一、编队飞行InSAR的平地效应与地形高度效应分析（论文文献综述）
庄迪[1]（2020）在《基于极化SAR干涉的森林和建筑高度重建方法研究》文中研究说明地面目标的立体视觉效果能够对城市规划和森林监测提供很大的帮助,合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）的干涉成像技术,能够利用遥感的手段获取地面的高程信息,因此目标高度重建是遥感领域的研究热点。对于建筑来说,利用单幅SAR进行建筑高度重建受限于成像几何关系和图像质量,利用TomoSAR技术进行重建的精度较高,但是所需成本和数据量比较大,利用InSAR技术进行高度重建受叠掩现象和高程跃变的影响。所以折中处理,利用PolInSAR技术进行建筑的高度重建是一个重要方向。另外,对于森林目标的高度反演以研究相干散射模型为主,RVoG模型是经典的散射模型,但其假设过于简单,与森林地区真实的散射过程有一定的差距,所以建立完备的散射模型及对应的反演算法是目前研究的一个重要方向。本文以大场景PolInSAR图像中的建筑和森林目标的高度重建为主要研究内容。针对建筑目标的高度重建,首先对单极化InSAR高度重建技术进行了研究并重点分析了叠掩现象对于单极化InSAR高度重建的影响,并利用实验数据进行了验证。然后针对以上问题,利用PolInSAR技术对建筑物进行高度重建,研究了基于Pauli基的相位分离方法和PD相干最优化方法,并利用仿真数据进行了实验。同时,针对森林目标的高度反演,本文重点研究了基于相干散射模型的方法,首先对基于RVoG模型的三阶段反演算法进行了研究,然后在此基础上详细分析了森林地区的散射过程,从垂直结构函数的角度推导出了STLS模型,并对其相干性分布进行了详细地分析,最后改进了三阶段反演算法,利用仿真数据和真实SIR-C数据进行了实验。实验结果表明,对于建筑目标,基于Pauli基的相位分离方法和PD相干最优化方法能够有效地对不同散射中心的相位进行分离,解决建筑成像叠掩的问题;对于森林目标,相比RVoG模型,STLS散射模型及改进的三阶段算法在不同坡度的地形处的结果更稳定,更精确,证明了STLS模型消除了地形坡度的影响,且更加接近森林地区的真实散射过程。
刘植[2]（2020）在《多基线星载InSAR成像及数据处理研究》文中研究指明多基线星载InSAR技术利用了卫星不同基线对应的多幅干涉相位图进行高程反演,其优势在于能有效减小单基线干涉测量造成的随机误差,并能在一定程度上克服由相位层叠、高度陡变、噪声干扰等因素带来的不利影响,能极大提高复杂地形DEM的提取精度,具有重要研究与应用价值。本文就多基线星载InSAR成像及数据处理展开研究,主要工作及创新如下:1、构建了一发四收多星编队的多基线星载InSAR模型。基于卫星轨道参数、星地空间坐标系转换及InSAR技术原理,考虑了卫星轨道转换、地球自转效应、星地几何位置关系、星载InSAR基线耦合等复杂因素,构建了更符合实际情况的多基线星载InSAR模型,为后续仿真实验提供基础。2、研究了一种基于长短基线配合的级联迭代多基线星载InSAR曲面BP成像算法。BP算法精确计算距离历史,对星载情况的弧形轨迹具有极高的适用性,BP算法还具有像素级配准-去平地一体化的优势,能简化星载InSAR数据处理流程。针对BP成像过程中,观测场景的地形迎面被压缩,产生层叠效应,导致干涉相位损失问题,引入曲面BP算法,并将其与多基线InSAR技术结合,研究了一种基于长短基线配合的级联迭代式多基线InSAR曲面BP成像算法。该方法利用短基线高程模糊度大,干涉条纹稀疏,便于相位解缠的特点,获得成像场景的粗精度DEM作为先验地形,构建新的曲面投影空间,再利用长基线回波数据在新的曲面空间上进行曲面BP成像,如此进行迭代,能有效解决相位层叠问题,也避免了长基线干涉相位条纹密集、解缠难度大的问题,能有效提高DEM的精度,通过仿真实验验证了该方法的有效性。3、提出了一种基于引导滤波的多基线星载InSAR DEM融合方法。基于干涉相位的概率统计分布特性,研究了一种利用理论高度误差对各基线高度信息加权平均计算DEM的方法,该方法对地形细节保持能力不足,且易受脉冲噪声影响。针对该问题,提出了基于引导滤波的多基线DEM融合方法,该方法利用了粗精度的先验地形信息将各单基线干涉处理得到的DEM进行分解,先验地形作为其中的基准层,能确保整体地形趋势,分解出来的另一部分作为细节层;再以原始场景SAR图像幅度图作为引导图像,利用引导滤波对各组基线对应的细节层DEM处理并进行加权平均,权重由不同基线对应的理论高度误差来决定;最后将基准层地形与引导滤波融合后的细节层地形相加即为多基线数据融合后的DEM。该方法能充分结合先验地形信息与原始场景SAR图像的幅度信息,利用引导滤波能更好地保留地形细节,提高复杂地形DEM的提取精度。所提方法在TerraSAR重轨多基线数据上验证了其有效性,以公认高精度的LiDAR DEM作为研究区域实际地形高度的参考,相比于加权平均的方法,采用基于引导滤波的多基线DEM融合方法,能有效保留研究区域中山谷、山脊等复杂地形的边缘细节信息,获得了更高精度的DEM。
耿瑜阳[3]（2019）在《罗布荒原InSAR DEM建立与典型水文地形时空特征分析》文中指出干旱区既是全球贫困人口的集中分布地区,又是潜在的自然资源宝库。地处干旱的塔里木盆地东缘,罗布泊作为中国最大的内陆河流塔里木河的尾闾湖,其繁盛和消亡不仅反映了干旱区湖泊变化的一般规律,而且记录了这一地区环境变化的丰富信息。近年,罗布泊周边的罗布荒原中发现了大量历史时期人类遗址,该地区成为了新疆历史、地理、生物、地质、环境演变研究的一个典型区域,越来越受到学术界的重视,成为科学界探险和考察的热点区域。罗布荒原的地形是研究罗布泊水体变迁和环境演化过程的重要基础,具有显着的科研价值。由于罗布荒原环境恶劣、人迹罕至,大范围的地面测量难以实现;该地区地势平坦,在近百公里的距离范围内高差仅有数米,目前已有的地形资料,无论是从空间分辨率、高程精度以及覆盖范围上都难以满足罗布荒原地形特征分析的需求,而现有的实地测量结果甚至互相矛盾,因此,对该地区地形特征单元的认知一直未能在学术界达成一致。近年来,德国宇航局发射的Terra SAR-X/Tan DEM-X（TSX/TDX）双星干涉雷达测量系统主要用于获取全球高程模型和研究地表形变。本文利用TSX/TDX数据生成了全面覆盖罗布荒原的高分辨率高精度DEM,覆盖面积约35,000 km2。根据Tan DEM-X In SAR DEM,结合雷达影像与高分辨率光学图像,本文重点解译了罗布泊湖盆区、喀拉库顺洼地、中央洼地、楼兰洼地、西部河网区等典型的水文地形,深入分析了该地区水文地形的空间特征与古环境意义。本文的主要研究成果和创新点如下:（1）针对罗布荒原古环境研究中缺少可靠的地形数据,以及该地区环境恶劣、面积广阔、地势平坦等特点,引入TSX/TDX单视复数斜距配准影像作为数据源,深入分析该雷达系统的各项误差和成像几何条件,发展了单景TSX/TDX In SAR DEM高程误差方程模型,提出了基于GLAS激光测高数据和同名连接点的罗布荒原TSX/TDX区域网平差方法。该方法大幅降低了相邻DEM之间的相对高程误差,生成的数字高程模型全局绝对高程精度优于1 m,是目前为止该地区综合质量最高的公开高程数据。（2）针对罗布泊湖域范围大小存在争议的问题,利用本文生成的高精度DEM和ALOS Scan SAR的解译结果,结合野外实地考察验证和近现代科学考察资料,论证了790 m等高线所对应的罗布泊湖岸线空间范围,其面积8,720 km2,可容纳水量16.5±2.6亿m3,首次对罗布泊湖盆的历史时期水量进行科学估算。（3）针对罗布泊是否为“游移湖”所引发的科学争议,梳理了正、反两方的论据,并利用本文生成的DEM解译了斯文赫定所发现的楼兰洼地所处的地理位置及范围。该结果表明,在罗布泊湖盆区以西,除了喀拉库顺之外,还存在着一片地形洼地,而这一洼地正是“游移湖”争论中一直被忽视的地理单元。本文结合近现代科学考察、年代学和沉积物研究成果,论证了楼兰洼地的形成时间应不晚于公元1200年,为楼兰文明、罗布泊之间的关系与古环境变迁研究提供了新的突破口。
戴可人[4]（2017）在《融合新一代卫星SAR数据的地形与形变信息提取模型与方法》文中指出合成孔径雷达差分干涉（Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar,DInSAR）测量技术是最近三十年来发展迅速的空间对地观测技术。相对传统测量技术,该技术具有覆盖范围广、精度高、不受天气状况影响等优势,但是失相干与大气延迟是DInSAR方法固有的误差源,制约着其测量精度的进一步提高。基于DInSAR的时序InSAR算法是近二十年来发展起来的有效方法,该方法基于覆盖同一地区的多幅SAR影像进行时序分析,通过选取高相干点,利用多余观测对特定模型的形变信息（如周期性形变）、高程误差、大气延迟等进行建模与求解,达到了较高精度。在区域性沉降监测（如城市沉降监测等）、灾害监测评估（如火山地震形变测量、滑坡活动性监测等）、能源资源勘查（如油气田开采、矿藏资源开采等）、全球环境变化（如冰川偏移,极地冰层变化等）等非常广阔的领域展现了它的应用潜力。早期的DInSAR技术主要用于火山形变监测、地震形变测量、区域形变测量等大尺度范围,精度大多在厘米级别。制约其精度提升和应用范围提升的一大原因就是早期的SAR卫星影像质量不够高,其分辨率大多在10m以上,重访周期在30天甚至更久。从2007年开始,各国陆续研制和发射了性能明显提高的新一代SAR卫星,例如具有两米高分辨率的德国TerraSAR-X与意大利COSMO-SkyMed卫星、具有TOPS模式宽幅成像短重访周期的Sentinel-1卫星等。E.Sansosti与P.Berardino的团队等人将此类卫星定义为新一代SAR卫星系统。新一代SAR卫星的主要提升包括更短的重访周期、更高的分辨率、更高的定轨精度与更高的成像质量等。这些新一代SAR卫星带来了前所未有的高质量SAR数据,不仅有助于提高以往相关研究的精度,其大覆盖范围,高分辨率也使InSAR技术与地球物理学、冰川、水文学等其它学科的交叉融合变得更为容易,给许多以前不曾设想的新研究领域带来可能。但是,由于这些新一代SAR影像本身在成像模式上的改进,其处理方法、算法精度与效率等需要进一步分析与验证,其高分辨率与短重访周期的优势在新领域的研究与应用中能发挥怎样的作用与所达到的精度也需要进一步实验与探索。本文将融合新一代卫星SAR数据,除了对新数据本身处理方法展开相关研究,同时将对其相关的地形与时序形变信息提取模型与方法展开研究,探究新一代SAR数据带来的精度上的提升与新应用的可能。针对InSAR技术在地形信息及时、高精度、大范围地获取的问题,本文基于TerraSAR-X/TanDEM-X（TSX/TDX）卫星数据展开了相关研究。本文利用TSX/TDX数据对天津地区（平地地区）,阎良地区（丘陵地区）的数字高程模型（DEM）进行了提取。通过与SRTM DEM对比证实了 TSX/TDX数据作为高分辨率数据在高程细节上的提取能力。本文选取了震后大光包滑坡区域作为山地地区研究对象。在该区域传统解算方法受制于失相干与过于密集的地形条纹时,本文提出了迭代去平地效应的方法,获取了大光包滑坡震后高精度DEM。TSX/TDX数据能及时、高精度、大范围的获取地形信息,为我们的震后评估等工作带来了新的方法与可能。本文将TSX/TDX高精度DEM与震前SRTM DEM进行做差对比,不仅能获取滑坡滑动空间分布图,还能估算出滑坡累积体量。通过该方法估算大光包滑坡滑坡体量为1.189×109 m3,与历经5年工程地质调查结果（1.159×109 m3）接近,同时该精度高于其他基于数字高程模型对比方法的结果。欧洲空间局最新（2014年）发射了采用全新TOPS模式成像的哨兵1号（Sentinel-1）卫星。由于其多普勒中心频率在整幅图像中的变化较大,也给TOPS图像处理带来了一定难度。针对TOPS数据处理过程中可能出现的问题,本文提出了一套使用互相干系数法与频谱差分法迭代处理的配准方法,能有效消除Burst拼接过程中潜在的相位跳变问题。本文以大光包滑坡为实验区域,联合使用TSX/TDX高程模型,基于该数据时间序列影像进行了 InSAR时序分析,成功监测了大光包滑坡在2015～2016年的活动性。结果显示尽管现在离汶川地震（即大光包滑坡形成之时）已有8年有余,但是大光包滑坡仍有四处区域显示出一定活动性,最大形变量级达到8 cm/year。德国TerraSAR-X与意大利COSMO-SkyMed卫星可提供2米高分辨率SAR影像,为我们对小范围区域具体目标的研究带来了可行途径。本文运用多平台数据对上海市2009年～2010年地表形变进行监测。在传统方法计算过程中我们发现不同卫星同轨道（同为降轨）卫星数据结果吻合度远高于同卫星不同轨道数据结果吻合度,证明水平位移是整个计算过程欠考虑的因素。针对此问题,本文提出了基于多平台数据考虑水平位移的算法,融合三种数据对上海市二维形变进行了联合提取。结果显示上海市2009～2010年垂直沉降最大达到2.3 cm/year,同时我们结合近几年地下水采灌数据及地下水文结构分布数据,对沉降原因及沉降漏斗区域受影像建筑进行了详细分析。基于X波段SAR影像冻土区域地表沉降监测常常会受到相位时间失相关的影响,特别是冻土地区基础设施如公路的沉降监测,属极具挑战性的工作。本文提出了基于短时相干点Stacking InSAR模型与方法,基于高分辨率TerraSAR-X数据对冻土地区公路形变展开监测。在高相干性干涉对较少的情况下,我们基于该方法成功对道路形变进行了提取,结合地形地貌进行了分析。发现道路中段为热融卡斯特地貌区域,受此影响监测期间最大沉降累积量达10cm。
邹光浩[5]（2015）在《高精度InSAR成像及处理方法研究》文中研究指明干涉合成孔径雷达（InSAR）能够对大面积地形进行全天时、全天候的干涉测量,并通过高程反演得到场景的三维地形。本文主要研究了InSAR曲面后向投影成像及高程反演方法和非直线运动的InSAR成像及高程反演方法,所做的工作和创新如下:1、研究了基于曲面后向投影的InSAR成像方法。首先介绍了平面后向投影成像算法步骤,针对平面投影成像算法存在干涉相位信息损失和高程反演有地形畸变的问题,分析了曲面后向投影成像算法的模型,从理论上证明了曲面后向投影成像能减少干涉相位信息损失,减少干涉条纹数,提高干涉相位精度;减小地形畸变,提高高程反演精度。并且证明了当成像空间和原始地形越接近时,干涉相位精度和地形高程精度越高。最后,通过仿真实验和平面后向投影成像算法作了比较,验证了曲面后向投影成像算法能够提高干涉相位精度和高程反演精度。2、提出了一种迭代曲面投影成像及高程反演方法。针对传统高程反演方法精度不高,并存在地形畸变的问题,本文提出了迭代曲面投影成像及高程反演方法,利用曲面后向投影成像时成像空间和原始地形越接近,干涉相位精度和高程反演精度越高的优点,进行迭代成像并补偿地形高程,提高高程反演精度。最后通过仿真实验验证了无论是简单地形还是复杂地形,迭代曲面投影成像及高程反演方法都能明显提高地形高程精度,并且与传统高程反演方法做了对比,证明了本方法得到的地形高程精度更高。3、研究了非直线运动的InSAR成像及高程反演方法。首先分析了平台轨迹变化时对干涉相位提取和高程反演的影响,证明了平台轨迹误差会带来明显的干涉相位误差,而轨迹误差对高程反演影响很小。然后通过仿真实验和平台直线运动时的情况作了比较,验证了后向投影成像算法可以补偿干涉相位误差,得到高精度的干涉相位,同时高程反演精度也很高。然后分析了基线倾角变化时对干涉相位提取和高程反演的影响,证明了基线倾角变化时,不但会带来明显的相位误差,高程反演精度也会明显变差。本文通过在每个方位向时刻都采用对应的基线倾角参数进行高程反演,补偿基线倾角变化带来的高程反演误差。最后通过仿真和不考虑基线倾角变化时的高程反演做了对比,证明了采用变化的基线倾角进行高程反演可以明显提高基线倾角变化时的高程反演精度。
陈莉芬[6]（2014）在《国际空间站载INSAR的DEM数据处理方法研究》文中研究说明国际空间站（ISS）是一座在近地空间功能最完善的太空基地,代表了航天技术领域的最前沿,充分开发和利用国际空间站,是一项造福人类的伟大工程。干涉合成孔径雷达（INSAR）是一种最具优势的获取数字高程模型（DEM）的技术,尤其是航天INSAR,凭借其成像稳定、获取DEM不受国界限制等优势,日益受到全世界的广泛重视。本文将二者结合起来,将INSAR双天线作为外部对地观测设备搭载在国际空间站上,克服了现有航天INSAR系统获取的数据相干性差、数据处理复杂等缺点,利用简单的处理方法,得到精度更高的DEM。本文以论证国际空间站搭载交轨INSAR双天线获取DEM的可行性为最终目的,首先阐述了INSAR和差分INSAR （DINSAR）的基本原理,分解干涉相位及差分相位,并分析每个分量。并从空间和时间上相干性出发,总结了INSAR实现的两个前提条件。其次,分析了国际空间站载INSAR的系统结构和天线参数,总结了其作为INSAR平台的自身优势。然后,提出了直接仿真产生干涉相位数据的方法,极大地降低了运算量,提高了仿真的速度,并给出了该数据仿真方法严格的数学推导。阐述了干涉和差分处理的实现步骤,并对相位滤波和解缠步骤采用不同方法的实现结果进行了比较。最后,基于分析得到的系统参数,直接利用已有的DEM来仿真生成INSAR干涉相位数据,采用处理效果更佳的方法,仿真INSAR处理产生DEM的全过程,并验证了该结构同样可以用于差分处理检测地表形变。参数分析和仿真结果表明：本文提出的国际空间站载交轨双天线INSAR系统是可行的。
范钟[7]（2013）在《D-INSAR技术在滑坡信息提取中的应用研究》文中指出滑坡是一种破坏力很大的常见自然地质灾害，其能够引起泥石流以及山体垮塌，会造成人民生命财产安全及国家建设的巨大损失。因此对滑坡进行监测，是减少滑坡灾害危害性的有效方式。随着干涉合成孔径雷达技术（InSAR）的发展，合成孔径雷达差分干涉测量（D-InSAR）作为其扩展应用，具有宽覆盖率、高空间分辨率、全天时、全天候、大区域性、高灵敏度等特点，且对地表的微小形变具有厘米级别甚至更小尺寸精度的探测能力，可以获取高精度、高分辨率的地面高程信息，并通过滑坡灾害前后两幅干涉图像的比对，达到精密测定滑坡前后的地表形变的效果，因此本文采用D-InSAR技术应用于小型滑坡的形变信息提取研究。本论文系统地阐述了合成孔径雷达差分干涉技术应用于滑坡信息提取的发展历程、应用现状、SAR成像原理以及INSAR基本原理，并在此基础上深入应用研究了D-INSAR技术主要处理流程，并对其中的主要算法做了深入讨论与分析，并运用编程软件进行编程以实现主要算法的功能。主要研究内容包括以下几个部分：将配准后的两幅主、辅图像形成干涉条纹图、将干涉条纹图进行平地效应去除处理、相位噪声滤波、相位解缠、高程转换及形变提取。并根据RADARSAT-2提供的SAR数据对D-INSAR技术的主要算法进行了数据处理及算法验证。其中基于轨道参数的去平地效应方法，直接拟合卫星轨道方程，避免多次迭代的复杂运算，运算效率得以提高。并对几种滤波方法进行残差点数目、信噪比、条纹边缘保持完整性进行分析，得出自适应中值滤波法具有较好滤波效果的结论。且采用路径跟踪法中的枝切法进行了相位解缠处理，该算法优点在于运行时间短。最后对具有滑坡信息的SAR图像进行了D-INSAR处理提取了滑坡的地表形变信息，结果表明D-INSAR技术能提取小型滑坡厘米级别的微小形变信息。
张笑微[8]（2013）在《星载SAR影像定位与InSAR中应用有理函数模型的研究》文中研究指明星载SAR系统的技术水平日益先进，星载SAR影像的空间分辨率和时间分辨率也不断提高，在对地观测领域扮演着越来越重要的角色。星载SAR影像的无控定位技术可以获取测绘困难地区重点目标的三维坐标，是星载SAR影像的重要应用之一；有理函数模型（Rational Funtion Model, RFM）在光学遥感影像和SAR影像的摄影测量处理中得到了广泛应用，将RFM引入星载InSAR数据处理流程，也具有重要的理论和实践意义。本文以高分辨率SAR影像的应用为主线，分析了SAR影像的严密几何模型和通用几何模型，分别对稀少（无）控制条件下星载SAR影像的目标定位技术和RFM在InSAR数据处理流程中的应用进行了研究，主要工作包括以下内容：1)从载荷技术、成像特点和应用技术三个方面，总结了SAR和InSAR技术以及有理函数模型的研究和发展现状，确定了论文的研究目的和意义。2)基于距离-多普勒模型，系统阐述了星载SAR影像的无地面控制信息下的定位原理。利用高分辨率TerraSAR影像进行了相关实验，无控定位精度在方位向达到了70m，距离向达到了50m。利用少量控制点精化模型定向参数，将定位精度提高至方位向25m，距离向20m。提出了一种新的目标高程归化至赤道半径的计算方法，通过推导和仿真，分析得出在高纬度地区，地形起伏将产生最大60米左右的定位误差。3)从InSAR基本几何原理出发，建立了InSAR严密几何模型和通用几何模型。对比了光学摄影测量和InSAR的共性和差异，阐明了将RFM引入InSAR数据处理的可行性。4)对InSAR干涉影像对，分别建立了用于主辅影像配准、去平地效应和相位-高程转换的RFM方程；基于全球低分辨率DEM，设计了一种无需初值和迭代的RFM参数求解方法。以SRTM模拟干涉数据和天山地区模拟干涉数据，进行了相位-高程转换实验，二阶RFM的替代精度分别达到了0.1941米和0.000014米。为解决RFM参数求解时的病态问题，分别采取了直接计算方法改正和间接误差补偿改正两种方法，SRTM模拟数据直接计算改正的精度提高了17.9%，间接误差补偿的精度提高了44.8%。
武帅莹[9]（2012）在《基于ERS-2/ENVISAT交叉干涉建模提取DEM及精度评定 ——以阿拉斯加地区为例》文中认为干涉合成孔径雷达测量技术（InSAR）是于二十世纪六十年代末出现的一门新兴微波遥感技术,并在随后的研究和应用中得到迅速发展,成功地应用于地形测绘、地表形变及灾害监测等领域,并成为生成数字高程模型（DEM）产品的重要手段之一。进入二十一世纪初期,随着欧空局（ESA） ENVISAT卫星的发射成功,可获取的星载影像数量得到增加,为InSAR领域带来了新的机遇和挑战。同时,InSAR技术的局限性也成为雷达领域研究的重点和热点。本文首先对雷达系统（包括RAR和SAR）和雷达干涉测量（InSAR）的基本原理进行了简要介绍,并针对InSAR数据处理的流程给出了详细的分析,且进一步分析了干涉几何参数对地形测量结果的影响。在此基础上,深入分析了干涉相位的几个主要的分量以及利用星载InSAR生成DEM的技术局限性,主要包括：时间失相干（地表变化所致）、空间失相干（空间基线过长所致）、大气延迟等负面影响,这使得利用InSAR技术难以获取高精度DEM。合成孔径雷达交叉干涉测量（CInSAR）技术可以弥补InSAR技术中存在的缺陷。CInSAR中由于影像频率间存在微小差异从而克服了基线限制这一约束条件,可同时满足干涉生成DEM中长空间基线和短时间基线的干涉条件。本文对CInSAR的基本原理及数据处理进行了详细介绍,并着重分析了CInSAR中的关键技术问题：不同平台SAR影像的配准。针对常规配准方法在长基线或地形起伏剧烈地区影像对配准中的不足,提出了基于外部DEM进行辅助配准的多级配准方法及其技术方案,解决了CInSAR影像对配准的问题。本文选取阿拉斯加极北地区为研究区域,并以C波段ERS-2和ENVISAT于2008年1月25日获取的两幅影像为实验数据。文中首先基于两种数据的成像参数分析了交叉干涉的可行性,然后进行影像配准及交叉干涉DEM提取研究。最后对ERS-ENVISAT DEM进行精度分析,将其与外部NED DEM数据进行比较,并基于二者的差异进行了CInSAR轨道误差建模分析。
张剑琦[10]（2010）在《InSAR回波信号与系统仿真研究》文中指出干涉合成孔径雷达技术是能够获取地面高精度数字高程信息的微波遥感技术。计算机仿真技术对深入理解干涉形成的机理,验证干涉数据处理算法的性能以及系统设计都非常有用。详细分析了正侧视模式下回波信号的频域表达式,在此基础上推导出了修正为适于斜视模式的回波信号频域表达式,给出了适于两种模式的二维频域InSAR回波仿真方法,并仿真了雷达迎坡缩短效应和波束斜视角。该方法解决了时域方法仿真分布目标或真实场景InSAR回波时效率低的问题。利用RD、CS成像算法,对生成的回波进行了成像仿真实验。进行了分布目标回波成像与干涉实验,验证了干涉系统中的基线去相关问题。详细分析了联合多普勒中心估计算法和最新的多普勒调频率估计算法--CMD算法,其中CMD算法中相关函数主瓣宽度不受初始值的影响,更适合相关峰值检测,用点目标回波经过距离向压缩后的数据对算法进行了仿真验证。用RD算法对真实原始数据进行了成像处理。利用基于频移的平地效应去除方法对干涉相位图进行了去平地处理。对影响测高精度的相位误差源（SAR系统幅相误差、IQ幅相不一致、调频率误差）进行了理论分析,推导出了误差源在成像后的目标处引入的相位误差。提出了基于InSAR点目标的高程提取法,避免了分布目标仿真中不利于定量仿真的缺点。用该方法仿真了不同误差源对目标处干涉相位和测高精度的影响。
二、编队飞行InSAR的平地效应与地形高度效应分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、编队飞行InSAR的平地效应与地形高度效应分析（论文提纲范文）
（1）基于极化SAR干涉的森林和建筑高度重建方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 PolInSAR技术的发展现状 |
| 1.2.2 PolInSAR森林高度反演的研究现状 |
| 1.2.3 建筑物高度重建的研究现状 |
| 1.2.4 研究现状分析 |
| 1.3 主要研究内容及论文结构 |
| 第2章 PolInSAR和相干散射模型基本原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SAR成像原理与特点 |
| 2.3 极化干涉相干性 |
| 2.3.1 标量干涉 |
| 2.3.2 矢量干涉 |
| 2.4 基本散射机理 |
| 2.4.1 表面散射 |
| 2.4.2 偶次散射 |
| 2.4.3 体散射 |
| 2.5 RVoG散射模型与RVoG三层模型 |
| 2.5.1 地表上随机体(RVoG)散射模型 |
| 2.5.2 RVoG三层散射模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于STLS相干散射模型的PolInSAR森林高度反演 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于RVoG模型的三阶段反演算法 |
| 3.3 STLS相干散射模型的建立与分析 |
| 3.3.1 基于垂直结构函数的STLS模型推导 |
| 3.3.2 STLS模型的相干性分布分析 |
| 3.3.3 基于STLS模型的改进的三阶段反演算法 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于相位分离的PolInSAR建筑物高度重建 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 InSAR高度重建 |
| 4.2.1 InSAR高度重建原理及流程 |
| 4.2.2 叠掩现象对InSAR高度重建的影响 |
| 4.2.3 建筑物叠掩InSAR仿真分析 |
| 4.3 基于相位分离的PolInSAR建筑物高度重建 |
| 4.3.1 基于Pauli基的相位分离高度重建 |
| 4.3.2 基于PD相干最优化的高度重建 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（2）多基线星载InSAR成像及数据处理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外星载SAR/InSAR系统发展现状 |
| 1.2.2 国内外多基线InSAR关键技术研究进展 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第二章 InSAR技术基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 InSAR技术原理 |
| 2.2.1 InSAR基本原理 |
| 2.2.2 多基线InSAR基本原理 |
| 2.3 InSAR数据处理流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多基线星载InSAR成像方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 卫星轨道建模 |
| 3.2.1 卫星轨道参数 |
| 3.2.2 空间坐标系转换 |
| 3.2.3 星地关键位置坐标计算 |
| 3.3 星载InSAR基线解耦合 |
| 3.3.1 基线解耦合方法 |
| 3.3.2 仿真与结果分析 |
| 3.4 基于曲面后向投影的多基线星载InSAR成像方法 |
| 3.4.1 后向投影成像算法 |
| 3.4.2 长短基线配合的级联迭代多基线曲面后向投影成像算法 |
| 3.4.3 仿真与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多基线星载InSAR数据融合方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 重轨多基线TerraSAR数据干涉处理 |
| 4.2.1 观测区域与数据介绍 |
| 4.2.2 星载多基线数据干涉处理 |
| 4.3 基于高度误差加权的多基线InSAR DEM融合方法 |
| 4.3.1 干涉相位的统计特性 |
| 4.3.2 基于高度误差加权的多基线DEM融合方法 |
| 4.4 基于引导滤波的多基线InSAR DEM融合方法 |
| 4.4.1 引导滤波原理 |
| 4.4.2 基于引导滤波的多基线DEM融合方法 |
| 4.5 融合结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）罗布荒原InSAR DEM建立与典型水文地形时空特征分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景与选题依据 |
| 1.2 罗布荒原古环境研究进展 |
| 1.2.1 早期文献记载和考察 |
| 1.2.2 罗布泊地理位置之争 |
| 1.2.3 罗布泊历史时期变化研究 |
| 1.3 论文主要内容与章节安排 |
| 第2章 研究区与数据源介绍 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 区域地质 |
| 2.1.2 区域气候 |
| 2.1.3 土壤与盐壳 |
| 2.1.4 罗布荒原已有地形资料 |
| 2.2 TanDEM-X 系统介绍 |
| 2.2.1 TanDEM-X 工作模式 |
| 2.2.2 相对相位参考 |
| 2.2.3 相对时间参考 |
| 2.2.4 轨道配置和编队飞行 |
| 2.2.5 InSAR 生成 DEM 流程 |
| 2.3 ICESat GLAS 系统介绍 |
| 2.3.1 ICESat-1 卫星简介 |
| 2.3.2 GLAS 高程反演的基本原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 Tan DEM-X误差及改正方法研究 |
| 3.1 Tan DEM-X系统误差分析 |
| 3.1.1 Tan DEM-X数据获取过程 |
| 3.1.2 残余误差来源 |
| 3.1.3 Tan DEM-X误差模拟 |
| 3.2 Tan DEM-X DEM平差模型 |
| 3.2.1 观测方程模型 |
| 3.2.2 区域网平差模型 |
| 3.2.3 地面控制点 |
| 3.2.4 同名连接点 |
| 3.2.5 平差迭代过程 |
| 3.3 GLAS误差分析及预处理 |
| 3.3.1 GLAS数据筛选标准 |
| 3.3.2 GLAS数据预处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 InSAR DEM生成及精度评价 |
| 4.1 罗布荒原Tan DEM-X数据 |
| 4.2 InSAR解算与DEM平差 |
| 4.3 DEM拼接及精度评价 |
| 4.4 与其他全球DEM产品比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 罗布荒原水文地形时空特征及古环境意义研究 |
| 5.1 罗布荒原Tan DEM-X DEM解译 |
| 5.1.1 790m湖岸线解译及验证 |
| 5.1.2 湖盆西部洼地DEM解译 |
| 5.1.3 湖盆西部古城DEM解译 |
| 5.1.4 湖盆周边古河道DEM解译 |
| 5.2 地形时空特征讨论及古环境意义分析 |
| 5.2.1 湖盆区790m湖岸线时空特征分析 |
| 5.2.2 喀拉库顺河时空特征分析 |
| 5.2.3 楼兰洼地的时空特征及古环境分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 主要结论与创新点 |
| 6.1.1 结论 |
| 6.1.2 创新点 |
| 6.2 存在的问题与展望 |
| 6.2.1 存在的问题 |
| 6.2.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（4）融合新一代卫星SAR数据的地形与形变信息提取模型与方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 InSAR技术发展及国内外研究现状 |
| 1.2.1 InSAR技术发展及国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文所要研究的内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 合成孔径雷达差分干涉测量原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 合成孔径雷达成像原理及影像特征分析 |
| 2.2.1 合成孔径雷达成像原理 |
| 2.2.2 影像特征分析 |
| 2.3 雷达干涉相位解析 |
| 2.3.1 参考椭球面相位 |
| 2.3.2 地形相位 |
| 2.3.3 形变相位 |
| 2.3.4 其他噪声相位 |
| 2.4 雷达差分干涉形变测量方法 |
| 2.4.1 双轨法DInSAR基本原理 |
| 2.4.2 三轨法与四轨法DInSAR基本原理 |
| 2.5 雷达干涉高程测量方法 |
| 2.5.1 干涉测高基本原理 |
| 2.5.2 误差源与敏感度分析 |
| 第3章 时间序列InSAR方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 干涉对自由组合优选方法 |
| 3.3 典型稳定散射体(高相干点)探测方法 |
| 3.3.1 振幅离差指数法 |
| 3.3.2 相干系数阈值法 |
| 3.3.3 偏移量探测法 |
| 3.4 时序InSAR方法 |
| 3.4.1 USB-TCPInSAR时序分析方法 |
| 3.4.2 InSAR_AEM时序分析方法 |
| 第4章 基于TSX/TDX影像的地形三维重建模型与方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于雷达干涉方法的地形测绘现状与TanDEM-X优势 |
| 4.2.1 基于雷达干涉方法的地形测绘现状 |
| 4.2.2 TanDEM-X影像主要参数及优势 |
| 4.3 基于TSX/TDX影像平地及丘陵地区地形三维重建模型与方法 |
| 4.4 基于TSX/TDX影像山地地区地形三维重建模型与方法 |
| 4.5 基于TSX/TDX影像地形三维重建估算滑坡体积 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 Sentinel-1 TOPS模式影像特点解析与精配准方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 Sentinel-1卫星现状与主要参数 |
| 5.3 TOPS成像模式解析 |
| 5.4 TOPS模式干涉配准方法解析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 融合TSX/TDX DEM与Sentinel-1影像监测大光包滑坡震后活动性 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 大光包滑坡形成背景与地质背景 |
| 6.2.1 大光包滑坡形成背景 |
| 6.2.2 大光包滑坡地质背景 |
| 6.3 大光包滑坡地震前后演变过程 |
| 6.4 大光包滑坡震后活动性监测结果及分析解译 |
| 6.4.1 现有SAR数据及其时空基线 |
| 6.4.2 形变监测结果与分析解译 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 基于多平台数据融合的三维形变提取模型与方法 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 研究区域与现有SAR影像 |
| 7.3 独立卫星系统垂直形变结果提取 |
| 7.4 考虑水平位移的三维形变提取方法 |
| 7.5 基于多平台数据三维形变提取结果与对比 |
| 7.6 垂直形变空间分布及原因分析 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 基于短时相干点Stacking InSAR提取冻土地区沉降的模型与方法 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 研究区域与SAR影像 |
| 8.3 干涉对组合与相干性分析 |
| 8.4 基于短时相干点Stacking InSAR方法 |
| 8.5 监测结果与分析 |
| 8.5.1 沉降结果空间分布分析 |
| 8.5.2 道路沿线沉降分析 |
| 8.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参加的学术会议 |
（5）高精度InSAR成像及处理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本论文的结构安排 |
| 第二章 InSAR技术理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 InSAR基本原理 |
| 2.2.1 InSAR干涉相位分析 |
| 2.2.2 InSAR测高原理 |
| 2.3 InSAR处理基本流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 InSAR曲面投影成像及高程反演方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 后向投影成像原理 |
| 3.3 曲面投影成像方法 |
| 3.3.1 曲面投影成像模型 |
| 3.3.2 仿真实验 |
| 3.4 迭代曲面投影成像及高程反演 |
| 3.4.1 迭代曲面投影成像及高程反演算法流程 |
| 3.4.2 仿真实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 非直线运动InSAR成像及高程反演方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 平台轨迹变化时的成像及高程反演方法 |
| 4.2.1 平台轨迹变化时的模型分析 |
| 4.2.2 仿真实验 |
| 4.3 基线倾角变化时的成像及高程反演方法 |
| 4.3.1 基线倾角变化时的模型分析 |
| 4.3.2 仿真实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文主要研究成果 |
| 5.2 研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（6）国际空间站载INSAR的DEM数据处理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的背景和意义 |
| 1.1.1 数字高程模型及获取技术 |
| 1.1.2 合成孔径雷达干涉测量技术的发展概况 |
| 1.1.3 国际空间站载INSAR构想的提出 |
| 1.2 论文研究内容及结构安排 |
| 2 合成孔径雷达干涉测量原理 |
| 2.1 INSAR的DEM测量基本原理 |
| 2.1.1 几何模型 |
| 2.1.2 干涉相位分析 |
| 2.1.3 INSAR的两个前提条件 |
| 2.2 INSAR获取DEM的基本处理过程 |
| 2.3 DINSAR的基本原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 国际空间站搭载INSAR双天线的可行性分析 |
| 3.1 星载INSAR的理想平台—国际空间站 |
| 3.1.1 国际空间站简介 |
| 3.1.2 双天线的位置选择 |
| 3.2 天线参数的选择 |
| 3.2.1 视角 |
| 3.2.2 工作频率 |
| 3.2.3 观测带宽 |
| 3.2.4 脉冲重复频率 |
| 3.2.5 脉冲宽度 |
| 3.2.6 信号带宽 |
| 3.2.7 理论性能参数 |
| 3.3 评价分析 |
| 3.3.1 优势 |
| 3.3.2 劣势 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 INSAR获取DEM的数据处理方法分析 |
| 4.1 INSAR相位数据的仿真 |
| 4.1.1 几何模型 |
| 4.1.2 数学模型 |
| 4.2 相位质量图 |
| 4.3 干涉相位滤波 |
| 4.3.1 均值滤波法 |
| 4.3.2 多视滤波法 |
| 4.3.3 矢量滤波法 |
| 4.4 平地效应去除 |
| 4.5 相位解缠 |
| 4.5.1 概述 |
| 4.5.2 逐点递推法 |
| 4.5.3 最小二乘法 |
| 4.6 相位校正 |
| 4.7 DEM重建 |
| 4.8 DINSAR处理方法概述 |
| 4.9 本章小结 |
| 5 仿真结果和分析 |
| 5.1 国际空间站载INSAR获取DEM数据处理仿真 |
| 5.2 DINSAR的形变检测仿真 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）D-INSAR技术在滑坡信息提取中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 基于 D-INSAR 的滑坡信息提取研究现状及发展趋势 |
| 1.3 研究内容与论文结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 基本理论 |
| 2.1 SAR 成像原理 |
| 2.2 INSAR 基本原理 |
| 2.2.1 INSAR 基本测量原理 |
| 2.2.2 INSAR 测量模式 |
| 2.2.3 INSAR 处理流程 |
| 2.3 D-INSAR 原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 D-INSAR 技术处理方法 |
| 3.1 研究区域及数据 |
| 3.2 干涉图生成 |
| 3.2.1 干涉图生成方法 |
| 3.2.2 实验结果及分析 |
| 3.3 去平地效应 |
| 3.3.1 平地相位形成原理 |
| 3.3.2 去平地效应方法 |
| 3.3.3 实验结果及分析 |
| 3.4 相位噪声滤波 |
| 3.4.1 相位噪声分类及干涉条纹特点 |
| 3.4.2 干涉相位图中的残差点及其噪声之间的关系 |
| 3.4.3 相位噪声滤波方法 |
| 3.4.4 实验结果及分析 |
| 3.5 相干系数图生成 |
| 3.5.1 相干系数图生成方法 |
| 3.5.2 实验结果及分析 |
| 3.6 相位解缠 |
| 3.6.1 相位解缠基本理论 |
| 3.6.2 相位解缠基本方法 |
| 3.6.3 实验结果及分析 |
| 3.7 高程提取 |
| 3.7.1 相位高度转换 |
| 3.7.2 地理编码 |
| 3.7.3 实验结果及分析 |
| 3.8 形变提取 |
| 3.8.1 二轨法 |
| 3.8.2 三轨法 |
| 3.8.3 实验结果及分析 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 基于 D-INSAR 的滑坡信息提取 |
| 4.1 数据源选择 |
| 4.2 滑坡形变结果及分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻硕期间取得的研究成果 |
（8）星载SAR影像定位与InSAR中应用有理函数模型的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 合成孔径雷达(SAR)简介 |
| 1.2.1 SAR 与 InSAR 载荷技术的研究与发展现状 |
| 1.2.2 SAR 与 InSAR 的成像模型与几何特性 |
| 1.2.3 SAR 和 InSAR 应用技术的研究和发展现状 |
| 1.3 有理函数模型(RFM)的研究与发展现状 |
| 1.4 论文研究的目的和意义 |
| 1.5 论文的主要内容和组织 |
| 第二章 基于距离-多普勒模型的星载 SAR 影像目标定位 |
| 2.1 定位相关的坐标系和坐标变换 |
| 2.1.1 坐标系 |
| 2.1.2 坐标变换 |
| 2.2 距离-多普勒定位模型 |
| 2.2.1 模型的建立 |
| 2.2.2 直接定位解法 |
| 2.2.3 间接定位解法 |
| 2.3 SAR 影像目标定位实验与分析 |
| 2.4 定位精度的改善 |
| 2.4.1 基于地面控制信息的定向参数精化 |
| 2.4.2 地球椭球模型高度误差的修正 |
| 第三章 星载 InSAR 几何模型的建立与分析 |
| 3.1 建立 InSAR 几何模型 |
| 3.1.1 InSAR 基本几何原理 |
| 3.1.2 通用几何模型 |
| 3.2 星载 InSAR 中建立 RFM 方程的可行性分析 |
| 3.2.1 InSAR 与传统摄影测量的共性 |
| 3.2.2 SAR 影像与光学影像的对比 |
| 3.3 InSAR 技术流程分析 |
| 第四章 InSAR 数据处理中有理函数模型的应用 |
| 4.1 RFM 方程建立 |
| 4.2 基于 RFM 主辅影像配准 |
| 4.2.1 粗配准 |
| 4.2.2 精配准 |
| 4.3 基于 RFM 去平地效应 |
| 4.4 基于 RFM 相位-高程转换 |
| 4.5 RFM 参数的求解策略 |
| 4.6 实验与分析 |
| 相位-高程转换 |
| 4.7 RFM 参数求解精化方法和实验 |
| 4.7.1 直接改正法 |
| 4.7.2 间接改正法 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 结论 |
| 5.3 需要进一步研究的内容 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 |
（9）基于ERS-2/ENVISAT交叉干涉建模提取DEM及精度评定 ——以阿拉斯加地区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究问题的提出及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.3 主要研究内容及论文组织结构 |
| 第二章 雷达系统和InSAR理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 雷达系统原理 |
| 2.2.1 雷达系统-真实和合成孔径雷达 |
| 2.2.2 雷达系统分辨率 |
| 2.2.3 雷达影像特性 |
| 2.3 SAR干涉测量基本原理 |
| 2.3.1 InSAR系统几何关系 |
| 2.3.2 InSAR几何模型 |
| 2.3.3 InSAR测高原理 |
| 2.4 SAR数据干涉处理流程 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 雷达干涉测量相位构成分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 参考椭球趋势面相位分析 |
| 3.3 地形相位分析 |
| 3.4 形变相位分析 |
| 3.5 InSAR误差传播分析 |
| 3.6 星载InSAR生成DEM的局限性 |
| 3.7 本章小节 |
| 第四章 ERS-2/ENVISAT交叉干涉测量 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 CInSAR技术基本原理 |
| 4.3 CInSAR存在的关键性问题 |
| 4.4 常规配准方法原理及其局限性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于CInSAR技术提取Alaska极北区域DEM |
| 5.1 引言 |
| 5.2 交叉干涉研究数据的介绍 |
| 5.2.1 卫星参数简介 |
| 5.2.2 影像数据和研究区域 |
| 5.2.3 精密轨道数据 |
| 5.2.4 NED DEM数据 |
| 5.3 ERS-2/ENVISAT数据干涉处理流程 |
| 5.3.1 原始影像选取 |
| 5.3.2 初数据处理 |
| 5.3.3 ERS-2/ENVISAT影像对配准 |
| 5.3.4 交叉干涉图生成 |
| 5.3.5 相干系数估计 |
| 5.3.6 去平地效应及滤波 |
| 5.3.7 相位解缠 |
| 5.3.8 生成高程图 |
| 5.4 本章小节 |
| 第六章 CInSAR DEM精度评定 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 轨道误差建模分析 |
| 6.3 CInSAR DEM精度评定 |
| 6.4 本章小节 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）InSAR回波信号与系统仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外InSAR 的发展历史及其发展现状 |
| 1.3 InSAR 信号仿真与系统仿真技术研究现状 |
| 1.4 本文的主要内容及结构安排 |
| 第2章 InSAR 基础理论 |
| 2.1 合成孔径雷达成像原理 |
| 2.2 InSAR 测高原理 |
| 2.3 目标模型 |
| 2.3.1 目标几何模型 |
| 2.3.2 目标散射模型 |
| 2.4 评价指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 分布目标InSAR 回波信号仿真算法研究 |
| 3.1 时域回波仿真方法 |
| 3.2 二维频域回波仿真算法 |
| 3.2.1 适于正侧视模式回波仿真算法 |
| 3.2.2 适于斜视模式的频域回波仿真算法 |
| 3.2.3 仿真步骤 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 点目标回波仿真与分析 |
| 3.3.2 分布目标回波仿真与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 InSAR 数据处理 |
| 4.1 成像算法 |
| 4.1.1 RD 算法 |
| 4.1.2 CS 算法 |
| 4.2 多普勒参数估计 |
| 4.2.1 多普勒中心估计 |
| 4.2.2 多普勒调频率估计 |
| 4.3 平地效应去除 |
| 4.3.1 平地效应产生原理 |
| 4.3.2 基于频移的平地效应去除 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.4.1 回波成像与干涉实验 |
| 4.4.2 多普勒参数估计实验 |
| 4.4.3 去平地实验 |
| 4.4.4 真实原始数据成像实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 InSAR 系统仿真与分析 |
| 5.1 影响测高误差的相位误差源分析 |
| 5.1.1 系统幅相误差 |
| 5.1.2 I/Q 幅相不一致 |
| 5.1.3 调频率误差 |
| 5.2 InSAR 点目标高程提取法 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
四、编队飞行InSAR的平地效应与地形高度效应分析（论文参考文献）
- [1]基于极化SAR干涉的森林和建筑高度重建方法研究[D]. 庄迪. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [2]多基线星载InSAR成像及数据处理研究[D]. 刘植. 电子科技大学, 2020(07)
- [3]罗布荒原InSAR DEM建立与典型水文地形时空特征分析[D]. 耿瑜阳. 中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所), 2019(06)
- [4]融合新一代卫星SAR数据的地形与形变信息提取模型与方法[D]. 戴可人. 西南交通大学, 2017(07)
- [5]高精度InSAR成像及处理方法研究[D]. 邹光浩. 电子科技大学, 2015(03)
- [6]国际空间站载INSAR的DEM数据处理方法研究[D]. 陈莉芬. 南京理工大学, 2014(02)
- [7]D-INSAR技术在滑坡信息提取中的应用研究[D]. 范钟. 电子科技大学, 2013(01)
- [8]星载SAR影像定位与InSAR中应用有理函数模型的研究[D]. 张笑微. 解放军信息工程大学, 2013(02)
- [9]基于ERS-2/ENVISAT交叉干涉建模提取DEM及精度评定 ——以阿拉斯加地区为例[D]. 武帅莹. 西南交通大学, 2012(10)
- [10]InSAR回波信号与系统仿真研究[D]. 张剑琦. 哈尔滨工业大学, 2010(06)