石　超,田林亞,熊歡歡,祖　瀅

(河海大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京 211100)

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蟻群算法在InSAR相位解纏中的應(yīng)用

石超,田林亞,熊歡歡,祖瀅

(河海大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京 211100)

相位解纏是InSAR信號(hào)處理的關(guān)鍵過程，針對(duì)傳統(tǒng)的枝切法存在枝切線整體長(zhǎng)度過長(zhǎng)和容易產(chǎn)生解纏“孤島”現(xiàn)象等問題，基于蟻群算法提出一種改進(jìn)的枝切法，通過對(duì)傳統(tǒng)的枝切線進(jìn)行優(yōu)化，有效地減少枝切線長(zhǎng)度。采用伊朗Bam地區(qū)的InSAR圖像數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)計(jì)算與分析，表明本文算法所需設(shè)置的枝切線整體長(zhǎng)度較短，能獲得更好的相位解纏效果。

相位解纏；枝切法；蟻群算法；枝切線長(zhǎng)度

Goldstein枝切法[5]是最為經(jīng)典的相位解纏算法，通過識(shí)別干涉圖中的正負(fù)殘差點(diǎn)并在它們之間建立枝切線，阻止積分路徑的穿過，最后進(jìn)行路徑積分，完成相位解纏。Goldstein枝切法的解纏速度較快，在殘差點(diǎn)較多、相干性較差的區(qū)域，容易出現(xiàn)被枝切線包圍的封閉區(qū)域無法被解纏的問題(“孤島”現(xiàn)象)，并且存在枝切線整體長(zhǎng)度過長(zhǎng)的問題[6]，會(huì)降低相位解纏的效果，因此，應(yīng)尋求最短枝切線以提高相位解纏效果。蟻群算法是一種高效的尋找最優(yōu)路徑的算法，本文基于蟻群算法提出一種改進(jìn)的枝切法，對(duì)枝切線進(jìn)行優(yōu)化，使枝切線整體長(zhǎng)度減小，來減少“孤島”的數(shù)量，以達(dá)到提高相位解纏效果的目的。

1　相位解纏中的蟻群算法

蟻群算法是一種用來在圖上尋找最優(yōu)路徑的機(jī)率型算法，由Marco Dorigo于1992年提出，并被成功應(yīng)用于旅行商問題(TSP)的求解[7]。蟻群算法可以快速地搜索最短路徑并進(jìn)行全局優(yōu)化，并且有著并行性、正反饋、魯棒性、自組織等優(yōu)點(diǎn)。本文將蟻群算法應(yīng)用于相位解纏，以求解出最短枝切線。

(1)

(2)

Goldstein枝切法求解路徑最短的概念與旅行商問題相似，不同的是旅行商問題要求解圖中所有城市的最短連接路線，而枝切法需要考慮正負(fù)殘差點(diǎn)的極性，然后連接使之平衡，最后求出枝切線的最短距離。首先，識(shí)別干涉圖中的殘差點(diǎn)，并根據(jù)殘差點(diǎn)極性分為正負(fù)殘差點(diǎn)，再使用蟻群算法計(jì)算出最短枝切線，基本過程：①根據(jù)式(1)計(jì)算出殘差點(diǎn)之間連接的概率，以某個(gè)殘差點(diǎn)為起點(diǎn)開始連接概率最大、極性相異且距離小于設(shè)定閾值的殘差點(diǎn)，無論是否連接成功，都跳到下一個(gè)未連接的殘差點(diǎn)上，再次搜索連接和重復(fù)上述過程。②對(duì)可能剩下沒有連接的殘差點(diǎn)進(jìn)行單獨(dú)處理，先判斷相距最近的兩異性殘差點(diǎn)的距離與它們到各自最近邊界的距離之和，如果前者距離小于后者距離，則直接連接，反之，則將殘差點(diǎn)與其最近邊界相連。最后對(duì)所有連接的正負(fù)殘差點(diǎn)設(shè)置枝切線，計(jì)算枝切線的整體長(zhǎng)度t值，并以t值作為算法循環(huán)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

(3)

本文算法考慮殘差點(diǎn)的極性，利用蟻群算法對(duì)正負(fù)殘差點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化組合，使枝切線整體長(zhǎng)度更短，以此提高相位解纏效果。并且，該方法有很好的并行性，很好與其它優(yōu)化算法共同運(yùn)行。

2　實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果

世界時(shí)間2003-12-26T1：56，伊朗東南部的Bam地區(qū)發(fā)生里氏6.8級(jí)地震，地震中心位于北緯29.01°，東經(jīng)58.30°，地源深度33 km 。地震造成大面積破壞，Bam市的古城遺址變成廢墟。本文選擇伊朗Bam地區(qū)的InSAR圖像(如圖1所示)作為研究對(duì)象，并在其InSAR圖像中選取大小300像素×300像素的區(qū)域作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)(如圖2所示)，通過對(duì)InSAR圖像檢測(cè)后，得出殘差點(diǎn)共504個(gè)，其中，正殘差點(diǎn)251個(gè)，負(fù)殘差點(diǎn)253個(gè)，如圖3所示。

圖1　伊朗Bam地區(qū)相位干涉圖

圖2　實(shí)驗(yàn)選取的干涉圖

圖3　殘差點(diǎn)

將本文算法與Goldstein枝切法、掩膜割線法和質(zhì)量圖引導(dǎo)法的解纏效果與速度進(jìn)行對(duì)比。圖4為4種方法的相位解纏效果。

從圖4的解纏效果來看，Goldstein枝切法、掩膜割線法在殘差點(diǎn)較密集的地方都出現(xiàn)較多的“孤島”，解纏的整體效果較差。質(zhì)量圖引導(dǎo)法的解纏效果整體較好，但是在低質(zhì)量區(qū)域出現(xiàn)相位跳變。本文算法與Goldstein枝切法、掩膜割線法對(duì)比，整體效果較好。表1是本文算法與Goldstein法建立的枝切線長(zhǎng)度的比較。

(a)Goldstein枝切法

(b)掩膜割線法

(c)本文算法

(d)質(zhì)量圖引導(dǎo)法

算法本文算法Goldstein法枝切線總長(zhǎng)863.792222.44

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與Goldstein法相比較，本文算法設(shè)置的枝切線的整體長(zhǎng)度更短，“孤島”明顯減少，相位解纏效果更優(yōu)。考慮到相位解纏算法的適用性，解纏方法的運(yùn)算時(shí)間也是一個(gè)重要的標(biāo)準(zhǔn)，表2是各種方法的運(yùn)行時(shí)間。

綜合幾種方法的解纏效果及運(yùn)行時(shí)間可以得出，Goldstein法與掩膜法運(yùn)行時(shí)間少，解纏效果卻較差，本文算法與質(zhì)量圖法的解纏效果各有優(yōu)劣，總體基本相當(dāng)，且解纏效果都優(yōu)于Goldstein法與掩膜法。由于質(zhì)量圖法需要不斷選取出質(zhì)量高的像素點(diǎn)進(jìn)行處理，大大增加運(yùn)行時(shí)間[9-10]。綜合考慮解纏效果與運(yùn)算時(shí)間，可認(rèn)為本文算法是一種較

表2　各種解纏方法對(duì)InSAR圖像的運(yùn)算時(shí)間　s

為有效的相位解纏算法。

3　結(jié)束語

Goldstein枝切法存在枝切線整體長(zhǎng)度較長(zhǎng)和容易出現(xiàn)“孤島”的問題，本文基于蟻群算法，提出一種改進(jìn)的枝切法，對(duì)連接正負(fù)殘差點(diǎn)的枝切線進(jìn)行優(yōu)化，使得枝切線整體長(zhǎng)度最短。采用伊朗Bam地區(qū)的InSAR圖像，對(duì)本文算法及其它幾種算法進(jìn)行相位解纏的計(jì)算與比較，結(jié)果表明：本文算法有效減少枝切線的長(zhǎng)度及“孤島”數(shù)量，提高解纏的效果，并且在算法的整體性能上優(yōu)于其它3種方法。

[1]張妍，馮大政，曲小寧，等．基于改進(jìn)粒子群算法的二維相位解纏算法[J].電波科學(xué)學(xué)報(bào)，2012(27)：1116-1123．

[2]王超，張紅，于勇，等．雷達(dá)差分干涉測(cè)量[J]．地理學(xué)與國土研究，2002(3)：13-17.

[3]肖楓，伍吉倉，劉朝功，等．不同質(zhì)量圖在相位解纏算法中的比較分析[J].大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué)，2010，30(2)：80-85 .

[4]張妍，馮大政，曲小寧，等．改進(jìn)的枝切法在相位展開的應(yīng)用[J]．電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2013(04)：555-558．

[5]GOLDSTEIN R M，ZEBKER H A，WERNER C L，Satellite Radar Interferometry： Two—dimensional Phase Unwrapping[J].Radio Science，1998，23(4)：713-720.

[6]彭石寶，袁俊泉，向家彬．一種基于加權(quán)迭代貪婪算法的InSAR相位解纏的新方法[J]．電子與信息學(xué)報(bào)，2008(6)：1326-1330．

[7]DORIGO M，MANIEZZO V，COLORNI A．The ant system：optimization by a colony of cooperating agents[J]．IEEE Trans．on Systems，Man and Cybernetics，Part B，1996， 26(1)： 29-41.

[8]姜波清，程朋根，吳少華，等.基于蟻群算法在實(shí)際動(dòng)態(tài)路網(wǎng)中搜索最佳路徑的應(yīng)用[J].測(cè)繪與空間地理信息，2016,39(3):49-51.

[9]楊志龍. 基于蟻群算法的土地利用(圖)圖斑合并方法[J].測(cè)繪與空間地理信息，2016,39(2):210-212.

[10] 魏志強(qiáng)，金亞秋.基于蟻群算法的InSAR相位解纏算法[J]．電子與信息學(xué)報(bào)，2008(3)：518-523.

[責(zé)任編輯：李銘娜]

Research on application of ant colony optimization to InSAR phase unwrapping

SHI Chao, TIAN Linya, XIONG Huanhuan, ZU Ying

(School of Earth Science and Engineering, Hohai University, Nanjing 211100,China)

The phase unwrapping is a key step in InSAR signal processing.The traditional method has the problem of the whole length of the branch tangent line and prone to unwrapping “island” phenomenon．This paper,based on ant colony algorithm，presents an improved branch-cut method through the traditional branch tangent to optimize and effectively reduce the branch tangent length．Iran’s Bam region is taken as the case to calculate and analyze the InSAR image data of this algorithm. The experiments show this algorithm needs a shorter branch tangent which can get better phase unwrapping effect.

phase unwrapping; branch-cut; ant colony optimization; branch tangent length

10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2016.12.015

2016-01-10；

2016-02-25

石超(1993-)，男，碩士研究生.

TN957

A

1006-7949(2016)12-0074-03