基于方差分量估计的多源InSAR数据自适应融合形变测量

发布时间：2023-05-13 09:07

　　近年来,合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技术在地面沉降监测方面展现了巨大的应用潜力,但受其重访周期和一维形变测量能力的限制,仅利用单一轨道卫星观测数据很难揭示真实的地表形变特征及其演化规律.随着在轨运行的SAR卫星系统不断增加,使得融合相同时间段内覆盖同一区域的多源多轨道InSAR数据成为可能.然而目前普遍采用的多源InSAR数据融合方法均为针对大尺度形变监测设计,或者忽略南北向形变甚至水平形变,容易造成误判.为此,本文对经典小基线集(Small Baseline Subset, SBAS)时序InSAR分析方法进行改进,在其形变反演模型中加入东西向和南北向形变参数,采用方差分量估计方法解算多源观测数据验后方差,通过迭代精化确定权重矩阵,从而获得形变参数的最优估值.使用美国南加州地区的ALOS PALSAR和ENVISAT ASAR数据开展实验,利用南加州综合GPS网(SCIGN)位于研究区域内的9个站点观测数据进行验证,结果表明本文方法得到的融合形变测量结果在垂直向上能够准确反映地表形变波动,周期性与...

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【文章目录】：
0 引言
1 融合多源InSAR数据获取时间序列和三维形变场
    1.1 改进的时间序列形变信号数学模型
    1.2 验后方差分量估计
    1.3 数据处理流程
2 研究区域与数据
    2.1 研究区域概况
    2.2 数据集
3 结果与分析
    3.1 年平均形变速率
    3.2 时间序列和三维形变反演结果
4 讨论
5 总结



本文编号：3815636