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基于自配准BP算法的机载差分干涉SAR研究的任务书
一、研究背景
合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）是一种在空间和时间上综合的雷达成像技术，其具有全天候、全天时等特点，被广泛应用于地球观测、遥感地质勘探、环境监测、军事目标识别和自然灾害等领域。差分干涉合成孔径雷达（DifferentialInterferometrySyntheticApertureRadar，DInSAR）是应用SAR技术进行地表形变监测的一种方法。DInSAR技术通过对时间序列SAR影像的干涉图进行叠加，可以得到地表形变的空间分布图，为地质灾害、地下资源勘探、土地利用和城市化等提供了极其重要的信息。
然而，在机载SAR监测中，由于自航行轨迹的非确定性、传感器运动的动态范围及姿态,SAR影像的大幅误差使DInSAR技术的实现变得复杂，限制了DInSAR应用的精度和可靠性。传统的DInSAR技术通常采用双差异（DoubleDifference）算法校正干涉相位。但是，这种方法需要使用两组相邻的观测数据，导致数据覆盖率较低。当前的解决方法转向采用同步地或联合地配准的校正方法以提高精度。
自配准BP算法是运用BP人工神经网络进行数据自适应配准的一种方法。此方法通过输入相邻两幅预处理SAR图像，进行自适应神经网络训练，并将网络训练的结果作为一个参数输入误差模型，从而实现了自动判别各路覆盖范围，进而自动配准。自配准BP算法有利于提高像数覆盖率和配准精度，是SAR影像自动配准的一种有效方法。
二、研究目的和意义
本次研究旨在利用自配准BP算法进行机载差分干涉SAR的数据自适应配准，提高机载SAR监测DInSAR技术的精度和可靠性。主要目标如下：
1.研究自配准BP算法原理，构建自适应神经网络模型;
2.开发基于自适应神经网络的机载差分干涉SAR数据自适应配准方法，实现机载SAR影像的自动配准;
3.通过实验验证自配准BP算法配准精度与传统双差异算法的比较，优化机载差分干涉SAR技术的实现。
该研究的意义不仅是提高机载SAR监测DInSAR技术的精度和可靠性，也是对自适应神经网络在SAR影像配准中的应用进行的一次探索和应用，具有一定的创新性和实用价值。
三、研究内容和方案
1.利用小波变换对SAR影像进行预处理，提取干涉相位;
2.构建自适应神经网络模型，学习相邻两幅SAR图像之间的空间关系，实现自适应预测;
3.设计自适应误差模型，根据神经网络输出得到误差模型中的参数;
4.基于误差模型进行机载SAR影像自适应配准，包括影像的平移、旋转和缩放，以实现精确的数据配准；
5.利用同步地或联合地影像配准算法验证自配准BP算法的效果，并比较双差异法和自配准BP算法的配准精度；
6.根据研究结果，分析自配准BP算法的优势和局限性，提出优化方案。
四、研究计划
1.第一年
1)系统分析SAR影像自适应配准技术的发展及研究现状，熟悉BP神经网络的基础知识和理论；
2)开展小波变换的研究，提取SAR影像干涉相位；
3)构建BP神经网络模型，实现自适应神经网络训练。
2.第二年
1)设计误差模型，把神经网络输出得到的参数输入误差模型，从而将误差模型应用于自适应配准；
2)完成机载SAR影像的自适应配准，包括影像的平移、旋转和缩放；
3)利用同步地或联合地影像配准算法验证自配准BP算法的效果，并比较双差异算法和自配准BP算法的配准精度。
3.第三年
1)对自配准BP算法的优势和局限性进行分析，提出优化方案；
2)进行算法性能测试，比较各种算法的速度和分辨率等参数；
3)进行应用实验，对深度差分技术的灵敏度和有效性进行分析。
五、研究经费预算
本次研究需要的经费包括：设备购置费用、实验费用、管理费用和人员费用。
其中，设备购置费用约为10000元；实验费用约为15000元；管理费用约为5000元；人员费用约为20000元。总经费预算为50,000元。