ارزيابي و مقايسه داده هاي پلاريمتريك دوگانه سنجنده Sentinel1A و TerraSARX در بهينه سازي شاخص پراكندگي دامنه به منظور بهبود الگوريتم تداخل سنجي PSInSAR

داده‌هاي  پلاريمتريك، يك منبع  اطلاعاتي  اضافي  در  تداخل ‌سنجي  راداري  محسوب  مي‌شوند  كه  مي‌توانند  با  كمك  بهينه‌سازي  پلاريمتري   با  الگوريتم ‌هاي  مختلف  تداخل ‌سنجي  راداري  تركيب  شده  و منجر  به  بهبود  كارايي  اين  الگوريتم ‌ها  شوند.  تركيب  اطلاعات  پلاريمتري و تداخل ‌سنجي  راداري،  كه  تحت  عنوان  تداخل ‌سنجي  راداري  پلاريمتريك  معرفي  مي‌شود،  مي‌تواند  منجر  به  افزايش  همدوسي  و تعداد  پيكسل‌هاي  پراكنش ‌گر  دائمي  شود.  اين تكنيك  بر  اساس  بهينه ‌سازي  پلاريمتريك  كانال ‌هاي  پلاريمتريك  را  با  يكديگر  تركيب  كرده  و كانال  بهينه‌اي  را توليد  مي‌كند  كه  در  آن  تراكم  و كيفيت  فاز  پيكسل ‌هاي پراكنش ‌گر  دائمي  نسبت  به  كانال ‌هاي  خطي  افزايش  پيدا  كند.  در هر  پيكسل  اين  كانال  بهينه، بردار  مكانيزم  پراكنشي  كه  منجر  به  بهينه ‌ترين  مقدار  از  تابع  هدف  مسئله  بهينه ‌سازي  شود  به  عنوان  بردار  مكانيزم  پراكنش  بهينه  انتخاب  مي‌شود.  با  توجه  به اهميت موضوع  تراكم پيكسل‌هاي  پراكنش‌گر  دائمي  قابل  اعتماد  در  موفقيت  روش ‌هاي  PSI،هدف  اصلي  اين  مقاله  استفاده  از  اطلاعات  پلاريمتريك  دوگانه  سنجنده  Sentinel1A و  TerraSARXدر  الگوريتم  تداخل ‌سنجي  PSInSARمعمولي  و مقايسه  و ارزيابي  اين  داده‌ها در  افزايش  تراكم  پيكسل ‌هاي  پراكنش ‌گر  دائمي  مي ‌باشد.  در اين  تحقيق  تركيب اطلاعات  پلاريمتريك  دوگانه  با الگوريتم  تداخل ‌سنجي  PSInSAR  به  كمك  بهينه ‌سازي  شاخص  پراكندگي  دامنه  انجام  گرفت.  به منظور  بررسي  رويكرد  پيشنهادي  اين  تحقيق، تعداد  40  تصوير پلاريمتريك  دوگانه (VV/VH)سنجنده  Sentinel1A در  بازه زماني فوريه 2017  تا  مي 2018و  20 تصوير  پلاريمتريك  دوگانه   (HH/VV) سنجنده  TerraSARX  در  بازه زماني  جولاي2013  تا  آپريل 2014  مورد استفاده  قرار  گرفت.  نتايج  نشان مي ‌دهد  بهينه ‌سازي  پلاريمتريك  با  داده ‌هاي  S1A تراكم  PSها  را  براي  كل منطقه، منطقه  شهري  و منطقه  غير شهري  به  ترتيب  حدود  1.7 برابر،  1.6برابر  و 1.9  برابر  افزايش داد. همچنين اين افزايش در  مورد  داده‌هايTSX به  ترتيب حدود 3  برابر، 3.2 برابر  و  2.9 برابر بود.