【摘要】：相位萃取技術(shù)可最小化多基線InSAR處理中干涉像對(duì)的去相關(guān)噪聲,已成為雷達(dá)干涉測(cè)量研究領(lǐng)域中熱點(diǎn)技術(shù)之一。本文首先設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套專門針對(duì)小數(shù)據(jù)集的基于相位萃取技術(shù)的多基線InSAR處理流程。整個(gè)流程分為兩大模塊。第一個(gè)模塊為稱為預(yù)處理模塊,通過(guò)圖像配準(zhǔn)、地形相位移除等操作生成相位萃取技術(shù)所需的零基線SAR圖像堆棧。第二個(gè)模塊首先基于多視像元生成相干矩陣,并且在此基礎(chǔ)上完成相位萃取操作。然后,利用小基線集技術(shù)的思想在萃取相位上分離出各相位穩(wěn)定點(diǎn)上的形變情況。為了保證結(jié)果可靠性,在這一模塊中還加入了大氣相位預(yù)估與移除的步驟。最后,該流程被應(yīng)用到了5景拍攝于太原地區(qū)的PALSAR圖像上。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相位萃取技術(shù)在小數(shù)據(jù)集情況下仍然能夠有效提升數(shù)據(jù)的相干性,這有利于多基線InSAR輸出結(jié)果密度的提升。
[Abstract]:Phase extraction technique can minimize the de-correlation noise of interference image pair in multi-baseline InSAR processing. It has become one of the hot technologies in radar interferometry research field. In this paper, we first design and implement a set of multi-baseline InSAR processing flow based on phase extraction for small data sets. The whole process is divided into two modules. The first module is called preprocessing module. The zero-baseline SAR image stack is generated by image registration and topographic phase removal. In the second module, the coherent matrix is generated based on multi-video elements, and the phase extraction operation is completed. Then, using the idea of small baseline set technique, the deformation of each phase stable point is separated from the extraction phase. In order to ensure the reliability of the results, the steps of estimating and removing the atmospheric phase are also included in this module. Finally, the process was applied to 5 PALSAR images taken in Taiyuan. The experimental results show that the phase extraction technique can effectively improve the coherence of the data in the case of small data sets, which is conducive to the increase of the output density of multi-baseline InSAR.
【作者單位】： 重慶大學(xué)通信工程學(xué)院;中國(guó)地震局地震預(yù)測(cè)研究所地震預(yù)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;西南大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):41404027,41461164004) 國(guó)家國(guó)際科技合作專項(xiàng)項(xiàng)目(編號(hào):2105DFR21100)~~
【分類號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2429796