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合成孔径雷达(SAR)测高技术已被广泛运用于内陆水位监测中,但内陆水域回波复杂,需要波形重跟踪精化才能获取有效水位。内陆水域SAR高度计回波通常包含多个子波形,重跟踪的主要思路是寻找最优子波形,在特定条件下可以获得较合理水位,但在复杂水域或小水体中容易出现最优子波形筛选错误导致水位异常。传统最优子波形筛选主要是基于沿轨或外部数据约束下进行,而本文提出一种不使用外部数据、兼顾了内陆水体水位时间变化连续且空间变化平稳特性的重跟踪算法SaTCoM,首先对波形进行插值平滑,有效提高子波形识别准确度;然后对所有周期沿轨子波形水位集合进行时间向滤波得到参考水位序列;最后将沿轨子波形水位划分为若干区间并将子波形水位“放入”最近区间,在参考水位波动约束下,根据表征沿轨水位空间稳态特性的指标函数,选择最优水位区间子波形水位计算最终水位。选择我国区域68个大中小型水体的水文站实测数据作为验证,对其附近的哨兵-3A/3B/6A卫星SAR回波数据,分别使用SaTCoM算法、OCOG、ICE1、阈值法和MWaPP+算法重跟踪后进行了比较。结果表明,SaTCoM算法所得内陆水体水位与实测数据不符值RMSE为0.3... 相似文献
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针对近岸区域,基于Sentinel-3A合成孔径雷达观测数据,选取多阈值、ICE1、IceSheet和SAMOSA四种波形重跟踪算法,利用全球范围内27个验潮站海面高数据,分析近岸20 km范围内4种波形重跟踪算法的精度。结果表明,多阈值算法在近岸6 km范围内可保留最多的有效波形,且与验潮站海面高数据具有最高的相关性和最小的均方根误差;SAMOSA算法在离岸距离大于5 km时相对大地水准面稳定性最高,更适用于开阔海域。 相似文献
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