1 PS方法
1.1 PS方法的特點和要點
PSInSAR方法的特點：形變監測的時間覆蓋範圍大，因爲可用的影像比較多，而不用過分考慮時間基線和垂直基線過大帶來的去相關問題；PS點上的地形精度可以提高到傳統InSAR無法企及的高度；大部分的大氣因素可以去除，這在小形變監測中比較重要。但是PSInSAR處理方法比較複雜，對數據的時間覆蓋範圍要求高（
PS點是一個分辨單元內部散射特別強烈的散射體，對於PS點而言，分辨單元內部其他的散射不特別強烈的散射體都是噪聲。正是因爲這個原因，PS方法中一般不進行預濾波和多視等降低分辨率的處理，因爲這樣會導致一個分辨單元內部有更多的散射體，大多數情況下更多的散射體意味着更多的噪聲。
PS方法開始於PS點的選取，但是這並不是個一勞永逸的事情，後面會逐步的去除錯誤的和不當的候選點，也會逐步添加一些ps點以提高PS點的密度。後面每一步的處理中判定PS的條件是：（去相關）相位噪聲的級別（the level of decorrelation noise）。這主要有兩種方法：
- 第一種方法需要建立形變隨時間變化的模型。首先通過相鄰像素作差分以去除大氣效應和軌道誤差帶來的誤差，然後剩下的相位主要就是由高程誤差和和形變帶來的，這可以通過綜合考慮序列干涉數據進行建模解算，解算完成之後誤差方程的殘差就可以作爲PS候選點相位噪聲的估計。
- 第二種方法主要是考慮到相位信息的空間相關性。空間濾波用來估計空間相關的干涉相位信息：形變、大氣效應以及軌道誤差導致的相位信息，估計出來之後，把這些信息從原有的干涉相位信息中減去，剩下的就是高程誤差導致的相位了。這可以通過綜合考慮序列干涉數據進行建模解算，解算完成之後誤差方程的殘差就可以作爲PS候選點相位噪聲的估計。
兩種方法最終都可以將形變信息從其他的信息中區分出來，這個區分是基於這樣的假設：形變導致的相位信息是時間相關的，大氣導致的相位信息是空間相關的，噪聲在時間和空間上都是無關的。
PS方法的其中一個優勢是可以研究某一個散射體的形變，而不是分辨單元的形變，這意味着處理方法已經深入到了像素的內部，這對於基礎設施以及建築物的監測具有重要意義。
PS方法的精度取決於：傳感器的特點、影像的數量，影像的時間覆蓋範圍、PS點的相干性以及距離參考點的距離。（仔細想一想這些好像對所有的MTInSAR都是成立的）
1.2 一種PS方法：the Delft implementation of PSI, DePSI
DePSI 是一種PSInSAR處理方法，處理步驟主要有：
- 干涉圖生成：主輔影像過採樣、粗匹配、精匹配、輔影像重採樣、干涉圖生成（這個過程Doris可以實現）
- PS點選擇
- 僞糾正，這是爲了確保PS點的振幅不受觀測幾何和衛星系統特點的影響，不滿足這個特點的PS候選點要被排除。
- PS點相位觀測值，包括兩個內容：主影像的選取；對同一干涉圖上個的各個PS點作差分。對第二個內容的簡單解釋如下，差分之前有測量值
φ ms p ，其中，m,s 分別表示主輔影像，p 表示第p 個PS點。這裏因爲相位纏繞，φ ms p 並不具有可譯性，但是對不同的點作差分後，情況會變得不同。φ ms pq 表示兩個PS點的相位差，其中同時包含有時間差異和空間差異，是的，這裏需要一個時間參考點和空間參考點。對於K 幅SAR影像，P 個PS點，獨立的差分相位值有（K−1)（P−1） 個。 - 模型解算（包括數學模型和統計模型）、精度評價、以及質量控制。其中一些要點是數學模型中考慮了PS點的亞像素誤差以及多普勒中心頻率，不知道是不是所有的MTInSAR方法都考慮了；位置數是相位纏繞整數值、高程誤差以及形變，方程不滿秩，添加了虛擬觀測方程；關於精度評價和質量控制還沒有看懂。
2 SBAS方法
SBAS方法的命名來自於其基線配置方面的考慮：小基線，即最小化時間、視角方面的差異，以最大限度地減小去相關和高程誤差的影響，這也是其和PS方法的最主要區別。去相關的影響還可以進一步通過spectral filteringin range and discarding of the non-overlapping Doppler frequencies in azimuth以及multilooking interferograms 等方法削弱（雖然並不會總是奏效，例如對於森林區域的一片空地，多視處理只會增加去相關）。是否進行預濾波和多視處理也是其和PS方法的主要區別。
SBAS的處理對象不再是PS點：PS targets resolution cells dominated by a single scatterer and the latter targets cells with many scatterers, none of which dominate.
SBAS方法利用解纏後的相位，估計出平均形變速度之後，可以通過時域的高通濾波和空間域的低通濾波（大氣帶來的相位信息是空間上相關，時間上隨機的）去除大氣的影響，估計形變時間序列常用的方法是singular value decomposition (SVD) approach
SBAS方法有許多改進版本，改進的方面主要有：通過分別處理高質量和低質量的InSAR影像數據糾正解纏誤差；迭代進行形變估計和大氣效應去除
3 綜合PS和SBAS的方法
PS方法一般只有一個主影像（star型基線），而SBAS方法則有多個主影像。
One might suppose that a full-resolution small baseline approach is equally good as a persistent scatterer approach alsofor cells dominated by a single scatterer, but in fact there are two advantages that the PS approach has in this case. The first is that all interferograms can be created with respect to a single master. This allows for a reduction of the noise contribution of the master image prior to phase unwrapping, as it is present in all interferograms. The second is that no spatial filtering is applied, which avoids increasing the noise contribution of non-dominant scatterers by coarsening of the resolution. Therefore the two approaches can be considered as complementary, in the usual case where a data set contains pixels with a range of scattering characteristics.
所以，有一類方法是綜合PS和SBAS的方法，其中既用到了PS點，也用到了時間相關像素。
By combining both approaches signal can be extracted from more pixels overall, improving the spatial sampling, and the signal-to-noise ratio can be improved for pixels that are selected by both approaches. Improvement of the spatial sampling is important not only because the resolution of any deformation signal is increased, but also because it allows for more reliable phase-unwrapping.。
參數估計的有：least-squares , singular value decomposition, or L1-norm minimization.
4 參考文獻
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