基于时序InSAR分析的高精度同震形变监测方法

合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术凭借全天时、全天候对地监测、高空间分辨率等特点，成为监测地表形变的重要手段，并广泛地应用到地震形变监测领域. 然而同震形变监测中最常用的D-InSAR技术在水域和植被覆盖严重等区域中容易受到时空失相关的影响，导致获取的同震形变场会受到严重的污染，此外还包含有大气延迟误差. 本文提出基于时序InSAR分析的高精度同震形变监测方法获取地震同震形变结果，主要是通过选择合适的干涉对和选择稳定点两步来提高形变场精度. 凭借充足的Sentinel-1A/B卫星SAR数据的支撑，利用大量震前和震后影像生成众多干涉图，按照一定标准挑选受误差影响较小的干涉图进行研究，减少大气延迟误差造成的影响；同时对震前影像的幅度图进行统计分析，从幅度值、相干性和幅度离散指数等方面设置阈值选择稳定点目标，削弱噪声干扰，提高形变场精度. 本文以2018年中国台湾花莲MW6.4地震为例，详细地介绍了高精度同震形变监测方法的数据处理流程，并与传统D-InSAR方法的结果进行了精度比较，结果表明本文方法能削弱形变场中的噪声误差，提高同震形变的信噪比. 应用本文方法获取了14个不同震级和位置的地震形变，结果表明通过选择稳定点的方式能提高形变场精度，且对于获取不同地震的同震形变场具有普遍适用性.