La selección de píxeles homogéneos es un paso clave en el Radar de Apertura Sintética Interferométrica de Dispersores Distribuidos (DS-InSAR), que afecta directamente la precisión y confiabilidad de la optimización de fase posterior. Basado en las limitaciones de los algoritmos actuales de selección de píxeles homogéneos en cuanto a la cantidad reducida de imágenes y el equilibrio de errores de tipo I y II, se propone un algoritmo dinámico de selección de muestras homogéneas con crecimiento regional integrado llamado DCGS (Dynamic Center Growing Selector). Este algoritmo primero selecciona un conjunto inicial de puntos homogéneos locales mediante la prueba de razón de verosimilitud, luego actualiza dinámicamente los píxeles de referencia de adentro hacia afuera basándose en la idea de crecimiento regional y finalmente utiliza la prueba Gamma para determinar la pertenencia de los píxeles homogéneos. Los resultados de simulaciones Monte-Carlo muestran que el valor medio de la desviación estándar (STD) del algoritmo DCGS bajo 6 condiciones de muestra es 0,014, mejorando en un 68,4 %, 63,2 %, 67,9 % y 10,7 % en comparación con las pruebas Generalizadas de Razón de Verosimilitud GLRT, Kolmogorov-Smirnov KS, BWS (Baumgartner-Weiss-Schindler) y de Hipótesis del Intervalo de Confianza HTCI, respectivamente. Se realizó una validación experimental real utilizando imágenes Sentinel-1 de la región de Xiong’an en la provincia de Hebei, cuyos resultados mostraron que la suma de las diferencias de fase SPD, la desviación estándar de fase PSD y el número de puntos residuales RPN para el algoritmo DCGS fueron los más bajos; en comparación con el algoritmo HTCI se lograron mejoras de rendimiento del 2,6 %, 8,9 % y 18,4 % respectivamente; y supera a las pruebas BWS y HTCI en términos de supresión de ruido, mantenimiento de resolución y robustez frente a cambios en la muestra.

Objetivo distribuido;DS-InSAR;Selección de píxeles homogéneos;Crecimiento regional;Prueba de hipótesis no paramétrica;Monitoreo de deformaciones