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👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。
或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
💥1 概述
一、研究背景与意义
在InSAR（合成孔径雷达干涉测量）技术中，大气延迟是一个重要的误差来源，特别是在多时相InSAR监测地表形变时。大气延迟主要由电离层和对流层引起，这些大气层的时空变化会对雷达信号造成相位延迟，从而影响InSAR测量的精度。因此，开展多时相InSAR中空间变化分层大气延迟校正联合模型研究，对于提高InSAR技术的监测精度和可靠性具有重要意义。
二、研究现状
目前，国内外学者已经对InSAR大气延迟校正进行了大量研究，并提出了多种校正方法。例如，基于GPS的大气延迟校正方法、基于外部观测数据的大气延迟校正方法、以及基于多幅干涉图进行叠加或时间序列分析的方法等。然而，这些方法在实际应用中仍存在一些局限性，如GPS数据覆盖范围的限制、外部观测数据的获取难度以及多幅干涉图处理的时间成本等。
三、研究内容
本研究旨在构建一种多时相InSAR中空间变化分层大气延迟校正联合模型，该模型将结合多种校正方法，以提高校正的精度和效率。具体研究内容包括：
- 空间变化分层大气延迟特性分析：通过分析大气层的时空变化特性，以及其对InSAR测量的影响，为校正模型的构建提供理论基础。
- 联合模型构建：结合现有的大气延迟校正方法，构建一种多时相InSAR中空间变化分层大气延迟校正联合模型。该模型将考虑大气层的分层特性，以及不同层之间的相互作用。
- 模型验证与优化：利用实际观测数据和模拟数据对联合模型进行验证和优化，以确保模型的准确性和可靠性。
四、研究方法
本研究将采用以下研究方法：
- 数据分析与建模：利用统计学和机器学习等方法，对大气延迟数据进行分析和建模，以提取大气延迟的时空变化特性。
- 模型构建与验证：结合多种校正方法，构建联合模型，并利用实际观测数据和模拟数据进行验证和优化。
- 数值模拟与实验验证：通过数值模拟和实验验证，评估联合模型的校正效果和精度。
五、预期成果
本研究预期将取得以下成果：
- 构建一种多时相InSAR中空间变化分层大气延迟校正联合模型：该模型将结合多种校正方法，提高校正的精度和效率。
- 提高InSAR技术的监测精度和可靠性：通过校正大气延迟，提高InSAR技术在地质灾害监测、土地资源调查等领域的应用效果。
- 为相关领域的研究提供理论支持和技术参考：本研究成果将为相关领域的研究提供理论支持和技术参考，推动InSAR技术的进一步发展。
六、结论与展望
本研究通过构建多时相InSAR中空间变化分层大气延迟校正联合模型，旨在提高InSAR技术的监测精度和可靠性。未来，将继续深入研究大气延迟的校正方法和技术，推动InSAR技术在更多领域的应用和发展。同时，也将加强与其他学科的交叉融合，为InSAR技术的创新和发展提供更多可能性。
📚2 运行结果
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主函数代码：
%% prepare input file
clear
clc
load point_ph % point file includes interferogram phase and pixel coordination information
load shortbaseline % baseline file include baseline information of interferograms
frequency=5.4050005e+09; % frequency of C band
c=299792458; % speed of light
wavelen=c/frequency; % wavelength
slantran=856456.4809; % slant range between SAR sensor and ground
incangle=33.9280; % incidence angle
width=1744; % width of SAR image
lines=2595; % lines of SAR image
spa_r=83.4743; % spatial resolution in range direction
spa_azi=56.0328; % spatial resolution in azmith direction
%% generate parameter file
Input=parpre_step_without_obs_2023(shortbaseline,wavelen,slantran,incangle,spa_r,spa_azi,width,lines);
%% set threshold of window size and height difference for quadtree segmentation
Input.minw_ksize=4; % the minimum window size for quadtree segmentation
Input.hdiff_T=1000; % the height difference threshold for quadtree segmentation
%% implement tropospheric delay correction
[detrend_point_ph, point_orbit_interf] = joint_de_atmos_base_on_patch_speedup_2023_test(point_ph,Input);
%% plot interferograms
% plot interferograms after tropospheric delay correction
figure,plot_map(detrend_point_ph(:,1:2),wrap(detrend_point_ph(:,5+1:5+9)),3);
% plot original interferograms
figure,plot_map(point_ph(:,1:2),wrap(point_ph(:,5+1:5+9)),3);
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
[1]沙鹏程.InSAR垂直分层大气校正研究及其在断层形变监测中的应用[D].中国石油大学(华东),2020.
[2]Liang, H., Zhang, L., Lu, Z., & Li, X. (2023). Correction of spatially varying stratified atmospheric delays in multitemporal InSAR. Remote Sensing of Environment, 285, 113382.
[3]Liang, H., Zhang, L., Ding, X., Lu, Z., & Li, X. (2018). Toward mitigating stratified tropospheric delays in multitemporal InSAR: A quadtree aided joint model. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(1), 291资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取【请看主页然后私信】
