

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、合成孔徑雷達干涉測量(INSAR)技術是最近二十年才發(fā)展起來的一種非常先進的空間觀測技術,它在地形測繪方面具有強大的技術優(yōu)勢。由于受到干涉數(shù)據(jù)質量、干涉圖濾波及相位解纏等核心技術問題沒有得到較好解決的影響,合成孔徑雷達干涉測量技術還不能完全的實用化。
論文的研究對象是星載 INSAR干涉成像技術,針對缺乏觀測地區(qū)精確DEM數(shù)據(jù)而無法核對提取的高程信息精度的實際情況,對INSAR獲取DEM流程中的多個階段做了較為系統(tǒng)地研究。研究
2、工作主要集中在圖像配準和干涉濾波步驟中相關算法和參數(shù)對最終高程精度的影響,并依據(jù)相干系數(shù)和殘差點實現(xiàn)對處理結果進行定性和定量的分析,針對相干系數(shù)法精度低、配準錯位等情況進行了改進,實現(xiàn)了提高精度、消除失配的情況。
具體研究內容如下:
首先,對圖像配準步驟中常用的相干系數(shù)法和最大譜法進行研究。通過實驗比較結果發(fā)現(xiàn),最大譜法相較于相干系數(shù)法精度略高,但在噪聲較大的情況下干涉條紋不明顯,相干系數(shù)法容易出現(xiàn)錯配現(xiàn)象,然后本文
3、針對相干系數(shù)法中存在的圖像間偏移量計算錯誤,匹配精度不高的問題提出了改進的相干系數(shù)法,實現(xiàn)了提高精度、消除失配的情況。最后基于軌道參數(shù)使用改進后的相干系數(shù)法進行了配準實驗進行驗證,以相干系數(shù)為評價標準證明配準精度大幅提高。
其次,對均值、中值、圓周期均值和中值、最大似然等多種干涉圖濾波算法進行了研究。以殘差點數(shù)為評價濾波效果標準,比較了不同干涉濾波算法對高程精度的影響。通過實驗對比發(fā)現(xiàn)圓周期均值中值濾波和最大似然濾波能夠較好的
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于INSAR技術的輸電通道冰雪信息提取方法研究.pdf
- 基于InSAR技術的輸電走廊地形微形變信息提取研究.pdf
- 基于虛擬機的關鍵信息提取與分析.pdf
- 網(wǎng)絡信息提取與分析技術.pdf
- 焊縫偏差信息提取與跟蹤精度測量方法研究.pdf
- 基于大數(shù)據(jù)的公安警務碎片信息提取與分析.pdf
- LED的信息提取與參量分析.pdf
- 基于InSAR基線校正的高精度DEM提取研究.pdf
- 基于DEM的地形信息提取與景觀空間格局分析.pdf
- D-INSAR技術在滑坡信息提取中的應用研究.pdf
- 星載InSAR圖像配準及三維信息提取研究.pdf
- 基于MODIS波譜分析的作物信息提取研究.pdf
- 基于網(wǎng)站結構分析頁面信息提取的方法研究.pdf
- 多頻率InSAR高程信息重建算法研究.pdf
- 基于電阻抗斷層成像的一維信息提取與分析.pdf
- 基于知識發(fā)現(xiàn)的專題信息提取.pdf
- 基于圖像的特征信息提取與目標識別.pdf
- 基于極化SAR目標信息提取與SVM分類.pdf
- 基于數(shù)字圖像的信息提取.pdf
- 基于ASAR數(shù)據(jù)的海面溢油信息提取.pdf
評論
0/150
提交評論