EZ-InSAR (früher bekannt als MIESAR, Matlab Interface for Easy-to-Use Synthetic Aperture Radar Interferometry) ist eine in MATLAB geschriebene Toolbox für interferometrische Radargeräte mit synthetischer Apertur über eine benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche (GUI) (InSAR)-Daten Verarbeitung unter Verwendung des Open-Source-Softwarepakets (ISCE+StaMPS/MintPy) für die Verarbeitung. Die Toolbox kann jetzt SAR-Interferogramme mit ISCE generieren und Verschiebungszeitreihenanalysen mit der Persistent Scatters (PS)- oder Small-Baselines (SBAS)-Methode mit StaMPS oder MintPy durchführen. Der Installationsprozess ist wie folgt.
1. Installieren Sie Ubuntu LTS
2. Installieren Sie den Ubuntu-Remotedesktop
sudo apt-get install xserver-xorg-core
sudo apt-get -y install xserver-xorg-input-all
Starten Sie den Desktop neu. Sie müssen ihn jedes Mal starten, wenn Sie ihn zum ersten Mal verwenden.
sudo /etc/init.d/xrdp restart
Nach erfolgreichem Start wird es angezeigt. 
Verwenden Sie Windows Remote Desktop, um eine Verbindung herzustellen
. Geben Sie Ihr Ubuntu-Konto und Ihr Passwort ein. Installieren
Sie nach der Eingabe, wie in Abbildung
3 gezeigt, die Python-Umgebung. Es wird empfohlen, Mamba zu installieren. Hier finden Sie eine Einführung in den Unterschied zwischen ihm und der Conda-Umgebung.
Der Unterschied zwischen Conda und Mamba.
Die unterste Ebene von Mamba basiert auf Conda. Conda ist Single-Threaded. Mamba wurde für das Herunterladen mit mehreren Threads optimiert. Mamba ist mit Conda-Befehlen kompatibel.
Verwenden Sie Multithreading, um Repository-Daten und -Pakete herunterzuladen. Mamba verwendet libsolv, um die Abhängigkeitsauflösung zu beschleunigen. Der Kernteil von
Mamba ist in C++ implementiert, um maximale Ausführungseffizienz zu erzielen.
Das Wichtigste ist, dass Mamba perfekt mit Conda verwendet werden kann. Kompatibel ( Ersetzen Sie einfach Conda durch Mamba im Conda-Ausführungsbefehl.
Installationscode
curl -L -O https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Mambaforge-Linux-x86_64.sh
bash Mambaforge-Linux-x86_64.sh
sudo apt install gcc g++ gawk tcsh build-essential make git
pip install wget gitpython tree mamba
Erstellen Sie eine Python-Umgebung
sudo apt install python3.8-venv
python -m venv InSARenv
source InSARenv/bin/activate
4.
Referenzlink für die Installation von Matlab in Ubuntu: https://zhuanlan.zhihu.com/p/572662952
Nach der Installation müssen Sie die folgenden Toolboxen verwenden. Stellen Sie sicher, dass sie alle installiert sind, und überprüfen Sie die Version.
Kurvenanpassungs-Toolbox
, Finanz-Toolbox,
Bildverarbeitungs-Toolbox,
Mapping-Toolbox,
Optimierungs-Toolbox,
Parallel-Computing-Toolbox,
Signalverarbeitungs-Toolbox
, Statistik- und maschinelles Lernen-Toolbox
5. Installieren Sie die für die InSAR-Verarbeitung erforderliche Umgebung
Erstellen Sie einen Installationspfad und laden Sie das Installationspaket herunter
# A. Define the path where you want the packages to be installed (Default:Your HOME path-"$HOME")
EZINSAR_HOME="$HOME" #Set the install path
tools_insar=$EZINSAR_HOME/tools_insar
tool_DIR=$tools_insar/proc_insar
sudo mkdir -p $tool_DIR
# B. Download the source code (EZ-InSAR, ISCE, MintPy, StaMPS, TRAIN)
## Download EZ-InSAR source file, and put the unzipped EZ-InSAR into the "EZINSAR" directory in $tool_insar.
sudo git clone https://github.com/alexisInSAR/EZ-InSAR.git $tools_insar/EZ-InSAR
sudo mv $tools_insar/EZ-InSAR $tools_insar/EZINSAR
## Download the InSAR processor codes
sudo git clone https://github.com/isce-framework/isce2.git $tool_DIR/isce2
sudo git clone https://github.com/insarlab/MintPy.git $tool_DIR/MintPy
sudo git clone https://github.com/insarwxw/StaMPS.git $tool_DIR/StaMPS
sudo git clone https://github.com/dbekaert/TRAIN.git $tool_DIR/StaMPS/TRAIN
# C. Edit the configuration file
## 1) - Copy the configure template file "config_InSARenv.template" from the "EZINSAR/EZINSAR_BIN/docs/" directory into "$tools_insar";
## - Check and replace the PATH variable "$EZINSAR_HOME" in "config_InSARenv.rc" (Line #3).
## - Check and replace the Path varialbe $APS_toolbox in TRAIN
## - The other variables do not need to be modified if you strictly follow this install instruciton.
sudo cp $tools_insar/EZINSAR/EZINSAR_BIN/docs/config_InSARenv.template $tools_insar/config_InSARenv.rc
sudo sed -i "/EZINSAR_HOME=/c\EZINSAR_HOME=$EZINSAR_HOME" $tools_insar/config_InSARenv.rc
sudo sed -i "/APS_toolbox=/c\APS_toolbox=$tool_DIR/StaMPS/TRAIN" $tool_DIR/StaMPS/TRAIN/APS_CONFIG.sh
## 2) Add the following lines in your "$HOME/.bashrc" file.
## Note you have to change the variable "$EZINSAR_HOME" if it is installed in a differnt PATH (e.g., /usr/local).
# EZ-InSAR & InSARenv
EZINSAR_HOME="$HOME"
export tools_insar="$EZINSAR_HOME/tools_insar"
alias load_insar='conda activate InSARenv; source $tools_insar/config_InSARenv.rc'
# **IMPORTANT**: Run `load_insar` in the terminal to load the "InSARenv" environmental and PATH variables before running EZ-InSAR each time.
5. Installieren Sie ISCE2
ISCE (InSAR Scientific Computing Environment) ist ein Open-Source-Software-Toolkit zur Überwachung der Erdoberflächenverformung und zur Erdbebenforschung. Es wird hauptsächlich zur Analyse von InSAR-Daten (Synthetic Aperture Radar Interferometry) verwendet, die von Satelliten oder Flugzeugen erfasst werden können, und dient zur Überwachung kleiner Verformungen auf der Erdoberfläche, wie z. B. Krustenbewegung, vulkanische Aktivität, Verformung nach Erdbeben usw.
ISCE bietet eine Reihe von Werkzeugen und Bibliotheken zur Verarbeitung von InSAR-Daten sowie Funktionen zur Datenvorverarbeitung, Kerninterferenzberechnungen, Verformungsmodellierung und Visualisierung. Dadurch können Geowissenschaftler und Erdbeobachtungsforscher die Verformungsprozesse auf der Erdoberfläche besser verstehen und so geologische und geophysikalische Phänomene besser verstehen.
ISCE ist ein Open-Source-Projekt, das vom NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL) entwickelt und gepflegt wird. Es wird häufig im Bereich der Geowissenschaften eingesetzt und bietet hohe Flexibilität und Skalierbarkeit bei der Verarbeitung von Radardaten mit synthetischer Apertur. Dieses Toolkit wird häufig für Forschungszwecke in Bereichen wie Krustenverformung, Gletscherveränderungen, vulkanische Aktivität und mehr verwendet. Die Installation nimmt hier mehr Zeit in Anspruch.
mamba install -c conda-forge isce2
6. MintPy installieren
MintPy (Miami INsar Time-Series-Software in PYthon) ist ein Open-Source-Software-Toolkit für die Datenverarbeitung und -analyse der Radarinterferometrie mit synthetischer Apertur (InSAR). Es wurde von Forschern der University of Florida entwickelt, um Wissenschaftlern und Ingenieuren dabei zu helfen, InSAR-Daten zu verarbeiten und zu analysieren, um zu verstehen, wie sich die Erdoberfläche verformt.
MintPy bietet eine Reihe von Funktionen, darunter Datenvorverarbeitung, Interferenzberechnung, Zeitanalyse, Verformungsmodellierung und Visualisierungstools. Benutzer können MintPy verwenden, um von Satelliten oder Flugzeugen erfasste Radarinterferenzdaten zu verarbeiten, um Oberflächenverformungen zu überwachen, die durch Krustenbewegungen, Erdbeben, vulkanische Aktivität, Grundwasserentnahme usw. verursacht werden. Das Toolkit verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche und unterstützt viele verschiedene InSAR-Datenformate.
MintPy ist ein leistungsstarkes und flexibles Tool, das für eine Vielzahl geowissenschaftlicher Forschungsbereiche geeignet ist, darunter Geologie, Geophysik, Umweltwissenschaften und mehr. Es kann Forschern helfen, wichtige Informationen über Oberflächenveränderungen aus InSAR-Daten zu extrahieren und zum Verständnis der Geländeentwicklung und Veränderungstrends in verschiedenen Regionen der Erde verwendet werden. Darüber hinaus ist MintPy ein Open-Source-Projekt, sodass Benutzer frei auf den Code zugreifen und ihn an spezifische Anforderungen anpassen können.
# Install the mintpy requirements first and then the source code.
#
cd $tool_DIR
mamba install -c conda-forge --file ./MintPy/requirements.txt
#Close and restart the shell for changes to take effect
python -m pip install -e ./MintPy
7. StaMPS installieren
StaMPS (Stanford Method for Persistent Scatterers) ist eine Berechnungsmethode und ein Toolkit zur Analyse von InSAR-Daten (Synthetic Aperture Radar Interferometry). Es wurde von Forschern der Stanford University entwickelt, um Oberflächenflecken (Persistent Scatterers) mit hoher Interferenzstabilität zu extrahieren und zu analysieren, bei denen es sich normalerweise um Oberflächenmerkmale wie Gebäude, Brücken, Strommasten usw. handelt.
Das Hauptziel von StaMPS besteht darin, Veränderungen in diesen Persistent Scatterers zu identifizieren und zu überwachen, um die Verformung der Bodenoberfläche zu verstehen. StaMPS sammelt mehrfach Satellitenradardaten, um die relative Stabilität der Speckle-Position in verschiedenen Beobachtungszeiträumen zu ermitteln und so die Verformung, Senkung oder Hebung der Oberfläche genau zu messen. Dies ist nützlich für Anwendungen wie geologische Forschung, Erdbebenüberwachung, Stadtplanung und Umweltüberwachung.
Das StaMPS-Toolkit umfasst eine Reihe von Werkzeugen und Algorithmen zur Datenverarbeitung, Interferenzberechnung, Verformungsmodellierung und Visualisierung. Es wird häufig zur Verarbeitung hochauflösender Satellitenradardaten wie TerraSAR-X, COSMO-SkyMed und Sentinel-1 usw. verwendet. StaMPS wird in der erdwissenschaftlichen Forschung häufig eingesetzt, insbesondere in den Bereichen Krustenbewegung, Erdbebenüberwachung, städtische Senkung usw., und liefert Wissenschaftlern wichtige Informationen über Oberflächenveränderungen.
Es ist zu beachten, dass StaMPS ein relativ komplexes Tool ist und eine gewisse Fachkenntnis erfordert, um die Ergebnisse korrekt zu verwenden und zu interpretieren. Daher wird es häufig von Experten und Forschern auf dem Gebiet der Geowissenschaften verwendet.
### check which version of gcc
gcc -v
#$ gcc version 9.3.0 (Ubuntu 9.3.0-17ubuntu1~20.04)
sudo apt install software-properties-common
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt install -y gcc-7 g++-7
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 7
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 7
sudo update-alternatives --config gcc
sudo update-alternatives --config g++
# A. Compile the files in the "src" directory in StaMPS
cd $tool_DIR/StaMPS/src
sudo make
sudo make install
# B. Install "snaphu" & "triangle"
# After the installation, run `which snaphu` && `which triangle` in the terminal to check their paths.
# If the echo paths are not "/usr/bin", then modify the varialbes "SNAPHU_BIN" and "TRIANGLE_BIN" in the "config_InSARenv.rc" to the correct values.
sudo apt install snaphu
sudo apt install triangle-bin
8. Installieren Sie EZ-InSAR
EZ-InSAR minimiert den Aufwand des Benutzers zum Herunterladen, Parametrisieren und Verarbeiten von SAR-Daten und macht sie so für diejenigen leicht zugänglich, die mit InSAR weniger vertraut sind, aber dennoch selbst Oberflächenverschiebungen generieren und analysieren können. EZ-InSAR ist auch ein Beitrag zum Projekt Atlantic Geohazard Risk Management Platform (AGEO), das vom Europäischen Fonds für regionale Entwicklung finanziert wird und darauf abzielt, zur Bewältigung geologischer Risiken in der Atlantikregion beizutragen.
Der Hauptvorteil dieser Toolbox ist ihre Benutzerfreundlichkeit, die es Benutzern, die mit der InSAR-Technologie nicht vertraut sind, ermöglicht, Open-Source-Tools für die Analyse der Oberflächenverformung zu nutzen. Ziel ist es, die InSAR-Technologie mehr Menschen zugänglich zu machen, um Oberflächenveränderungen und mögliche geologische Risiken besser zu verstehen.
mamba install fiona geopandas rasterio
cd $tool_DIR
curl "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip" -o "awscliv2.zip"
sudo unzip awscliv2.zip
sudo ./aws/install
Ändern Sie den Inhalt des Dokuments pathinformation.txt in EZINSAR_BIN im Installationsordner, ändern Sie den Kontonamen und das Passwort in das Konto und das Passwort der ASF-Website und verwenden Sie diese zum Herunterladen von Sentinel-1-Daten.
ASFID account-name
ASFPWD password
9. Testen Sie, ob die Installation erfolgreich ist.
Aktualisieren Sie die Installationsumgebung und laden Sie die Umgebung.
source $HOME/.bashrc
load_insar # warm up conda environment
echo $PATH
echo $TOOL_DIR $DATA_DIR $WEATHER_DIR
Testen Sie ISCE-2
topsApp.py -h
Die Installation ist wie folgt erfolgreich
MintPy testen
smallbaselineApp.py -h
Die Installation ist wie folgt erfolgreich:
Testen Sie PySolid
solid_earth_tides.py -h
Die Installation ist wie folgt erfolgreich
Testen Sie PyAPS
tropo_pyaps3.py -h
Die Installation ist wie folgt erfolgreich:
Testen Sie StaMPS
mt_prep_isce
Die Installation ist wie folgt erfolgreich:
10. Starten Sie EZ-InSAR
, um den Remote-Desktop aufzurufen, und geben Sie im Befehlsfenster Folgendes ein:
Load_insar
Laden Sie die Laufumgebung und geben Sie ein
matlab
Starten Sie die Matlab-Umgebung
wie folgt:
11. Verwenden Sie EZ-InSAR
, um EZ_InSAR in Matlab einzugeben, starten Sie die Software,
wählen Sie den Ausführungsordner in 2 aus und klicken Sie, um die Verarbeitungsoberfläche aufzurufen.
Spezifisches Referenzhandbuch zur Verwendung:
https://github.com/alexisInSAR/EZ-InSAR/ blob/Version_2_0_3_Beta/ EZINSAR_BIN/docs/EZ_InSAR_manual_v2_0_3_beta.pdf
12. Migration der Ubuntu-Umgebung.
Da Ubuntu standardmäßig auf dem Laufwerk C installiert ist, führt dies zu unzureichendem Speicherplatz auf dem Laufwerk C. Daher wird eine Migration empfohlen.
- Vorbereitung
Öffnen Sie CMD und geben Sie wsl -l -v ein, um den Namen und den Status der virtuellen WSL-Maschine anzuzeigen.
Ich habe erfahren, dass der vollständige Name der WSL dieser Maschine Ubuntu-22.04 ist und die folgenden Vorgänge darauf basieren.
Geben Sie wsl --shutdown ein, um es zu stoppen, und verwenden Sie erneut wsl -l -v, um sicherzustellen, dass es gestoppt wird. - Sicherung exportieren/wiederherstellen
Erstellen Sie ein Verzeichnis auf dem Laufwerk D, um die neue WSL zu speichern. Ich habe beispielsweise ein D:\Ubuntu_WSL erstellt.
Exportieren Sie ein Backup davon (benennen Sie es beispielsweise Ubuntu.tar)
wsl --export Ubuntu-22.04 D:\Ubuntu_WSL\Ubuntu.tar
Nachdem Sie bestätigt haben, dass die Backup-Datei Ubuntu.tar in diesem Verzeichnis angezeigt wird, melden Sie sich von der ursprünglichen WSL ab
wsl --unregister Ubuntu-22.04
Stellen Sie die Sicherungsdatei unter D:\Ubuntu_WSL wieder her
wsl --import Ubuntu-22.04 D:\Ubuntu_WSL D:\Ubuntu_WSL\Ubuntu.tar
Zu diesem Zeitpunkt startete ich WSL und stellte fest, dass es scheinbar wieder normal war, der Benutzer jedoch Root wurde und die zuvor verwendeten Dateien nicht mehr sichtbar waren.
- Stellen Sie den Standardbenutzer wieder her
. Geben Sie in CMD den ursprünglichen Benutzernamen der Linux-Distribution config --default-user ein
Ubuntu2204 config --default-user cham
Bitte beachten Sie, dass die Versionsnummer des Distributionsnamens hier eine reine Zahl ist, beispielsweise ist Ubuntu-22.04 Ubuntu2204.