项目名称: 基于DSM的建筑密集区域InSAR地形去除和相位解缠

项目编号: No.41504003

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 天文学、地球科学

项目作者: 刘鹏

作者单位: 深圳大学

项目金额: 20万元

中文摘要: 高分辨率SAR影像干涉测量能获取高精度地表形变场,对地理国情监测具有重要意义。然而,高分辨干涉图在城市建筑密集区域存在地形特征丰富和相位不连续等问题,造成了地形去除和相位解缠的困难。数字表面模型(DSM)包含了地形及地表建筑物的空间三维结构信息,可有效描述地物的位置和空间拓扑关系。鉴此,本项目提出基于DSM研究建筑密集区域的InSAR干涉图地形去除及相位解缠方法。本项目拟研究:(1)基于DSM和雷达后向散射强度模拟的干涉图地形相位去除方法;(2)贝叶斯框架下,顾及相位不连续性的干涉图相位解缠算法;(3)对提出的方法进行实地案例分析。本项目将DSM中蕴含的精细地形信息与地物空间拓扑关系用于城市建筑密集区域的地形去除与相位解缠,有助于提升InSAR在建筑密集区域的形变监测能力,为高分辨率InSAR地理国情监测提供理论与技术支撑。

中文关键词: INSAR;形变监测;地形去除;相位解缠

英文摘要: High resolution SAR interferometry is capable of high accuracy deformation mapping and plays an significant role in geographical conditions monitoring. However, detailed topography features and phase discontinuities are shown in building dense area of high resolution interferogram, increasing difficulties for topography removal and phase unwrapping. Digital surface model (DSM) contains both terrain height and the structure information of surface buildings. It can be used to describe the position and spatial topological relationships of ground features accurately. This project aims to implement topography removal and phase unwrapping in building dense area based on DSM. The project aims to investigate: (1) topography removal based on DSM and simulation of radar back scattering; (2) phase unwrapping with discontinuity protection within the Bayesian framework; (3) evaluation of proposed methods in a real case study. This project makes use of fine topography information and topological relationships in DSM for topography removal and phase unwrapping in building dense area. It shall enhance the capabilities of InSAR deformation monitoring in building dense area, provide theoretical and technical support for geographical conditions monitoring.

英文关键词: INSAR;Deformation Monitoring;Topography Removal;Phase Unwrapping

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【博士论文】多视光场光线空间几何模型研究
专知会员服务
21+阅读 · 2021年12月6日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年8月28日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年5月19日
【CVPR 2021】变换器跟踪TransT: Transformer Tracking
专知会员服务
21+阅读 · 2021年4月20日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年1月9日
无需训练,自动扩展的视觉Transformer来了
机器之心
0+阅读 · 2022年4月10日
NVIDIA 招GNN加速方向实习生,GPU超多~
图与推荐
0+阅读 · 2022年1月24日
用狄拉克函数来构造非光滑函数的光滑近似
PaperWeekly
0+阅读 · 2021年10月23日
光学遥感图像目标检测算法综述
专知
7+阅读 · 2021年3月23日
你的算法可靠吗? 神经网络不确定性度量
专知
39+阅读 · 2019年4月27日
【工业智能】风机齿轮箱故障诊断 — 基于振动信号
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Summarization with Graphical Elements
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
39+阅读 · 2021年11月11日
Arxiv
14+阅读 · 2021年3月10日
Arxiv
10+阅读 · 2020年6月12日
小贴士
相关资讯
无需训练,自动扩展的视觉Transformer来了
机器之心
0+阅读 · 2022年4月10日
NVIDIA 招GNN加速方向实习生,GPU超多~
图与推荐
0+阅读 · 2022年1月24日
用狄拉克函数来构造非光滑函数的光滑近似
PaperWeekly
0+阅读 · 2021年10月23日
光学遥感图像目标检测算法综述
专知
7+阅读 · 2021年3月23日
你的算法可靠吗? 神经网络不确定性度量
专知
39+阅读 · 2019年4月27日
【工业智能】风机齿轮箱故障诊断 — 基于振动信号
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
相关论文
微信扫码咨询专知VIP会员