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  • SARScape使用GACOS数据


    SARScape使用GACOS数据

    • 1 GACOS数据下载
    • 2 GACOS数据处理
      • 2.1 查看数据
      • 2.2 Import GACOS
      • 2.3 GACOS用于大气相位延迟校正
      • 2.4 GACOS用于高程校正
    • 3 GACOS在SBAS-InSAR中的使用

    1 GACOS数据下载

    GACOS官网
    在这里插入图片描述

    • Time of insterest(in UTC)时间设置
      这个在数据名称里面可以看到,如果数据的条带一致,那么每日拍摄时间应该也是一样的,如下图红框所示,T后面的数字就是HHMMSS,即10时18分43秒
      在这里插入图片描述

    • 选择二进制文件Binary grid
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    • 提交之后,如果没有出错,会弹出这个界面
      在这里插入图片描述

    • 然后等待邮件即可,邮箱里面有下载链接,一定要及时下载,数据只会在服务器上保存72小时,一般要几分钟至几个小时,取决于提交的数据空间范围和时间跨度

    2 GACOS数据处理

    2.1 查看数据

    • 下载好的GACOS数据为tar.gz格式
      在这里插入图片描述
    • 解压数据并查看Readme

    GACOS tropospheric delay maps are given in a grid binary format (4-byte float little endian, naming
    convention YYYYMMDD.ztd).

    2.2 Import GACOS

    • 工具路径/SARscape/Import Data/Other Format/GACOS,打开后会弹出help界面
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    • 弹出提醒,点击是,然后就可以看到Import Gacos了
      在这里插入图片描述

    • 输入GACOS数据,记得先解压,因为导入时候只能选择.ztd和.ztd.tif格式的数据,而下载好的数据是tar.gz格式的压缩包文件
      在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    • 快视图和导出设置
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
    • 这一步很快,立即完成
      在这里插入图片描述

    2.3 GACOS用于大气相位延迟校正

    工具地址:/SARscape/Interferometry/Interferometric Tools/Atmospheric Phase Delay Correction

    • 输入干涉图fint和斜距dem(srdem)
      在这里插入图片描述
    • 输入主master从slave影像的GACOS数据,一定要看准日期
      在这里插入图片描述
    • 在Parameters中的Atmosphere External Sensors(大气外部传感器)中选择GACOS
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    • 导出数据
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    2.4 GACOS用于高程校正

    • 高程校正,只需要在optional files中选择解缠文件
      在这里插入图片描述
    • 在parameters中勾选atmosphere height correlation flag(大气高度相关标志)为True
      通过选择此标志,算法会估算并从每个干涉图中删除大气的高度相关成分,使用“高度相关窗口大小 [m]”(大气部分)参数来定义过滤器的大小。
      在这里插入图片描述

    3 GACOS在SBAS-InSAR中的使用

    工具:/SARscape/Interferometric Stacking/SBAS/2 - Interferometric Process

    • 使用方法:
      将之前import好的GACOS数据导入对应的列表,在SBAS Interferometric Process的位置为Optional Water Vapour File List
      在这里插入图片描述

    如果要使用GACOS数据,请务必添加以下引用:

    Yu, C., Li, Z., Penna, N. T., & Crippa, P. (2018). Generic atmospheric correction model for Interferometric Synthetic Aperture Radar observations. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 123(10), 9202-9222.

    Yu, C., Li, Z., & Penna, N. T. (2018). Interferometric synthetic aperture radar atmospheric correction using a GPS-based iterative tropospheric decomposition model. Remote Sensing of Environment, 204, 109-121.

    Yu, C., Penna, N. T., & Li, Z. (2017). Generation of real‐time mode high‐resolution water vapor fields from GPS observations. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 122(3), 2008-2025.

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_41159191/article/details/127453080
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