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本文以L波段的ALOS PALSAR-2数据为基础,采用长时间序列InSAR技术对2014年9月至2019年8月的青藏高原区域进行动态监测,结合偏移量追踪法获取部分冰川在尼泊尔地震前后分别在距离向、方位向和水平方向的冰川流速分布结果。结果表明:在监测时段内,研究区普遍存在沉降现象,仅在个别年份出现小幅度的抬升,研究区最大年平均形变速率可达-203.1 mm/a,认为此次地震对研究区的时序观测结果的波动有特殊影响;在研究时期内部分冰川流速在地震后的相当长的一段时间内大幅度增加,最大速度可达2.645 m/d,认为地震是导致冰川流速急剧增加的原因之一。 相似文献
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干涉图滤波是合成孔径雷达数据处理的关键,引入卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）进行干涉图去噪。首先,采用自编码器结构进行非监督学习,将干涉图去除局部地形坡度相位,所得残余噪声作为模型输入;然后将模型输出结果与去除的局部地形坡度相位相加,生成滤波结果。利用航天飞机成像雷达数据和哨兵一号A(Sentinel-1A)卫星数据,通过与Goldstein滤波器、均值滤波器、Lee滤波、Frost滤波、改进的去噪卷积神经网络（denoising convolutional neural network,DnCNN）进行对比实验,结果表明,该方法对干涉图相位质量有很大的改善,不仅能够较大程度地抑制噪声,而且能够更多地恢复出图像细节,保持干涉条纹边缘连续性。 相似文献
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