r22,r23之間的差異非常小，不會超過1個距離門，也即在輔圖像中該3點仍然疊掩在同一個像素。為了避免后續配準步驟，也將其投影至輔圖像中與主圖像相同的像素位置(r1,a1)，輔圖像中的像素值為

圖3 散射點投影幾何Fig.3 The projection geometry of scattering points

由此可見，相比于直接仿真相位圖的方法而言，本方法可以仿真疊掩，并保留了主輔圖像疊掩中各成分的相位歷程差異。

2.2 疊掩成分分析

本方法通過POV-Ray進行仿真時，可以得到射線的散射次數，因此將散射點投影至斜距-方位平面時，可得到不同散射次數的成像結果，用以分析復雜目標的多次散射特性。與此同時，還可分析得到每個像素處的疊掩成分數目。疊掩即不同的地物散射投影至同一像素點，通過統計投影到同一像素點的散射分量數目，獲得疊掩成分數，可為建筑區信息提取提供輔助信息。

對于如圖4所示的單棟建筑而言，如建筑高度為H，沿地距方向的寬度為W，當入射角為θ時，疊掩成分數目的變化情況可以分成如下3種情況：

當H >Wtanθ時，如圖4(a)所示，疊掩成分數目依次為1次(僅地面散射)、3次(地面、墻面、屋頂散射的疊掩)、2次(地面、墻面散射的疊掩)、零次(陰影)、1次(僅地面散射)；

當H=Wtanθ時，如圖4(b)所示，疊掩成分數目依次為1次(僅地面散射)、3次(地面、墻面、屋頂散射的疊掩)、0次(陰影)、1次(僅地面散射)；

當H

圖4 疊掩成分數目分析示意圖Fig.4 Illustration for the number of layover contributors

然而，如直接基于POV-Ray獲得的每個像素的散射點數量統計疊掩成分數并不準確，原因在于射線追蹤的散射點密度一般大于成像網格點密度。因此投影至一個像素點的散射點可能來自于不同的地物表面，也可能是一個散射點及其近鄰散射點，因此需要對二者進行甄別，統計時剔除后者。本文通過計算疊掩到同一像素的若干散射點與衛星構成的張角，來判斷當前散射點是來自于不同的建筑表面還是來自近鄰散射點。如圖5所示，假設A,B及其近鄰散射點都投影至同一像素點，若疊掩區像素點來自疊掩著的不同建筑表面(地面、墻壁、屋頂)，其位于以衛星S為圓心、斜距長為半徑的圓上，如A,B兩點，那么疊掩點的連線AB與S構成的三角形為銳角三角形；而若疊掩區像素點來自點A和近鄰點A′，那么AA′與S構成的三角形為鈍角。

按照上述判斷方法，本文提出圖6所示的疊掩成分數目的計算流程。假設m為當前即將投影至(r,a)像素的散射點，Points{(r,a)}為所有已經投影到(r,a)像素的散射點集合，n為該集合中距離當前點m最近的散射點，L∈RH×W為疊掩成分數目圖，初始化為全0。關鍵步驟為計算三角形(S,m,n)是否為銳角三角形，若是，則疊掩成分數加一，否則不變。隨后再處理下一個散射點，直至處理完全部散射點，此時獲得疊掩成分數目圖。

3 InSAR建筑區高程反演方法

圖5 疊掩區域散射點的角度關系Fig.5 The angle of layover points

上述仿真方法可以得到干涉復圖像對、干涉相位以及對應的疊掩成分數目圖，為InSAR建筑區處理方法研究提供數據支撐。對于局部某個建筑的精細分析而言，可以在建立初始三維模型獲得仿真結果后，通過與實際InSAR圖像和干涉相位的人工比對，不斷修正三維模型，使得仿真結果逼近真實結果，從而獲得該建筑的三維結構信息，但該方法不適合自動化批量處理。而傳統InSAR處理在建筑區進行相位解纏時面臨相位不連續、解纏基準無法確定的問題，也無法有效反演高程。為此，本文提出基于疊掩掩膜圖指導的干涉相位解纏和高程反演方法。此處的疊掩掩膜圖指對應于InSAR圖像的區域分割標記圖，標記包括4類：疊掩區(疊掩成分數目大于1)、陰影區(疊掩成分數目為0)、非疊掩地面、非疊掩建筑頂部(如圖4(c)疊掩成分數目為1的屋頂部分)。關于掩膜圖的獲取，現已有一些基于圖像來進行自動提取的研究[22,23]。本文的仿真方法可以得到仿真圖像和疊掩掩膜的真值標記圖，可為該類方法提供訓練數據集。下面介紹已獲取疊掩掩膜圖作為支撐下的高程反演方法。

圖6 疊掩成分數目計算流程Fig.6 Calculation method for the number of layover contributors

3.1 疊掩掩膜指導的高程反演流程

干涉SAR測量幾何如圖7所示，在重復軌道干涉測量模型中，基線B為兩次觀測的交軌基線。令?1,?2分別為兩次觀測得到的信號相位。經過相位解纏，可得到解纏相位為?

根據相位?和主圖像斜距r1可得到輔圖像斜距r2，則r1,r2和基線B已知，根據余弦定理求得圖7中的角度β，再根據β和已知的基線角α可得到角度θ。由成像幾何得知，建筑物的高度h計算方法為

可見當解纏后的相位?已知時，建筑物高度的計算方法非常明確。難點在于疊掩區的出現導致干涉相位不連續，無法準確估計相位纏繞周期數，使得解纏難以進行。但若疊掩掩膜圖已知，本文提出如圖8所示的疊掩區域的相位解纏流程。首先將仿真主、輔圖像共軛相乘，得到干涉相位圖和對應的疊掩掩膜。根據掩膜圖單獨分離出地面相位、疊掩區相位、非疊掩的建筑屋頂相位；然后對所分離出來的各個區域分別進行相位解纏；其中分離出來的地面區含有因陰影、疊掩而造成的空洞，通過對解纏相位沿距離向線性插值，補全地面相位空洞；接著根據與墻面底部相交處的地面相位確定疊掩區相位基準，并根據疊掩區中建筑頂端和非疊掩建筑屋頂的連續性，確定屋頂相位基準，最終獲得相位解纏結果。上述步驟中，對分離出來的各個區域“分別進行相位解纏”的步驟，本文采用了文獻[24]提出的非連續路徑可靠性排序的快速相位解纏方法，分別解纏各個區的相位。

圖7 干涉SAR測量幾何Fig.7 InSAR measurement geometry

最后，根據得到的建筑區相位解纏結果，以及主雷達位置、斜距，獲得輔雷達斜距，結合基線和基線角，根據式(8)做高程解算，最終獲得場景中各散射點的三維位置。

3.2 相位基準確定

上述流程中，相位基準的確定方法如圖9(a)和圖9(b)所示，分別對應了圖4(a)和圖4(c)的情況。在某一方位向上，纏繞相位如黑色線所示，獨立解纏后的地面相位(藍)、疊掩區相位(紅)和建筑屋頂相位(紫)如實線所示，其中疊掩區和建筑屋頂由于缺乏基準，單獨解纏后的相位與正確的解纏相位之間相差一個常數。基于地面平坦假設，對地面因建筑和陰影造成的空洞部分作相位線性插值，如灰色虛線所示。由于疊掩區墻面底部(位于疊掩區的遠距)與該處地面相位應一致，因此可以據此處地面相位確定疊掩區解纏相位基準，也即將紅色實線平移為圖中紅色點劃線。同理，對于屋頂部分而言，其解纏相位應是連續的，且屋頂與墻壁在相交處的相位應是一致的，因此屋頂解纏相位的延長線(圖9(b)紫色點劃線的灰色延長線)應與建筑頂部的解纏相位(圖9(b)紅色點劃線)相交，按照該準則將圖中獨立解纏的屋頂相位(紫實線)通過加上相位基準平移為紫色點劃線，得到最終解纏結果。

圖8 疊掩掩膜圖指導下的相位解纏流程Fig.8 The phase-unwrapping method guided by the layover mask

圖9 解纏相位基準確定Fig.9 Determination of the unwrapped phase reference

需要說明的是，圖9中，本文假設地面、墻面、屋頂疊掩時，墻面散射占據主導地位，疊掩區相位變化主要由墻面散射點的斜距變化引起。因為實際中，城區無植被的地面和建筑頂面通常比較光滑，后向散射系數較小，而墻面則因有窗棱等造成的角反射，后向散射較強，所以該假設基本符合實際情況。圖9(a)中，疊掩區前半段是屋頂、墻面、地面3次疊掩的相位，后半段是墻面、地面2次疊掩的相位，相位變化率略有不同，表達了疊掩成分不同帶來的區別，此處假設墻面散射占主導，因此前后兩段相位變化率的差異較小。

4 實驗驗證

為驗證本文仿真方法的正確性以及高程反演方法的有效性，本文選取兩幅獲取時間相差1年、具備重軌干涉能力的TerraSAR-X高分辨率圖像開展實驗，圖像觀測區域為江蘇蘇州工業園區，圖像獲取時間分別為2015年6月和2016年9月，由于間隔1年，存在較大的時間去相關，因此僅建筑物區域保留相干性，選擇其中兩棟相干性較好的高層建筑作為實驗對象。兩棟建筑分別呈現“L”形，對應的光學圖像如圖10(a)所示，對應TerraSAR-X的主、輔幅度圖、配準結果和干涉相位如圖10(b)—圖10(e)所示。兩幅圖像對應的衛星參數和本文仿真采用的參數如表1所示。本仿真中將以地心為中心的星載成像幾何轉化為以目標為中心的北天東坐標系來進行仿真。根據該建筑附近地面高程的實地測量結果，地面高程為11.3344 m，根據SAR圖像幾何定位結果，建筑中心的經緯度為(31.2611°,120.7760°)，故以此作為仿真坐標系原點，并獲得主輔雷達天線在坐標系中的位置后開展仿真。

仿真采用的模型是根據谷歌地球光學圖像和實地考察獲得的信息，用簡單幾何體近似建立的，模型如圖11，從上到下，將兩棟建筑及其配樓依次標記為1,2,3,4。其中，1,2建筑為第1棟建筑的主樓和配樓，3,4建筑為第2棟建筑的主樓和配樓。

4.1 仿真圖像和相位結果

通過調節地面、墻面、屋頂的散射參數(場景各表面散射參數參考文獻[25])，本仿真方法得到的幅度圖像和干涉相位分別如圖12(a)和圖12(b)所示。為了表明本方法相對于文獻[9]方法在InSAR仿真中的優越性，圖12(c)給出了采用文獻[9]方法分別進行兩次仿真，得到兩幅復數圖像，經過精細匹配后得到的干涉相位。此外，為了驗證仿真的幅度圖像與真實圖像的相似性，將仿真幅度圖像和真實圖像分別用紅色分量和綠色分量表示，手動配準后合成的圖像如圖13所示。

圖10 兩棟建筑物的實際干涉SAR圖像與相位和其光學圖Fig.10 The real SAR image pair,interferometric phase,and optical image of the two buildings

表1 TerraSAR參數及仿真參數Tab.1 Parameters of TerraSAR images and simulation

從上述結果可見，由于文獻[9]方法獨立仿真時散射點沒有嚴格的對應關系，干涉相位會受到網格劃分和散射點不一致的影響而造成相位不正確。而本文方法得到的相位則比較接近真實相位，仿真圖像的幾何結構也與真實SAR圖像具有較高的相似性，尤其，圖12(a)中紅色圈出的部分與真實圖像中的表現非常吻合，驗證了仿真的正確性，同時說明本仿真對于理解建筑區復雜散射的成因有支撐作用。此外，需要說明的是，由于真實場景中建筑墻壁上存在較多窗戶，存在小型三面角結構，產生的散射較強，而在本實驗中采用簡單幾何體近似建模，因此并沒有體現這些離散散射點，但這并不妨礙本仿真方法有效性的驗證。

4.2 疊掩成分數目

圖11 建筑三維模型Fig.11 3D model for the buildings

本仿真得到了疊掩成分數目圖如圖14(a)所示。對其中虛線所在一條方位線進行疊掩成分數的分析，如圖14(b)所示。該方位向上兩棟高層建筑發生遮擋，因此疊掩情況較為復雜。從近距到遠距，疊掩成分數目依次為1(地面)、3(地面，第1棟建筑的墻面和屋頂)、2(地面，第1棟建筑的墻面)、4(地面，第1棟建筑的墻面，第2棟建筑的墻面和屋頂)、3(地面，第1棟建筑的墻面，第2棟建筑的墻面)、1(第2棟建筑的墻面)、2(地面、第2棟建筑的墻面)、0(陰影)以及1(地面)。

4.3 高程反演

為了驗證本文基于疊掩掩膜指導的高程反演方法的可行性，本文用仿真得到的疊掩掩膜圖作為支撐輸入進行實驗。實際數據處理中，可借鑒文獻[22,23]等方法，通過圖像分割來得到疊掩掩膜圖。但在本文中，實驗目的是驗證相位解纏進而高程反演方法的正確性，因此采用了仿真得到的非常理想掩膜圖。

圖12 建筑仿真圖像Fig.12 The simulation results of the buildings

圖13 仿真圖像與實際圖像配準后偽彩色顯示結果Fig.13 The pseudo-color image for the registration result of the simulated and the real images

圖14 疊掩成分數目分析Fig.14 Analysis of the number of layover contributors

首先對仿真數據進行解纏處理，由于該兩棟建筑雖有相互遮擋，但遮擋部分占比較小，并且本文目前主要探討了獨棟建筑的情況。因此，我們對兩棟建筑單獨進行了仿真，得到了獨棟的相位，并分別進行了解纏和高程反演，得到結果如圖15所示。其中，圖15(b)為圖15(a)對應的疊掩成分數目圖，圖15(c)為分別解纏各區域相位、但未給疊掩區確定相位基準的結果，圖15(d)為按照圖9方法逐個方位向為疊掩區確定相位基準后的結果，可以發現，確定基準后建筑底部的相位與周圍地面一致。同時為了便于比較，圖15(e)給出了采用文獻[24]方法得到的解纏相位。可見，由于疊掩造成的干涉相位不連續，直接用文獻[24]方法解纏得到的結果是錯誤的，不能得到建筑墻面相位的正確值；并且由于部分墻壁與周圍地面的干涉相位值恰好一致(圖15(e)紅色箭頭所示)，按可靠性指引進行解纏時，連接處的地面相位以墻面相位為基準解纏，導致地面相位也未能得到正確結果。而本文提出的方法通過分區獨立解纏和相位基準正確給定，得到了正確的解纏相位，如圖15(d)所示，從而正確地恢復了建筑墻面的高度，如圖15(f)和圖15(g)。

接著對圖10(e)的實際干涉數據的相位進行解纏和高程反演實驗，我們也對兩棟建筑進行了分離和單獨解纏，相位解纏結果和高程反演結果如圖16所示。

圖15 對本文InSAR仿真數據的建筑高程反演結果Fig.15 The elevation inversion results of the simulated images using our method

表2羅列了上述高程反演得到建筑高度的定量結果，其中建筑4由于被建筑3遮擋嚴重(圖12(a)中紅框標出部分為建筑4)，無法重建高程，故表中結果為空。由圖15、圖16和表2的高程反演結果可見，本文提出的相位解纏基準確定方法是正確的，疊掩掩膜指導的相位解纏方法是有效的。

表2 建筑物高程反演結果Tab.2 The elevation inversion results of the buildings

下一步擬基于該仿真方法構建數據集，開展疊掩掩膜自動提取的方法研究，并與本文基于疊掩指導的高程反演方法有機結合，形成適合建筑區域的InSAR高程反演方法。

5 結束語

圖16 TerraSAR-X重軌干涉SAR數據的建筑高程反演結果Fig.16 The elevation inversion results of the TerraSAR-X InSAR images

本文提出了一種建筑物的InSAR復圖像對仿真方法。本方法基于射線追蹤，通過記錄并復用主天線射線追蹤得到的散射點位置來生成輔天線回波距離歷程，從而獲得干涉SAR圖像對。仿真過程考慮了多次散射，相比現有方法仿真更加真實。同時，仿真中通過將散射點投影至斜距-方位平面，篩選并統計投影至同一像素的散射點數量的方法，得到疊掩成分數目圖，可以為建筑區域InSAR處理方法研究提供更加充分的仿真數據和信息。在此基礎上，本文針對疊掩區干涉SAR相位不連續、解纏困難的問題，提出了基于疊掩掩膜指導的相位解纏方法，給出了處理流程和相位基準確定的方法。最后，通過仿真實驗與實際星載重軌干涉數據的結果對比，驗證了本文仿真方法能夠獲得與實際數據較為接近的圖像和相位仿真結果。同時基于仿真獲得的掩膜圖的指導，對仿真和實際數據進行了相位解纏和高程反演，得到了合理的高程反演結果，驗證了高程反演方法的可行性。

后續工作將致力于疊掩掩膜圖的自動生成，擬進一步提高仿真圖像的相似度，搭建掩膜圖生成的深度神經網絡，用仿真得到的幅度圖像、干涉相位作為輸入，仿真得到的掩膜圖作為標簽，訓練該深度神經網絡，使其具備分割疊掩的能力，并能夠應用于實際InSAR數據中實現掩膜圖自動生成。