【摘 要】
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合成孔径雷达干涉测量（InSAR）是合成孔径雷达（SAR）领域诸多应用中的一个重要方面,能够全天候、全天时地提供高分辨率的雷达影像,是目前获取三维数字高程模型（DEM）最有效的技术手段。在InSAR数据处理过程中最基本、最关键的任务之一就是配准,其精度将直接影响到其后续影像的处理工作。目前影像配准已广泛应用于包括遥感数据处理在内的众多领域。本文概要介绍了合成孔径雷达干涉测量的基本原理,总结了目前常
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合成孔径雷达干涉测量（InSAR）是合成孔径雷达（SAR）领域诸多应用中的一个重要方面,能够全天候、全天时地提供高分辨率的雷达影像,是目前获取三维数字高程模型（DEM）最有效的技术手段。在InSAR数据处理过程中最基本、最关键的任务之一就是配准,其精度将直接影响到其后续影像的处理工作。目前影像配准已广泛应用于包括遥感数据处理在内的众多领域。本文概要介绍了合成孔径雷达干涉测量的基本原理,总结了目前常用相关系数法、相干系数法、最大干涉频谱法几种复影像配准方法。针对InSAR影像自身的特点,研究了基于互相关强度（CCI）算法和条纹可见度（FV）算法与相干系数、最大干涉频谱等常见配准方法相结合的多级匹配算法。为了证明两种算法的有效性,选取上海地区ENVISAT数据进行实验。同时论文进一步从有效性、可靠性、精度、计算时间多个角度比较了几种算法的整体性能,得出了一些有益的结论。最后,以上海地区为例,对ASAR数据进行影像配准、干涉成像、基线估计、去除平地效应、相位解缠等干涉处理最终得到变形信息。
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