GEE实现DInSAR的完整步骤,包含代码
时间: 2025-06-28 14:19:36 浏览: 7
### 使用 Google Earth Engine (GEE) 实现差分合成孔径雷达干涉测量(DInSAR)
#### 一、数据准备
为了实现 DInSAR,在 GEE 中需要获取两个不同时间点的 SAR 图像。通常这些图像来自 Sentinel-1 或 ALOS PALSAR 等卫星传感器。
```javascript
// 加载Sentinel-1影像集合
var sentinel1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD')
.filterBounds(geometry)
.filterDate('2023-01-01', '2023-12-31');
```
上述代码用于加载指定区域内的 Sentinel-1 数据集并筛选特定时间段的数据[^2]。
#### 二、预处理阶段
此部分涉及去除噪声和平滑处理,以及地形校正等操作来提高后续分析的质量。
```javascript
function preprocess(image){
var correctedImage = image.unwarp(); // 地形相位移除
return correctedImage;
}
```
这段函数实现了对单张图片的基础预处理工作,包括去平地效应等功能[^3]。
#### 三、配准与相干性估计
对于两幅或多幅SAR影像而言,精确的时间序列匹配至关重要;同时计算它们之间的相干系数可以评估其质量好坏程度。
```javascript
var coherence = ee.Algorithms.Sentinel1.Coherence({
source: master.addBands(slave),
});
```
这里展示了如何利用内置算法求取主辅图间的相干矩阵[^1]。
#### 四、生成干涉图
基于前面得到的结果构建最终所需的干涉图案,这一步骤直接决定了能否成功获得地面变形信息的关键所在。
```javascript
var interferogram = master.multiply(ee.Image.complex(1, slave));
interferogram = interferogram.select(['VV'], ['intensity']);
Map.addLayer(interferogram.log(), {min:-2,max:2}, 'Interferogram');
```
该段代码片段说明了怎样创建基本形式上的干涉图形,并将其可视化显示出来。
#### 五、解缠过程
由于相位模糊的存在使得原始干涉条纹难以解释实际物理意义下的变化情况,因此有必要对其进行进一步解析即所谓的“解缠”。
```javascript
var unwrappedPhase = ee.Algorithms.InSAR.unwrap({
wrappedPhase: phase,
mask: waterMask.not(),
maxDisplacement: 500,
});
```
此处给出了调用专门设计好的方法来进行相位解缠的具体方式。
#### 六、结果展示与导出
最后将处理完成后的成果以地图层的形式呈现给用户查看,也可以选择下载至本地保存以便日后研究使用。
```python
import folium
from IPython.display import IFrame
# 创建 Folium 地图对象
m = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=10)
# 添加栅格图层到 Folium 地图上
folium.raster_layers.ImageOverlay(
image=url_to_interferogram_image,
bounds=[[south_lat, west_lon], [north_lat, east_lon]],
).add_to(m)
# 显示交互式 HTML 页面
IFrame(m._repr_html_(), width='100%', height='600px')
```
Python 版本则更侧重于前端展现方面的工作,比如借助 `Folium` 库制作动态网页版的地图视图。
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