由于大坝垂线监测是从31日上午8点开始的，因此，为了便于结果的验证，本书选取了采集时刻为31日8：00以后的GBSAR数据共457景进行大坝变形分析。监测时段内，由于受到天气及设备自身原因出现若干次监测中断，因此，有必要分析是否受此影响出现低质量的SAR影像，利用影像低阈值0.56剔除了时序中相干性较差的3幅影像，最终保障整体较高的相干均值，如图10-6所示。

图10-7为时序影像各像元的相干均值频数直方图，可见大多数像元时序相干均值大于0.55，并且少部分大坝坝体的像元相干均值高于0.9。本实验采用双阈值提取PS点，考虑到数据质量以及点位分布，利用5×5的窗口统计相干性，设定相干阈值为0.8且振幅离散指数为0.3。图10-8为PS点提取结果，双阈值法可以较好地去除虚假信号，保留较高的时空相干点。从图10-9可见，提取的PS点信噪比均在25dB以上，基本提取出各坝段上高信噪比点位。图10-10与图10-11分别为提取PS点离散指数直方图以及相干性均值直方图，可以看出离散指数直方图中大多数PS点在0.2附近，相干均值直方图中大多数PS点主要位于区间[0.9，1]内。经过计算得到共2733个PS点，约占所有像元总数的5%，点位主要分布于大坝与坝肩两侧的边坡，较为均匀合理。

图10-6　剔除低质量影像的时序相干均值

图10-7　影像所有像元的相干直方图

图10-8　双阈值法提取的PS点(www.daowen.com)

图10-9　PS点时序信噪比

图10-10　PS点离散指数直方图

图10-11　PS点相干性均值直方图

因监测时段跨越三天时间，数据量较大且天气情况变化较为剧烈，在时序干涉处理前为提高运行效率，降低噪声相位的影响，确保在较短的时间间隔内场景不会发生较大变化，本实验对时序SAR影像采用时序上的“多视”，即选取连续观测的5个相邻影像干涉取平均，不仅可以减少随机噪声对相位的影响，也可以提高时序解算效率。