Die Auswahl homogener Pixel ist ein entscheidender Schritt bei der verteilten Streuer-synthetischen Apertur Radar-Interferometrie (DS-InSAR) und beeinflusst direkt die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der nachfolgenden Phasenoptimierung. Aufgrund der Mängel bestehender Algorithmen zur Auswahl homogener Pixel bei geringer Bildanzahl sowie des Ausgleichs von Fehlern des Typs I und II wird ein dynamischer Algorithmus zur Auswahl homogener Proben mit integrierter Regionen-Wachstum-Methode, DCGS (Dynamic Center Growing Selector), vorgeschlagen. Der Algorithmus wählt zunächst anhand eines Likelihood-Quotienten-Tests eine anfängliche lokale Gruppe homogener Punkte aus, aktualisiert dann die Referenzpixel nach dem Prinzip des Regionenwachstums dynamisch von innen nach außen und bestimmt schließlich die Zugehörigkeit homogener Pixel mittels Gamma-Test. Monte-Carlo-Simulationen zeigen, dass der durchschnittliche Standardabweichungswert (STD) des DCGS-Algorithmus bei sechs Probe-Bedingungen 0,014 beträgt und damit im Vergleich zu den Generalized Likelihood Ratio Test (GLRT), Kolmogorov-Smirnov (KS), Baumgartner-Weiss-Schindler (BWS) und Hypothesis Test of Confidence Interval (HTCI) Algorithmen um 68,4 %, 63,2 %, 67,9 % bzw. 10,7 % verbessert wurde. Eine reale experimentelle Validierung mit Sentinel-1-Bildern aus der Region Xiong’an in der Provinz Hebei ergab, dass die Summe der Phasendifferenzen (SPD), die Phasen-Standardabweichung (PSD) und die Anzahl der Residualpunkte (RPN) für den DCGS-Algorithmus die niedrigsten Werte aufweisen; im Vergleich zum HTCI-Algorithmus wurden Leistungssteigerungen von 2,6 %, 8,9 % und 18,4 % erzielt; und er übertrifft die BWS- und HTCI-Tests hinsichtlich Rauschunterdrückung, Auflösungserhaltung und Robustheit gegenüber Probenänderungen.

Verteiltes Ziel;DS-InSAR;Auswahl homogener Pixel;Regionenwachstum;Nichtparametrischer Hypothesentest;Deformationsüberwachung