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InSAR相位解缠的质量直接影响地形高程或地表形变的反演精度。传统的基于非机器学习模型的相位解缠方法(如基于路径跟踪或最小范数)在低相干性或相位梯度较大(干涉条纹密集)的区域难以获得正确解缠结果。深度神经网络算法在非线性表示和特征表达能力方面具有独特优势,被广泛应用于数字图像处理研究中,InSAR相位解缠可视为图像回归。本文提出基于R2AU-Net深度神经网络的InSAR相位解缠方法。首先,基于数学分形法模拟成对的缠绕和解缠相位,避免了外部DEM合成相位时引入的固有误差和残缺问题,保持了地貌特征的多样性及复杂性,得到模型训练所需的数据集。然后,基于传统的U-Net模型构建R2AU-Net相位解缠模型,该模型结合注意力机制增强了模型对于卷积特征筛选能力,提高了在低相干或条纹密集区域的解缠性能;使用循环残差卷积结构,避免了梯度消失问题,增强了模型特征表示能力。最后,利用模拟和真实数据进行试验分析,结果表明本文提出的R2AU-Net相位解缠模型能够更有效地保留地形高程或真实地表形变信息,提高了解缠结果的可靠性,在性能表现上优于Goldstein枝切法、SNAPHU方法及CNN和U-Net相位... 相似文献
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InSAR相位解缠算法的分析与评价 总被引：1，自引：0，他引：1
相位解缠是合成孔径雷达干涉测量中的一个关键步骤,是主要的误差源之一,同时也是研究InSAR的一个重点和难点.相位解缠算法的选取对InSAR最终的成果(DEM或者形变量)有很大的影响.文中选取常用的Gold-stein枝切算法、预解共轭梯度法(PCG)以及最为流行的统计费用网络流算法(Snaphu),对西安地区的实例数据进行解缠运算,采用不同的评价标准对解缠结果的质量进行评价比较,并给出各自解缠算法的特点和适用情况,最后对相位解缠算法的未来发展方向进行展望. 相似文献
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在时间序列InSAR相位解缠的过程中,相干目标需事先构建空间网络之后再进行模糊度解算。Delaunay三角网是当前时序相位解缠的主流构网方法,但其网络形态易包含高相位梯度的边缘,导致违背相位连续性假设。考虑到目前很少有关于空间网络对解缠影响的研究及相位解缠对InSAR技术测量精度的主导地位,本文在量化分析Delaunay网络对解缠影响的基础上,提出引入图论中的Dijkstra最短路径算法优化Delaunay网络中所有边的相位梯度,进而改善时序相位解缠的精度。本文采用模拟和真实数据对基于Delaunay网络和基于优化网络的相位解缠进行了对比验证。结果表明,本文提出的构网方法能够更好地满足相位连续性假设,减少约33%由解缠误差所导致的不闭合三角环数。较传统研究聚焦解缠方法和目标函数的改进而言,本文研究揭示了空间网络的改善对时间序列相位解缠的重要性。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(9)
针对雷达干涉测量(InSAR)相位解缠中的单机计算资源不足和相对运算效率不高的问题,提出了数据并行处理策略。以统计费用网络流相位解缠为例,分析了该算法的数据划分方法,构建了并行运算实验系统,实现了统计费用网络流相位解缠并行处理,并从解缠效果、内存使用量和运算效率3个方面对实验结果进行了分析。 相似文献
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利用GPS控制点辅助合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）进行相位解缠能提高InSAR相位解缠的精度。首先提出了一种以多个GPS控制点为解缠起算点的多解缠起算点枝切线相位解缠算法;然后,针对上述算法仍可能存在解缠孤岛,且无法得到残差点解缠值、无法保证整周未知数的整周特性的问题,提出了结合上述算法和基于马尔柯夫随机场的GPS辅助InSAR相位解缠算法的综合算法。实验结果表明,综合算法结合了多解缠起算点枝切线相位解缠算法和基于马尔柯夫随机场的GPS辅助InSAR相位解缠算法的优势,解缠精度高、解缠范围大。 相似文献
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多基线相位解缠技术通过扩展InSAR干涉相位的模糊度区间,突破了单基线解缠的相位连续性限制。然而,相位噪声始终困扰着多基线解缠,聚类分析算法能够在一定程度上抑制噪声,但聚类簇边界的相位连续性难以保障。针对该问题,本文提出了一种离散优化多基线InSAR抗噪相位解缠方法,该方法将经典的多基线解缠模型转化为离散优化问题,构建了多基线解缠解析框架。本文方法以双向遍历的形式求解相位模糊度,针对相位噪声引起的模糊度个数突变问题,采用分块聚类的策略予以校正,提高了算法的抗噪稳健性,解决了聚类簇边界跳变问题。本文基于模拟数据集及实测数据集验证了本文方法的有效性。结果表明,本文方法相对于传统聚类方法,均方根误差减少了约20%。 相似文献
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许华夏谢先明谢家朝曾庆宁 《测绘科学》2018,(10):16-21
针对扩展卡尔曼相位解缠(EKFPU)算法对低信噪比干涉图相位解缠精度不高的缺点,该文提出一种将径向基函数(RBF)神经网络和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相结合的干涉合成孔径雷达(InSAR)相位解缠算法。利用RBF神经网络的自适应调整能力和非线性拟合能力对EKF的结果进行调整、补偿,得到高精度的相位解缠结果;结合路径跟踪策略,利用质量图去引导EKF相位解缠,避免穿过误差较大的区域,进一步提高解缠的精度。通过对模拟数据和实测数据的仿真实验,验证了该算法的有效性。 相似文献
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针对干涉相位图解缠问题,该文提出一种基于掩膜图的无损卡尔曼滤波与粒子滤波相结合的相位解缠算法,并结合基于AMPM局部相位梯度估计技术快速和精确地从复干涉相位图中获取相位梯度等信息以及最大堆排序算法从高质量像元到低质量像元的路径快速地搜索最佳待解缠像元,减少在路径跟踪过程中所消耗的时间。该文算法不仅可以高效、精确地在相位解缠的同时进行干涉图滤波,降低前置预滤波器的难度与复杂度,甚至可以在解缠高信噪比干涉相位图时免去预滤波的过程,而且在一定程度上能将相位解缠误差限制在低质量像元区域,减少误差传递效应,提高相位解缠的精度,在实测数据和模拟数据实验结果中表明:比现有的传统算法如枝切法等InSAR干涉相位解缠算法有更高的精度和稳健性。 相似文献
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亓宁轩 《测绘与空间地理信息》2016,(3)
相位解缠作为合成孔径雷达干涉测量(InSAR,Interferometric Synthetic Aperture Radar)中一个关键的步骤,为获取地形高程提供了基础。相位解缠的质量将直接影响着DEM生成的质量。对现有的几类算法进行实验分析,并对解缠结果的质量进行比较,分析其精确性。结果表明:统计耗费网络流算法具有较好的解缠连续性以及较高的精度,可以获得一个较优的全局解。 相似文献
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合成孔径干涉雷达（InSAR）技术已被广泛应用于地面高程信息的获取。相位解缠作为其关键步骤直接关系到地表高程的提取精度。然而，相位解缠受相位连续性假设的限制无法识别间断相位，影响在陡峭地形区域的高程反演精度。针对上述问题，本文提出了一种基于间断自适应马尔可夫随机场模型（DA-MRF）的相位解缠算法处理间断相位。首先构建DA-MRF模型的能量函数能够自适应地在连续相位处保持像素连接，同时在间断相位处阻断像素连接；然后再利用图割算法优化能量函数，完成相位解缠。仿真和实测数据试验证明，本文方法与常用的相位解缠算法相比，具有更强的间断相位保持能力，更适用于地形变化剧烈场景中的地形重建。 相似文献
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相位解缠是InSAR处理的关键步骤,解缠结果的可靠性和稳定性影响着InSAR测量的性能.从干涉条纹频率与相位解缠结果之间的内在联系出发,推导了干涉条纹频率与干涉复数值之间的严密关系式,设计了基于瞬时频率估计的相位解缠方法,采用多套干涉数据获取的干涉图进行了相位解缠实验,验证了基于瞬时频率估计方法进行相位解缠的可行性. 相似文献
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常规DInSAR技术中,时空失相关及大气延迟等因素的影响限制了相位解缠结果的精度。永久散射体(PS)InSAR方法间接克服了常规雷达干涉中的时空失相关问题,单独对PS这种高相干目标进行相位解缠可以避免失相关噪声对解缠结果的影响。本文在已有相位解缠方法的基础上,提出基于最小二乘的稀疏PS点相位解缠方法,陈述了相应的建模思想及相关数据处理方法;分别基于模拟数据和真实数据(日本ALOS卫星获取的PALSAR L波段数据)对所提方法进行了实验验证。结果表明,该方法能够有效地对PS数据集进行相位解缠。 相似文献
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提出了一种非递归最小不连续相位解缠算法,并对其解缠效率进行了优化。在深入分析最小不连续算法的基础上,采用栈来保存生长边添加过程和消圈过程中的中间数据,实现了非递归最小不连续相位解缠算法。然后将其与量化质量引导相位解缠算法相结合,通过限制优化区域加速算法收敛。对InSAR（interferometric synthetic aperture radar）和InSAS（interferometric synthetic synthetic aperture sonar）干涉相位图的解缠试验结果表明:本文方法在保持相位解缠精度的同时,极大提高了相位解缠效率。 相似文献
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本文提出一种顾及模型误差的卡尔曼滤波相位解缠算法,该算法在卡尔曼滤波的状态空间模型中引入一与误差因素有关的控制变量,对相位误差进行补偿,通过在解缠过程中将卡尔曼滤波增益限制在一定范围内,把误差阻遏在相当小的区域,最后对解缠相位进行卡尔曼滤波平滑操作,减少了误差的传播。分别采用仿真数据和真实InSAR数据进行实验,并与原卡尔曼滤波相位解缠结果进行对比分析,验证了本文方法的有效性。 相似文献