在SNAP中用sentinel-1数据做InSAR

• 0 写在前面
• 1 数据下载
• 2 处理步骤
• • 2.1 split
  • 2.2 apply orbit 导入精密轨道
  • 2.3 查看数据的时空基线base line
  • 2.4 back-geocoding 配准
  • 2.5 Enhanced Spectral Diversity
  • 2.6 Deburst
  • 2.7 Interogram Formation 生成干涉图
  • 2.8 Multilook 多视
  • 2.9 Goldstein Phase Filtering 相位滤波
  • 2.10 Subset（可选）
  • 2.11 snaphu中的解缠处理
  • • 2.11.1 snaphu--export 输出为snaphu文件
    • 2.11.2 Snaphu-unwrapping 解缠（GUI图形界面）
    • 2.11.2 Snaphu-unwrapping 解缠（terminal）
    • 2.11.3 snaphu-Import，导入解缠好的文件
  • 2.11 Phase to Dispalcement相位转形变
  • 2.12 导出成果为tif

0 写在前面

• SNAP版本为8.0.0
• snaphu的安装请参阅博文在SNAP中用sentinel-1数据制作DEM

1 数据下载

1. SAR数据：
   使用sentinel-1数据，均为下行（Des）数据，数据下载请参阅
   哨兵-1 Sentinel-1数据下载（ASF）
   哨兵-1 Sentinel-1数据下载（欧空局）
   • 具体的数据名称为：

S1A_IW_SLC__1SDV_20211229T231926_20211229T231953_041230_04E66A_3DBE ***Des
S1A_IW_SLC__1SDV_20220110T231926_20220110T231953_041405_04EC57_103E ***Des

2. DEM数据：
   使用的DEM数据为欧空局COP 30m
   下载方法请参阅QGIS下载各种DEM的插件（SRTM 90m/30m -ALOS 30m -Cop 30m/90m-NASADEM Global DEM）
   当然了，你也可以使用SRTM，如果网络条件好，SNAP也会自动下载DEM，包括上述数据。

3. 精密轨道数据
   这个不必多说，一定是最精密的POEORB数据，SNAP会根据数据自动下载，如果想手动下载，请参阅3种方法下载Sentinel-1精密轨道数据

2 处理步骤

• 把数据压缩包拖进SNAP
  

2.1 split

• 工具路径为Radar--Sentinel-1 TOPS--S-1 TOPS Split
  
• 选择数据，两景都要做split
  
• 选择subswath、pol（极化）、burst。这里我选择的是IW2、VV极化、2-7bursts，所有数据的设置要一致。选择brust的时候，鼠标拖动两遍的三角形，就可以移动位置了。设置好后点击RUN即可。
  
  

2.2 apply orbit 导入精密轨道

• 工具路径Radar--Apply Orbit File
  
  
• 选择Sentinel Precise（Auto Download）
  

2.3 查看数据的时空基线base line

• 工具路径Radar--Interferometic--InSAR SAtack Overview
• 点击Add Opened（我打开的是_orbit数据），再点击Overview，可以看到时间基线（Btemp）12天，空间基线（Bperp）56.64米，模拟相干系数（Modeld Coherence）0.94，说明还不错，当然，做形变的空间基线越短越好。
  

2.4 back-geocoding 配准

• 工具路径：Radar--Coregistration--S1 TOPS Coregistration--S-1 Back Geocoding
  
• 添加数据，第一行为主影像。如果数据较多，请结合上一节的时空基线选择主影像。
  
• 选择参考DEM，精度越高越好，可以自动下载，也可以选择电脑上已经下载好的DEM，这里我选择的是自动下载COP30。
  

2.5 Enhanced Spectral Diversity

• 工具路径 Radar--Coregistration--S1 TOPS Coregistration--S1 Enhanced Spectral Diversity
  
  默认即可

2.6 Deburst

就是把这些burst的缝接起来

• 工具路径Radar--Sentinel-1 TOPS--S-1 TOPS Deburst
  
  

2.7 Interogram Formation 生成干涉图

• 工具路径Radar--Interferometic--Products--Interferogram Formation
  
  
• 去平地相位、去地形相位；如果想制作DEM，则不需要去地形相位，参阅博文在SNAP中用sentinel-1数据制作DEM
  
• 近乎完美的蝴蝶纹
  

2.8 Multilook 多视

• 工具路径：Radar--SAR Utilities--Multilook
  
  
• 多视比默认为4:1，地距分辨率大概为14m
  
  

2.9 Goldstein Phase Filtering 相位滤波

• 工具路径Radar--Interferometic-Filtering--Goldstein Phase Filtering
  
  
  
  

2.10 Subset（可选）

• 工具路径Radar-Subset
  
• 参照flt之后的缠绕相位的图片，裁剪研究区，设定好范围之后，其他默认。
  
  
• 这是裁剪之后的范围
  
• 将裁剪后的成果save as。
  
  

2.11 snaphu中的解缠处理

snaphu的安装请参阅博文在SNAP中用sentinel-1数据制作DEM

2.11.1 snaphu–export 输出为snaphu文件

这个意思是把数据导出成snaphu能处理的格式，所以这里文件夹的命名就要有snaphu相关的字符。导出之后要到文件夹中找到相关文件

• 工具路径Radar--Interferometic--Unwrapping--Snaphu Export
  
  

• 设置导出路径，注意看这里的几个参数，包括分块、同时处理的块的数量、块之间的重叠，如果分块太多，块之间的重叠面积太小，可能会因为相位孤岛而导致解缠失败。当然，分块数量也是和电脑性能有关的，如果电脑性能若，就分块多一些，如果电脑性能好，就分块少一些，不管怎么分块，都要设置合适的重叠

• 这里我设置了两中不同的参数：

  • 1. 第一个是分成10*10=100块，同时处理4块，块间重叠为100
       
       
  2. 第二个是分块1*1=1，此时同时处理块数和块间已经无意义。

如果不分块，只有一块的话，处理时间可能比较久。

2.11.2 Snaphu-unwrapping 解缠（GUI图形界面）

• 工具路径Radar--Interferometic--Unwrapping--Snaphu-unwrapping
  

• 选择phase开头的snaphu.img格式的文件
  
  

• 这里解缠后导出的路径一定要精确到UnwPhase开头snaphu.hdr结尾的文件所在的文件夹。
  

• 解缠耗时较长，黑色界面会显示解缠进程。
  
  

2.11.2 Snaphu-unwrapping 解缠（terminal）

• linux系统
• 在之前snaphu–export的文件夹中打开terminal
  
• 打开snaphu.conf文件，复制snaphu -f …… 这一行，在terminal中粘贴并执行。
  
  

2.11.3 snaphu-Import，导入解缠好的文件

• 工具路径 Radar--Interferometic--Unwrapping--Snaphu Import
  

• 1- Read-Pahse选择之前做好的flt文件
  

• 2- Read-Unwrapped-Phase选择上一步解缠后的UnwPhase开头snaphu.hdr结尾的文件
  
  

• 3-snaphuimport默认
  

• 4- Write 选择写入路径，就是转换成snap格式。
  

• 可见，S1A_IW_SLC__1SDV_20211229T231953_20220110_unwrapped.dim就是解缠后的SNAP格式的文件。
  

- 解缠结果

• 上文提到的第一种分块4*4=16的解缠结果，重叠100，可见解缠结果不太好
  
• 上文提到的第二种分块6*6=36的解缠结果，效果较好。但是这种设置是看电脑配置（尤其是内存）和数据量的，所以要多试试，且相同配置，在不同时候也看跑出不同的结果，这也是snaphu有时候的bug。
  

2.11 Phase to Dispalcement相位转形变

• 工具路径
  
  
  

2.12 导出成果为tif

• 点击数据名称（displacement），点击左上角的file–export–GeoTIFF/BigTIFF，选择文件夹，导出即可。
  
  

感谢阅读！