Выбор однородных пикселей является ключевым этапом в распределённом радиолокационном интерферометрическом синтетическом апертурном радаре (Distributed Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar, DS-InSAR), который напрямую влияет на точность и надёжность последующей оптимизации фазы. Учитывая недостатки существующих алгоритмов выбора однородных пикселей при малом количестве изображений и балансировке ошибок первого и второго рода, предложен алгоритм динамического выбора однородных образцов с интеграцией регионального роста (Dynamic Center Growing Selector, DCGS). Вначале алгоритм выбирает начальный локальный набор однородных точек на основе проверки отношения правдоподобия, затем динамически обновляет опорные пиксели изнутри наружу, используя идею регионального роста, и, наконец, с помощью гамма-теста определяет принадлежность однородных пикселей. Согласно моделированию методом Монте-Карло, алгоритм DCGS достигает среднего стандартного отклонения (STD) 0,014 при шести условиях образцов, что на 68,4%, 63,2%, 67,9% и 10,7% лучше по сравнению с тестами обобщённого отношения правдоподобия (GLRT), Колмогорова-Смирнова (KS), Баумгартнера-Вайса-Шиндлера (BWS) и тестом доверительного интервала гипотезы (HTCI) соответственно. Реальное экспериментальное подтверждение проведено с использованием изображения Sentinel-1 в районе Сюаньань провинции Хэбэй. Результаты показывают, что алгоритм DCGS достигает минимальных значений PSD (суммы фазовых различий), SPD (стандартного отклонения фазы) и RPN (числа точек остатков). По сравнению с HTCI алгоритм улучшает показатели на 2,6%, 8,9% и 18,4% соответственно; превосходит BWS и HTCI по подавлению шума, сохранению разрешения и устойчивости к изменениям образцов.

Распределённые объекты;DS-InSAR;Выбор однородных пикселей;Региональный рост;Непараметрическое тестирование гипотез;Мониторинг деформаций