本文關(guān)鍵詞：機(jī)載雙天線InSAR系統(tǒng)干涉參數(shù)聯(lián)合定標(biāo)研究

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【摘要】：實際作業(yè)生產(chǎn)過程中,為了提高機(jī)載InSAR獲取DEM的精度,每一架次均需布設(shè)角反射器,用于干涉參數(shù)定標(biāo),增加了野外測繪的工作量,耗費了大量的人力物力財力。為此,本文對機(jī)載InSAR干涉定標(biāo)的三維重建模型、干涉敏感度模型和高精度高程連接點的選取展開了深入的研究,提出了一種新的機(jī)載雙天線InSAR干涉參數(shù)聯(lián)合定標(biāo)算法,實現(xiàn)一次布標(biāo)同時標(biāo)定多架次干涉系統(tǒng)參數(shù),減少了野外布設(shè)角反射器的工作量。 本文的主要工作有以下幾個方面： (1)三維重建模型。從干涉SAR的基本方程入手,充分利用干涉的基本測量值,在橢球模型和球面電磁波模型的基礎(chǔ)上,推導(dǎo)了正側(cè)視模型和斜側(cè)視模型下的地形重建算法。 (2)高程連接點的選取。結(jié)合特征點選取算子、最優(yōu)相關(guān)和PS點目標(biāo)選取思想,以具有明顯散射特征且振幅相位穩(wěn)定為條件,提出了基于特征提取的高程連接點選取算法。試驗結(jié)果表明,該算法簡化了后續(xù)選點處理,提高了高程連接點的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。 (3)干涉敏感度模型�；谀繕�(biāo)位置方程建立了干涉敏感度方程,針對機(jī)載SAR系統(tǒng),確定了機(jī)載干涉SAR的關(guān)鍵參數(shù),并通過試驗驗證了適用于機(jī)載SAR系統(tǒng)的干涉參數(shù)組合方案以及定標(biāo)器的布設(shè)規(guī)則。 (4)干涉參數(shù)聯(lián)合定標(biāo)模型。根據(jù)定標(biāo)點和高程連接點高程精度的差異,給出不同的誤差方程,建立了干涉參數(shù)聯(lián)合定標(biāo)模型,實現(xiàn)一次布標(biāo)同時標(biāo)定多架次干涉系統(tǒng)參數(shù)。選取瑪曲定標(biāo)場數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合定標(biāo)試驗,驗證了模型的實用性和可行性。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)載干涉SAR 聯(lián)合干涉定標(biāo) 三維重建模型 高程連接點 敏感度方程
【學(xué)位授予單位】：中國測繪科學(xué)研究院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：P23
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 主要縮略語表9-10
• 插圖目錄10-12
• 表格目錄12-13
• 第1章 緒論13-23
• 1.1 InSAR技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用13-15
• 1.2 研究背景和意義15-17
• 1.3 機(jī)載InSAR干涉參數(shù)定標(biāo)的研究現(xiàn)狀17-20
• 1.3.1 單場景干涉參數(shù)定標(biāo)算法17-19
• 1.3.2 干涉參數(shù)聯(lián)合定標(biāo)算法19-20
• 1.4 本文研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)框架20-23
• 第2章 機(jī)載干涉SAR三維重建模型23-34
• 2.1 引言23
• 2.2 InSAR的測高原理23-26
• 2.2.1 InSAR測高基本原理23-25
• 2.2.2 干涉基線表示形式25-26
• 2.3 常用坐標(biāo)系統(tǒng)及轉(zhuǎn)換26-28
• 2.4 三維重建算法研究28-34
• 2.4.1 視向量正交分解改進(jìn)算法29-32
• 2.4.2 正斜側(cè)視模型下的地形重建算法32-34
• 第3章 高程連接點選取算法34-48
• 3.1 引言34-35
• 3.2 基于圖像配準(zhǔn)的高程連接點選取算法35-40
• 3.2.1 SAR復(fù)影像配準(zhǔn)常用算法35-37
• 3.2.2 基于圖像配準(zhǔn)的高程連接點選取算法37-40
• 3.3 基于特征提取的高程連接點選取算法40-48
• 3.3.1 特征點提取40-43
• 3.3.2 PS候選點選取43-45
• 3.3.3 基于特征提取的高程連接點選取算法45-48
• 第4章 干涉參數(shù)聯(lián)合定標(biāo)算法48-58
• 4.1 引言48
• 4.2 定標(biāo)敏感度模型48-53
• 4.3 干涉參數(shù)聯(lián)合定標(biāo)53-58
• 第5章 試驗結(jié)果與分析58-78
• 5.1 引言58
• 5.2 試驗數(shù)據(jù)58-60
• 5.3 干涉參數(shù)選擇60-67
• 5.3.1 干涉參數(shù)選擇62-65
• 5.3.2 定標(biāo)器布放規(guī)則65-67
• 5.4 高程連接點的選取67-72
• 5.4.1 基于圖像配準(zhǔn)的高程連接點選取算法驗證68-69
• 5.4.2 基于特征提取的高程連接點選取算法驗證69-72
• 5.5 干涉參數(shù)聯(lián)合定標(biāo)72-78
• 5.5.1 兩種選點方案干涉參數(shù)聯(lián)合定標(biāo)73-75
• 5.5.2 單場景和聯(lián)合干涉定標(biāo)75-78
• 第6章 總結(jié)與展望78-81
• 6.1 總結(jié)78-79
• 6.2 展望79-81
• 參考文獻(xiàn)81-87
• 發(fā)表論文與參與項目87-88
• 致謝88

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本文編號：943043