Fehlereinflussanalyse und Korrekturverfahren für UAV-basiertes InSAR mit ungekoppelten Plattformen

Die beschleunigten Auswirkungen des Klimawandels erfordern präzise und flexible Messsysteme. Klassische Synthetic Aperture Radar (SAR)-Systeme auf Satelliten oder bemannten Flugzeugen liefern zwar eine globale Abdeckung, sind jedoch kostenintensiv und in ihrer zeitlichen Flexibilität stark eingeschränkt. UAVs (Uncrewed Aerial Vehicles) bieten hier eine vielversprechende Alternative: Sie ermöglichen SAR-Messungen nahezu orts- und zeitunabhängig mit hoher Wiederholrate und räumlicher Flexibilität. Ein Schlüsselverfahren in diesem Kontext ist die SAR-Interferometrie (InSAR), die durch Auswertung von Phasendifferenzen hochgenaue digitale Höhenmodelle und Zeitreihen von Bodenbewegungen liefern kann.
Für UAV-basierte InSAR-Systeme spielt die präzise Lokalisierung der Plattformen eine zentrale Rolle. Fehler in der Positions- oder Trajektoriebestimmung wirken sich direkt auf die Interferometrie und somit auf die Qualität der Ergebnisse aus. Besonders herausfordernd ist dies in Szenarien mit ungekoppelten Sender- und Empfängersystemen, wie sie bei Repeat-Pass- oder bi-/multistatischem InSAR auftreten.

Ziel der Arbeit ist es, Fehlereinflüsse auf UAV-basiertes InSAR systematisch zu untersuchen und Korrekturverfahren wie die Residual Motion Error (RME)-Korrektur auf ihre Anwendbarkeit zu prüfen. Dazu sollen zunächst geeignete Metriken zur Bewertung der Lokalisierung und der Bildqualität definiert werden. Anschließend wird analysiert, inwiefern Postprocessing-Ansätze zur Verbesserung der Bildgebung beitragen können. Ein Ansatz wäre die Nutzung unterschiedlicher Blickwinkel und Sub-Aperturen, um zusätzliche Phaseninformationen zu gewinnen. Neben Ansätzen aus der Literatur können auch eigene Ideen entwickelt und getestet werden.
Die Arbeit bietet Einblicke in UAV-basierte Radarsysteme, InSAR-Signalverarbeitung und Bewertungsverfahren für interferometrische Bildgebung.