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题名结合深度学习的多通道InSAR高程反演方法
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作者
耿佃强
谢先明
曾庆宁
胡高洋
郑展恒
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机构
广西科技大学电子工程学院
桂林电子科技大学信息与通信学院
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出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2023年第5期89-97,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62161003)
广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA281196)。
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文摘
针对干涉合成孔径雷达探测技术中的高程反演问题,提出一种结合深度学习的多通道InSAR高程反演方法。该方法通过构建一种多通道特征连接与融合网络(MCFCF Net)来建立多通道干涉图和高程图的直接映射关系。首先,网络采用融合了SE注意力模块的残差单元,在保护干涉图信息完整性的同时提升了对重要通道的关注力;其次,用密集连接的方式实现多通道特征复用,加强了特征图的传播,提高了网络对多幅干涉图信息的融合能力;最后,MCFCF Net为对称结构,有利于获取多通道干涉图间的关联信息并准确还原高程。不同类型地形的多通道InSAR高程反演实验表明了该方法有效性和稳健性。
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关键词
干涉合成孔径雷达
多通道insar
高程反演
深度学习
MCFCF
Net
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Keywords
interferometric synthetic aperture radar(insar)
multi-channel insar
elevation inversion
deep learning
MCFCF Net
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名基于聚类分析多通道InSAR联合相位解缠算法
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作者
薛永娇
禹卫东
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机构
中国科学院电子学研究所
中国科学院大学
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出处
《雷达科学与技术》
北大核心
2017年第6期600-606,共7页
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基金
国防科工局"十二五"预研项目(No.Y4BZ160114)
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文摘
多通道InSAR相位解缠不依赖相位连续性假设,因此可以实现复杂地区的相位解缠绕,然而多通道相位解缠绕需同时处理多幅缠绕相位图,在运算效率和内存使用上存在着一定的压力。基于聚类分析的多通道相位解缠算法(Cluster-Analysis,CA)有效解决了运行效率问题,但噪声鲁棒性差。因此,提出将聚类分析和区域扩展相结合的相位解缠绕算法。该算法首先利用边缘提取算子,获得干涉相位图中由于相位跳变导致的边缘曲线,然后利用CA算法对边缘曲线进行相位解缠绕,将解缠曲线作为区域扩展的种子像素,进行区域扩展相位解缠。这样,既可以实现复杂地形的相位解缠,又可以有效抑制噪声。实验结果表明,算法在保持较好解缠精度的同时,一定程度上提高了运算效率。
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关键词
干涉合成孔径雷达
相位解缠绕
多通道insar
聚类分析
区域扩展
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Keywords
interferometric synthetic aperture radar（insar）
phase unwrapping
multi-channel insar
cluster-analysis（CA）
region expansion
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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