机译:应用INSAR和GNSS数据基于迭代几乎无偏见的估计和拉普拉斯平滑度约束来获得3-D表面变形
Aerospace Information Research Institute Chinese Academy of Sciences Beijing China;
Aerospace Information Research Institute Chinese Academy of Sciences Beijing China;
China Center for Resources Satellite Data and Application Beijing China;
National Laboratory of Radar Signal Processing Xidian University Xi’an China;
State Key Laboratory of High Speed Railway Track Technology China Academy of Railway Sciences Beijing China;
Strain; Global navigation satellite system; Estimation; Interpolation; Mathematical model; Deformable models; Standards;
机译:基于InSAR和变形建模的3-D表面位移估计。
机译:融合相邻的漫游数据集以使时间序列3-D位移估计的时间分辨率与先前的变形模型和广义加权最小二乘法一起致密于挖掘区域的时间序列3-D位移估计
机译:基于有效压感的PS-DInSAR表面变形估计方法
机译:使用RADARSAT-2和TERRASAR-X基于多波段InSAR数据的时间序列InSAR技术监测北京地表变形
机译:将辐射诱导的组织损伤模型应用于细胞集落数据分析和剂量-体积约束估计。
机译:随机表面垂直变形的估计和预测施加总对方块搭配方法
机译:基于Akaike的贝叶斯信息标准,从Insar和GNSS测量的整合衍生3-D表面变形