基于时序InSAR的线性形变模型网络优化方法研究

摘要

利用时序InSAR技术监测地表形变已成为当前遥感技术应用的主要热点之一。
　　本文针对目前时序InSAR反演地表形变精度不高、适用性不强以及解算时间较长等问题，采用时序InSAR技术中基于线性形变模型的最大化求解方法，应用DInSAR的相关原理，提出小区域实验法进行最佳干涉图的自动选择，并在确定了网络连接边的残余相位合适的取值区间后，提出初始模型相干系数和干涉图百分比两个优化参数，对线性形变模型网络进行优化。
　　通过对北京地区的Radarsat-2和TerraSAR-X影像进行多组对比试验，确定了优化参数的阈值设置范围。最后，利用本文网络优化方法分别进行地表线性形变的反演，与实测水准数据进行比较分析和精度评价，并对时间优化效果进行了统计分析。结果表明，针对线性形变模型提出的优化参数是合理和可靠的，不仅提高了线性形变反演的精度而且缩短了解算时间。

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致谢

摘要

1 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 时间序列InSAR监测地表形变技术研究现状

1．2．2 基于线性形变模型的网络优化研究现状

1．3 主要研究内容

1．4 技术路线与方法

2 InSAR和DInSAR原理

2．1 InSAR原理及数据处理流程

2．2 DInSAR原理及数据处理流程

2．2．1 两轨法

2．2．2 三轨法

2．3 时序InSAR技术中的主要误差源分析

2．4 本章小结

3 基于线性形变模型的初始网络优化方法研究

3．1 差分干涉相位组成成分分析

3．2 时序InSAR监测地表线性形变的最优化求解方法

3．3 初始网络优化的方法及实验

3．3．1 初始网络优化方法

3．3．2 实验数据准备

3．3．3 Radarsat-2影像实验与分析

3．3．4 TerraSAR-2影像实验与分析

3．3．5 综合优化性能指标

3．4 本章小结

4 基于初始网络优化方法监测地表线性形变

4．1 监测地表形变的关键技术研究

4．1．2 最佳干涉图的自动选择

4．1．3 高相干点选取

4．2 实验结果与分析

4．2 ．1 Radarsat-2影像实验结果与精度验证

4．2．2 TerrasAR-X影像实验结果与精度验证

4．3 本章小结

5 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

作者简历

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