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1.
提出了一种基于三维块匹配(BM3D)和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法,使用coief3小波和sym2小波替换传统三维块匹配算法中的bior1.5和hear参数,将三维块匹配算法和多级非线性加权平均中值滤波相结合以提高算法对混合噪声的去噪能力。进行一个仿真对比试验和一个真实遥感影像去噪试验,试验表明,本文提出的方法在遥感影像混合噪声去噪方面效果要优于传统混合噪声去噪方法。  相似文献   
2.
基于覆盖上海地区2018~2020年的35景Sentinel-1A影像数据,采用PSInSAR方法获取该地区3条地铁线路的年平均沉降速率和累积沉降量,并分析沉降原因。结果表明:1)上海地区呈现不均匀沉降,沉降主要发生在上海市主城区南部的闵行区许泾村附近,最大累积沉降量达-47.3 mm;2)上海市闵行区出现明显的沉降漏斗现象,并与该地区城市基础设施建设及地下水水位变化呈正相关;3)上海市地铁5、8、16号线路均有部分路段存在明显沉降现象,地铁5号线途经闵行区周围时沉降最明显,最大沉降速率达-12.0 mm/a。最后给出上海地区以及主要地铁沿线地表沉降的时空特征和地表沉降与其影响因子之间的相互关系。  相似文献   
3.
施显健  任超  周吕  黄远林  梁月吉  朱子林 《测绘科学》2021,46(2):146-151,164
为了更好地监测和掌握深圳填海区地铁工程结束后地铁沿线的地面沉降情况,该文利用TS-InSAR技术和20景2017年8月15日—2019年3月14日的Sentinel-1A SAR数据,借助POD精密定轨星历和ASTER GDEM V2分别去除轨道误差和地形相位,反演了深圳填海区2017—2019年地表沉降时间序列,并在此基础上重点分析了填海区地铁沿线地面沉降的时空演变规律以及地面沉降成因。结果显示,填海区各地铁沿线的地面沉降特征较为明显,最大沉降速率为-17.52 mm/a。其中,宝安中心、前海湾、深圳湾区段地铁沿线的地面沉降趋势较为严重,其地面沉降呈现逐渐增强和扩散趋势。  相似文献   
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