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公开(公告)号：CN110058237A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910427521.8
申请日：2019-05-22
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种面向高分辨率SAR影像的InSAR点云融合及三维形变监测方法，包括：选择合适的时序DS-InSAR技术分别对每个平台的多时域数据根据时空基线进行干涉对组合和单视干涉处理，引入外部DEM数据来削弱区域地形引起的密集条纹，对得到的差分干涉图进行nonLocal滤波和相干性重估计，得到最佳的参数估计值；利用地形残差估计值纠正每个分布式散射体的编码高程值，获取所有DS的三维大地坐标，利用ICP技术对多个平台DS点云进行精确配准融合。本发明通过对多源SAR数据进行精确融合，减少了参数估计过程的观测值误匹配率，提高了监测的精度和准确性，结合少量地面控制点，可以获得研究区三维立体增强信息。
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公开(公告)号：CN107102332A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710328385.8
申请日：2017-05-11
申请人： 中南大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明公开了一种基于方差分量估计与应力应变模型的InSAR三维地表形变监测方法，首先，利用待监测地区的LOS向和方位向形变值，基于应力应变模型建立地表待监测点的三维形变与其所在窗口范围内的多个点的InSAR观测量之间的观测方程；接着，根据上一步骤确定的观测方程按照方差分量估计进行迭代定权；最后，将所得权重代入法方程即可求得该像素点精确的三维地表形变，对所有像素进行上述步骤，可得到该区域精确的三维地表形变场。该方法在少量InSAR观测量的情况下实现了三维地表形变场的精确估计。
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公开(公告)号：CN110058236B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910423735.8
申请日：2019-05-21
申请人： 中南大学
摘要： 本发明公开了一种面向三维地表形变估计的InSAR和GNSS定权方法，包括：步骤1：利用待监测区域升轨和降轨InSAR数据，以及所述待监测区域的GNSS数据，基于地表应力应变模型及观测值成像几何建立未知点三维形变d0与周围点一定数量的InSAR/GNSS数据Li之间的函数关系；步骤2：对升轨和降轨InSAR和GNSS等观测值Li内部的Ki个观测数据进行相对定权，确定InSAR/GNSS各类观测值的初始权重矩阵Wi；步骤3：利用方差分量估计确定InSAR/GNSS各类观测值之间的精确权重矩阵基于最小二乘准则求解高精度的所述三维地表形变d0；步骤4：对每一个地表点经过上述步骤1‑3实现InSAR和GNSS融合估计高精度三维地表形变场。
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公开(公告)号：CN113281744B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202110265726.8
申请日：2021-03-11
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种基于假设检验和自适应形变模型的时序InSAR方法，包括：获取特定研究区域的时序SAR影像，对SAR影像进行配准、差分干涉、解缠，得到满足设定时空基线阈值InSAR干涉对数据集；将多主影像干涉图转化为单主影像时序相位，得到假设检验的观测数据；构建时间相关的三次函数和周期性函数组合作为原始形变模型，并将其转化为多元线性模型；根据所述观测数据对所述的多元线性模型参数进行假设检验，剔除假设检验不显著的模型参数，得到最终的形变模型；基于所述形变模型建立模型化的时序形变、地形残差与观测数据之间的观测方程并进行参数解算，得到地形残差和形变模型参数；在所述观测数据中提取出地形残差、去除大气影响，得到最终时序形变。
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公开(公告)号：CN111398959A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010265777.6
申请日：2020-04-07
摘要： 本发明提供了一种基于地表应力应变模型的InSAR时序地表形变监测方法，包括：步骤1，收集覆盖待监测区域的时序SAR影像，基于现有软件实现时序SAR影像的配准、差分干涉，生成满足预设时空基线阈值的干涉图；步骤2，基于干涉图中的所有像素点构建局部狄洛尼三角网。本发明利用地表应力应变模型来描述地表临近点形变之间的物理力学关系，可显著提高InSAR时序地表形变监测的精度，基于邻近点组成的弧段进行建模和参数求解，因此无需对干涉图进行解缠，可有效提高InSAR数据处理效率，考虑了观测数据在空间上的物理力学关系，因此无需对干涉图中的低相干区域进行掩膜，即可获取空间覆盖密度大的高精度InSAR形变监测结果。
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公开(公告)号：CN115629384B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211568937.X
申请日：2022-12-08
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种时序InSAR误差的改正方法及相关设备，改正方法，包括：步骤1，获取研究区域的InSAR时序相位；步骤2，基于多源信号的时空特征，在InSAR时序相位中对空间趋势误差、地形相关误差和形变信号建立联合模型，并对联合模型中的模型参数进行求解，得到空间趋势误差和地形相关误差；步骤3，将空间趋势误差和地形相关误差在InSAR时序相位中减去，得到改正后的InSAR时序形变；有效避免了各类误差单独处理时易受形变或其他误差信号影响的问题，实现了大气延迟和轨道误差的准确估计，显著提高了时序InSAR地表形变测量的精度及可靠性。
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公开(公告)号：CN113281744A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110265726.8
申请日：2021-03-11
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种基于假设检验和自适应形变模型的时序InSAR方法，包括：获取特定研究区域的时序SAR影像，对SAR影像进行配准、差分干涉、解缠，得到满足设定时空基线阈值InSAR干涉对数据集；将多主影像干涉图转化为单主影像时序相位，得到假设检验的观测数据；构建时间相关的三次函数和周期性函数组合作为原始形变模型，并将其转化为多元线性模型；根据所述观测数据对所述的多元线性模型参数进行假设检验，剔除假设检验不显著的模型参数，得到最终的形变模型；基于所述形变模型建立模型化的时序形变、地形残差与观测数据之间的观测方程并进行参数解算，得到地形残差和形变模型参数；在所述观测数据中提取出地形残差、去除大气影响，得到最终时序形变。
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公开(公告)号：CN109061641B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201810739362.0
申请日：2018-07-06
申请人： 中南大学
摘要： 本发明公开了一种基于序贯平差的InSAR时序地表形变监测方法，首先获取研究区域的历史形变结果，包括时序形变，形变速率和地形残差；当有新影像观测数据加入时，利用序贯平差结合新InSAR观测数据及历史数据结果对形变成果进行更新以达到整体解算的目的。该方法突破了常规计算过程，巧妙的利用已经求解结果的历史观测数据，当有新的观测数据加入时，无需融合所有数据进行整体解算，利用序贯平差的计算思想，仅利用历史解算结果作为解算基础，结合新观测数据进行解算，即可达到整体解算的目的，其计算效率大大提高。
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公开(公告)号：CN112797886B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110111179.8
申请日：2021-01-27
申请人： 中南大学
摘要： 本发明属于干涉合成孔径雷达技术领域，具体涉及面向缠绕相位的InSAR时序三维形变监测方法。包括：收集多轨道时序SAR影像，并获取干涉对数据集和时序高相干点数据集，并构建狄洛尼三角网，基于地表应力应变模型建立多轨道时序InSAR缠绕相位与时序三维地表形变梯度之间的函数关系；采用迭代加权最小二乘方法求解时序三维地表形变梯度，得到目标弧段时序三维地表形变，通过空间积分获得每个高相干点上的时序三维地表形变，该方法避免了地表形变求解过程中干涉图解缠步骤，并降低了粗差及误差较大的观测值对未知参数解算的影响，InSAR三维地表形变监测过程高效、准确。
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公开(公告)号：CN112797886A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110111179.8
申请日：2021-01-27
申请人： 中南大学
摘要： 本发明属于干涉合成孔径雷达技术领域，具体涉及面向缠绕相位的InSAR时序三维形变监测方法。包括：收集多轨道时序SAR影像，并获取干涉对数据集和时序高相干点数据集，并构建狄洛尼三角网，基于地表应力应变模型建立多轨道时序InSAR缠绕相位与时序三维地表形变梯度之间的函数关系；采用迭代加权最小二乘方法求解时序三维地表形变梯度，得到目标弧段时序三维地表形变，通过空间积分获得每个高相干点上的时序三维地表形变，该方法避免了地表形变求解过程中干涉图解缠步骤，并降低了粗差及误差较大的观测值对未知参数解算的影响，InSAR三维地表形变监测过程高效、准确。
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