DS-InSAR phase optimization based on singular value decomposition

نویسندگان

چکیده

高质量监测点空间密度是时序InSARå¼€å±•å½¢å˜ç›‘æµ‹çš„é‡è¦æŒ‡æ ‡ï¼Œä¾é åˆ†å¸ƒå¼æ•£å°„ä½“DS(Distributed Scatters)开展InSARå½¢å˜ç›‘æµ‹å¯æœ‰æ•ˆè§£å†³ä¼ ç»Ÿæ—¶åºInSARç›‘æµ‹ç‚¹ç©ºé—´å¯†åº¦ä¸å¤Ÿçš„ç¼ºé™·ï¼Œä½†åˆ†å¸ƒå¼æ•£å°„ä½“å¹²æ¶‰ç›¸ä½æžæ˜“å—åˆ°åŽ»ç›¸å¹²å½±å“ï¼Œé€ æˆå¹²æ¶‰ç›¸ä½å¤±çœŸï¼Œå› æ­¤åˆ†å¸ƒå¼æ•£å°„ä½“ç›¸ä½ä¼˜åŒ–æ˜¯DS-InSARæŠ€æœ¯çš„å ³é”®ï¼Œé’ˆå¯¹è¿™ä¸€æƒ å†µï¼Œæœ¬æ–‡æå‡ºä¸€ç§æ–°çš„åŸºäºŽå¥‡å¼‚å€¼åˆ†è§£çš„DSç›¸ä½ä¼˜åŒ–æ–¹æ³•ï¼Œè¯¥æ–¹æ³•åˆ©ç”¨åŒè´¨åƒå ƒæ—¶åºç›¸ä½é‡æž„ç›¸ä½çŸ©é˜µï¼Œå¯¹çŸ©é˜µè¿›è¡Œä¸»æˆåˆ†åˆ†æžå¾—åˆ°ä¼˜åŒ–ç›¸ä½ã€‚é‡‡ç”¨æ¨¡æ‹Ÿæ•°æ®å’Œ33景覆盖郑州东部白沙镇Sentinel-1Aæ•°æ®å¯¹æå‡ºæ–¹æ³•çš„å¯é æ€§ä¸Žæœ‰æ•ˆæ€§è¿›è¡ŒéªŒè¯å’Œåˆ†æžã€‚é‡‡ç”¨æ—¶åºå¹³å‡ç›¸ä½æ ‡å‡†åå·®ã€å¹³å‡ç›¸ä½æ¢¯åº¦ã€å¹³å‡æ®‹å·®ç‚¹æ•°ç›®ä½œä¸ºå¹²æ¶‰å›¾ä¼˜åŒ–æ•ˆæžœè¯„ä»·æŒ‡æ ‡ï¼Œæå‡ºæ–¹æ³•ä¼˜åŒ–åŽå¹²æ¶‰å›¾ç›¸è¾ƒäºŽåŽŸå§‹å¹²æ¶‰å›¾åˆ†åˆ«ä¸‹é™äº†15.61%、25.81%、44.84%,与对比DS相位优化方法相比,提出方法对干涉图DS相位优化效果更好,特别是在一些低相干区域仍然可获得较好DS相位优化结果;提出方法在降低DS相位噪声同时可较好地保持地物细节信息。此外,相较于常规PS(Permanent Scatters)技术形变监测结果,本文方法高质量监测点数量由121471个提升至644789个,提高了4.3倍,较对比方法高质量监测点密度提升更显著。模拟与真实数据结果证实了本文提出DS优化方法的有效性,该方法可用于基于DS-InSAR技术的地表形变监测。

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

پیشنهاد روش جدیدی برای محاسبه polynomial singular value decomposition ) psvd )

در این پایان نامه به معرفی روشهای مختلف محاسبه psvd می پردازیم. بخشی از این روشها به بررسی روشهای مختلف محاسبه psvd در مقالات مطالعه شده می پردازد که می توان به محاسبهpsvd با استفاده از الگوریتمهای pqrd و pevd و sbr2 و محاسبه psvd براساس تکنیک kogbetliantz و روش پارامتریک برای محاسبه psvd اشاره نمود. بخش بعدی نیز به بررسی روشهای مستقیم پیشنهادی محاسبه psvd برای ماتریسهای 2×2و2× n و n×2 و 3× n و...

15 صفحه اول

Singular Value Decomposition based Steganography Technique for JPEG2000 Compressed Images

In this paper, a steganography technique for JPEG2000 compressed images using singular value decomposition in wavelet transform domain is proposed. In this technique, DWT is applied on the cover image to get wavelet coefficients and SVD is applied on these wavelet coefficients to get the singular values. Then secret data is embedded into these singular values using scaling factor. Different com...

متن کامل

Singular Value Decomposition (SVD) and Generalized Singular Value Decomposition (GSVD)

The singular value decomposition (SVD) is a generalization of the eigen-decomposition which can be used to analyze rectangular matrices (the eigen-decomposition is definedonly for squaredmatrices). By analogy with the eigen-decomposition, which decomposes a matrix into two simple matrices, the main idea of the SVD is to decompose a rectangular matrix into three simple matrices: Two orthogonal m...

متن کامل

Disguised Face Recognition by Using Local Phase Quantization and Singular Value Decomposition

Disguised face recognition is a major challenge in the field of face recognition which has been taken less attention. Therefore, in this paper a disguised face recognition algorithm based on Local Phase Quantization (LPQ) method and Singular Value Decomposition (SVD) is presented which deals with two main challenges. The first challenge is when an individual intentionally alters the appearance ...

متن کامل

Robust Singular Value Decomposition

The singular value decomposition of a rectangular data matrix can be used to understand the structure of the data and give insight into the relationships of the row and column factors. For example, the rows linked to the rows might be experimental conditions of temperature and the experimental conditions linked to the columns might pressure. In a biological setting the rows might be linked to t...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Journal of remote sensing

سال: 2023

ISSN: ['1007-4619', '2095-9494']

DOI: https://doi.org/10.11834/jrs.20210454