【摘 要】
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失相干(Decorrelation)与大气波动是影响重复轨差分干涉测量(D-InSAR)进行地表形变信息提取的主要因素。相干性降低使得干涉纹图在空间上表现为不连续，难以完成相位解缠。重复观测时大气波动引起的相位延迟在空间域上的不均一分布则降低了D-InSAR提取形变信息，特别是空间范围覆盖较大的形变场的精度。尽管空间基线和时间基线的变化，仍然存在部分雷达目标保持着较高的相干性，这些离散分布的相干目
【机 构】
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Institute of Remote Sensing Technique and Methodology,China Area Geophysical Survey & Remote Sensing
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失相干(Decorrelation)与大气波动是影响重复轨差分干涉测量(D-InSAR)进行地表形变信息提取的主要因素。相干性降低使得干涉纹图在空间上表现为不连续，难以完成相位解缠。重复观测时大气波动引起的相位延迟在空间域上的不均一分布则降低了D-InSAR提取形变信息，特别是空间范围覆盖较大的形变场的精度。尽管空间基线和时间基线的变化，仍然存在部分雷达目标保持着较高的相干性，这些离散分布的相干目标为进行形变信息提取提供了基础。本文介绍了一种基于相干目标的多基线D-InSAR数据处理算法。该算法根据少量SAR数据构成多基线干涉纹图集，分别利用点目标检测算法和相干系数均值作为相干目标提取的测度；利用相位回归分析模型对于涉相位进行时间域迭代处理，从干涉相位中提取线性形变速率和DEM误差改正。该算法依靠少量SAR数据，提高了D-InSAR形变监测的时间采样率，能准确地获取每个观测时刻的形变累积量。以沧州地区2004-2005年的SAR数据为例，利用该算法获取了该地区地表沉降线性速率及其演变状况。
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