ISCE-stamps的sbas时序insar基本流程(二)：stamps处理

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分类专栏： InSAR 文章标签： linux

于 2022-10-19 09:13:49 首次发布

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本文介绍了使用ISCE-stamps进行sbas时序InSAR处理的详细步骤，包括创建input_file文本文件、调整参数、运行处理脚本、在MATLAB中进行数据加载和预处理、设置相干性和基线限制、执行多视处理以及最终的patch文件夹合并。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.建立input_file文本文件

与SLC、DEM、Process等文件夹，同一级别下创建input_file文本文件，如下图：

input_file文本文件内容如下：

source_data slc_stack
slc_stack_path /data_10t/menyuan2017_2021/Process/merged/SLC
slc_stack_reference 20170320
slc_stack_geom_path /data_10t/menyuan2017_2021/Process/merged/geom_reference
slc_stack_baseline_path /data_10t/menyuan2017_2021/Process/merged/baselines
range_looks 40
azimuth_looks 10
aspect_ratio 4
lambda 0.056
slc_suffix .full
geom_suffix .full

具体意思如下图

如果做sbas，在/isce2/contrib/timeseries/prepStackToStaMPS/bin/make_single_reference_stack_isce中，在第二行set generate_ifgs=n，将y改成n。

在menyuan2016_2021此文件夹下面运行，如下命令：

make_single_reference_stack_isce

就会把input_file变成input_file_20170320文件，同时生成INSAR_20170320文件夹。

2.sbas处理

一，进入INSAR_20170320文件夹中，打开终端，先运行命令

mt_extract_info_isce

二，然后在此文件夹下，打开matlab,在matlab中输入ps_load_info

ps_load_info

生成Loading info into matlab...
SETPARM: heading = -10.3323
SETPARM: lambda = 0.056

三，输入sb_find(0.4,48,150) ,0.4代表最小相干性，48代表最大空间基线48天，150代表最大空间基线150m,保存时间基线图，如下图。

RHO_MIN：最小相干性（默认=0.50）
DDIFF_MAX：总去相关的天数（默认=1500）
BDIFF_MAX：以 m 为单位的关键基线（默认值 = 1070

sb_find(0.2,100,180)

四，在INSAR_20170320文件夹中，打开终端输入

make_small_baselines_isce

生成文件。

五，做多视，在INSAR_20170320文件夹中，放入多视文件prep_ml_isce.m。然后在matlab中,敲入下面的命令

prep_ml_isce('40l')

修改mt_prep_isce的161行代码，加入SMALL_BASELINES英文。

不做多视就不需要改mtprep_isce,里面不加SMALL_BASELINES.

七，cd MultiProc文件夹，打开终端，输入mt_prep_isce中，0.6是sbas，0.4是ps,指阈值，3距离向patch，3方位向patch，20距离向重复区域，20方位向重复区域。

mt_prep_isce 0.6 3 3 50 200

生成9个patch文件夹。

八，在MultiProc文件夹中，打开matlab,，做sbas，输入下面命令

 setparm('small_baseline_flag','y')
setparm('unwrap_method','3D_QUICK');

九，cd每个patch文件夹，在每个patch文件夹里面运行

stamps(1,5)

cd上一级即MultiProc文件夹中，运行，5应该是合并9个patch文件夹

stamps（5，5）
ps_plot('w')
stamps(6,7)

如果你从我的教程学会处理insar数据，请引用我的文献，非常感谢
Wang X, Li S, Tao T, et al. Interseismic strain accumulation across the Tuolaishan–Lenglongling segment of the Qilian–Haiyuan fault zone prior to the 2022 Mw 6.7 Menyuan earthquake from Sentinel-1 InSAR time series[J]. Acta Geophysica, 2025, 73(1): 143-161.