【摘 要】
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针对黄河三角洲地区湿地及农田多、范围大，导致PS-InSAR技术难以获取高密度地表形变信息的问题，提出一种基于分布式目标InSAR（DS-InSAR）的黄河三角洲地表形变监测方法。该方法通过置信区间估计选取同质像元点，利用特征值分解方法计算主散射体对应相位值以达到相位优化的目的，再根据时空相干性确定分布式目标，最后建模解算时序地表形变信息。以26景Sentinel-1A影像为数据源，提取2019-
【机 构】
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中国矿业大学自然资源部国土环境与灾害监测重点实验室
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划（202110290044Z）； 国家自然科学基金（51774270,41604005）； 江苏省自然科学基金（BK20190645）～～；
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针对黄河三角洲地区湿地及农田多、范围大，导致PS-InSAR技术难以获取高密度地表形变信息的问题，提出一种基于分布式目标InSAR（DS-InSAR）的黄河三角洲地表形变监测方法。该方法通过置信区间估计选取同质像元点，利用特征值分解方法计算主散射体对应相位值以达到相位优化的目的，再根据时空相干性确定分布式目标，最后建模解算时序地表形变信息。以26景Sentinel-1A影像为数据源，提取2019-12～2020-12期间黄河三角洲地区的地表沉降信息，与PS-InSAR方法结果相比，点位密度提高5.56倍；两种方法获取的同名点对形变速率的相关系数为0.727,说明两者具有很好的一致性。实验结果表明，研究区内存在4处明显沉降区域，最大沉降速率达-238 mm/a,经分析及实地调查验证，其主要影响因素为地下卤水及油气开采。
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