【摘 要】
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多时相干涉合成孔径雷达(SAR、InSAR)在土地利用和分类应用方面的研究已十分广泛.研究现状表明，目前分类精度的改善主要集中在多源数据的融合(多波段SAR、多极化SAR、光学与SAR融合)和对分类器的改进上(如随机森林、支持向量机及其他汇集机器学习方法)，而SAR自身观测质量的提升对最终分类精度的影响这一论题在国际上鲜有报道.基于此，本文从改善数据质量出发，以当前InSAR数据处理最新进展为依托
【机 构】
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河海大学地球科学与工程学院,南京210098 中南大学地球科学与信息物理工程学院,长沙410083
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多时相干涉合成孔径雷达(SAR、InSAR)在土地利用和分类应用方面的研究已十分广泛.研究现状表明，目前分类精度的改善主要集中在多源数据的融合(多波段SAR、多极化SAR、光学与SAR融合)和对分类器的改进上(如随机森林、支持向量机及其他汇集机器学习方法)，而SAR自身观测质量的提升对最终分类精度的影响这一论题在国际上鲜有报道.基于此，本文从改善数据质量出发，以当前InSAR数据处理最新进展为依托，采用精确的InSAR协方差估计方法提升观测质量，进而评价它们对最终分类精度的影响.以珠三角横琴区为例，本文采用7景TerraSAR-X数据对地表质地复杂的一块子研究区进行了实验.结果 表明，基于InSAR精确参数估计的地表分类精度可达82.5％，高于传统数据处理方法9％.这一发现将有助于本领域研究人员拓展研究思路，也有助于提升InSAR技术在复杂地貌下进行地表分类研究的应用潜力.
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