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薄荷Py

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Version 1.6.1

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薄荷Py

PYthon 中的邁阿密 INsar 時間序列軟體（MintPy as /mɪnt paɪ/）是用於干涉合成孔徑雷達 (InSAR) 時間序列分析的開源軟體包。它讀取 ISCE、ARIA、FRInGE、HyP3、GMTSAR、SNAP、GAMMA 或 ROI_PAC 格式的干涉圖堆疊（配準和展開），並產生三維（空間中的 2D 和時間中的 1D）地面位移。它包括常規時間序列分析（ smallbaselineApp.py ）和一些獨立的工具箱。

該套件在 1.1.1 版本之前稱為 PySAR。對於 1.1.2 及更高版本，我們使用 MintPy 來代替。

這是「按原樣」向您提供的研究代碼，不保證其正確性。使用風險自負。

1. 安裝

2.運行MintPy

2.1 常規工作流程`smallbaselineApp.py`

MintPy 讀取一堆干涉圖（來自 SNAPHU 的展開干涉圖、相干性和連接組件（如果可用））和幾何檔案（DEM、查找表、入射角等）。您需要提供文件所在的路徑，MintPy 會處理剩下的事情！

smallbaselineApp.py                         # run with default template 'smallbaselineApp.cfg'
smallbaselineApp.py < custom_template >       # run with default and custom templates
smallbaselineApp.py -h / --help             # help
smallbaselineApp.py -H                      # print    default template options
smallbaselineApp.py -g                      # generate default template if it does not exist
smallbaselineApp.py -g < custom_template >    # generate/update default template based on custom template

# Run with --start/stop/dostep options
smallbaselineApp.py GalapagosSenDT128.txt --dostep velocity  # run step 'velocity' only
smallbaselineApp.py GalapagosSenDT128.txt --end load_data    # end run after step 'load_data'

在smallbaselineApp.py內部，它讀取展開的干涉圖，將它們全部引用到同一相干像素（參考點），計算相位閉合併估計展開誤差（如果已要求），將乾涉圖網路反轉為時間系列，計算時間相干性以評估反演質量，校正本地振盪器漂移（僅適用於Envisat），校正分層對流層延遲（使用全球大氣模型或相位高度比方法），刪除相位斜坡（如果已要求），修正DEM誤差，...最後估計速度。

每個步驟的設定參數均使用可自訂文字檔案smallbaselineApp.cfg中的預設值啟動。

加拉巴哥費爾南迪納火山的範例，包含 Sentinel-1 數據

wget https://zenodo.org/record/3952953/files/FernandinaSenDT128.tar.xz
tar -xvJf FernandinaSenDT128.tar.xz
cd FernandinaSenDT128/mintpy
smallbaselineApp.py ${MINTPY_HOME} /docs/templates/FernandinaSenDT128.txt

結果繪製在./pic資料夾中。要探索更多數據資訊和視覺化，請嘗試以下腳本：

info.py                    # check HDF5 file structure and metadata
view.py                    # 2D map view
tsview.py                  # 1D point time-series (interactive)
plot_coherence_matrix.py   # plot coherence matrix for one pixel (interactive)
plot_network.py            # plot network configuration of the dataset
plot_transection.py        # plot 1D profile along a line of a 2D matrix (interactive)
save_kmz.py                # generate Google Earth KMZ file in points or raster image
save_kmz_timeseries.py     # generate Google Earth KMZ file in points for time-series (interactive)

2.2 客製加工配方

MintPy 是一個具有單獨實用程式腳本的工具箱。只需使用-h / --help運行腳本即可查看其用法，您可以建立自己的客製化處理配方！以下是一個範例，用於比較根據位移時間序列估計的速度與不同的對流層延遲校正。

2.3 在`mintpy`模組之上構建

MintPy 在 Python 中使用實用程式類別和函數進行模組化，並在程式碼層級進行了很好的註解。熟悉 Python 的使用者可以在mintpy.objects和mintpy.utils之上建立自己的函式和模組。但是，我們還沒有完整的 API 文件網站（也許您可以貢獻這個！）。以下是從 HDF5 檔案讀取位移時間序列 3D 矩陣的範例。

 from mintpy . utils import readfile
ts_data , meta = readfile . read ( 'timeseries_ERA5_ramp_demErr.h5' )

3. 文件

Yunjun 等人詳細描述了軟體中實現的演算法。（2019）。

快速開始使用範例資料集
範例資料目錄
範例範本文件
Jupyter Notebook 中的教程

4. 聯絡我們

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5. 貢獻

冒名頂替症候群免責聲明：我們需要您的幫助。不，真的。

您腦海中可能有個小聲音告訴您，您還沒準備好成為開源貢獻者；你的技能還不足以做出貢獻。你能提供什麼？

我們向你保證──你腦子裡的小聲音是錯的。如果你會寫程式碼，你就可以向開源貢獻程式碼。為開源專案做出貢獻是提高編碼技能的絕佳方式。編寫完美的程式碼並不是衡量一個優秀開發人員的標準（這會讓我們所有人都失去資格！）；它試圖創造一些東西，犯錯，然後從錯誤中學習。這就是我們所有人進步的方式，我們很樂意幫助他人學習。

成為開源貢獻者不僅僅意味著編寫程式碼。您可以透過撰寫或校對文件、建議或實施測試、甚至提供有關專案的回饋（是的 - 這包括提供有關貢獻過程的回饋）來提供協助。其中一些貢獻可能對整個專案來說是最有價值的，因為您將以新的眼光來看待該項目，因此您可以看到經驗豐富的貢獻者所掩蓋的錯誤和假設。

欲了解更多信息，請閱讀我們的貢獻指南。

本免責聲明改編自 MetPy 項目。