Выбор однородных элементарных ячеек является ключевым этапом в распределенной системе интерферометрического синтетического апертурного радара с рассеянными объектами (Distributed Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar, DS-InSAR), напрямую влияющим на точность и надежность последующей оптимизации фазы. В связи с недостатками существующих алгоритмов выбора однородных ячеек при небольшом количестве изображений и балансе ошибок первого и второго рода, предложен алгоритм динамического выбора однородных образцов с интеграцией регионального роста (Dynamic Center Growing Selector, DCGS). Сначала алгоритм выбирает начальный локальный набор однородных точек на основе проверки отношения правдоподобия, затем динамически обновляет опорные элементы изнутри наружу на основе идеи регионального роста, и наконец с помощью проверки Гамма определяет принадлежность однородных элементарных ячеек. По результатам моделирования методом Монте-Карло алгоритм DCGS показал среднее стандартное отклонение (STD) 0.014 при шести условиях выборки, что представляет улучшение на 68,4%, 63,2%, 67,9% и 10,7% по сравнению с обобщенной проверкой отношения правдоподобия (GLRT), критерием Колмогорова-Смирнова (KS), тестом Баумгартнера-Вайса-Шиндлера (BWS) и алгоритмом проверки доверительного интервала гипотезы (HTCI) соответственно. Реальная проверка была проведена на изображениях Sentinel-1 в районе Сюнъань провинции Хэбэй, результаты показали, что алгоритм DCGS достиг минимальных значений суммы фазовых разностей (PSD), стандартного отклонения фазы (SPD) и количества остаточных точек (RPN); по сравнению с алгоритмом HTCI показатели производительности улучшились на 2,6%, 8,9% и 18,4% соответственно; в подавлении шума, сохранении разрешения и устойчивости к изменению выборок алгоритм превзошел тест BWS и HTCI.

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