聯(lián)合多平臺InSAR數(shù)據(jù)集精確估計地表沉降速率場
發(fā)布時間:2018-05-18 23:06
本文選題:多平臺 + 聯(lián)合估計; 參考:《武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版)》2017年06期
【摘要】:分析了不同平臺InSAR數(shù)據(jù)集的成像幾何差異以及時空分辨率不一致對沉降場聯(lián)合反演的影響,提出了多平臺InSAR數(shù)據(jù)聯(lián)合估計方法及其解決方案。將該方法應(yīng)用于分析覆蓋上海地區(qū)的18景TerraSAR-X、16景ENVISAT ASAR和20景ALOS PALSAR數(shù)據(jù),提取了數(shù)據(jù)共同覆蓋時間段內(nèi)(2009年~2010年)的上海市地表沉降速率場分布,并與同期獲取的水準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對比驗證。實驗結(jié)果表明,本文方法能有效的聯(lián)合多組觀測數(shù)據(jù)給出更精確的沉降估計結(jié)果,且無需外部數(shù)據(jù)校正。
[Abstract]:In this paper, the effects of different imaging geometry and spatial and temporal resolution of different InSAR data sets on joint inversion of subsidence field are analyzed, and the joint estimation method of multi-platform InSAR data and its solution are proposed. The method is applied to analyze the data of 18 TerraSAR-XF16 ENVISAT ASAR and 20 ALOS PALSAR covering Shanghai area, and the distribution of surface subsidence rate field in Shanghai during the period of data coverage (2009 ~ 2010) is extracted. And compared with the level data obtained at the same time. The experimental results show that the proposed method can effectively combine multiple sets of observation data to give more accurate settlement estimation results without the need of external data correction.
【作者單位】: 武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點實驗室;地球空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】:國家自然科學(xué)基金重點項目(61331016) 湖北省自然科學(xué)基金重點項目(2014CFA047) 國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃項目(973)(2013CB733205)~~
【分類號】:P227;P642.23
【相似文獻(xiàn)】
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3 ;[J];;年期
,本文編號:1907597
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