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Scatterers Phase Unwrapping Method Based on a High-Coherence Local Triangular Network
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PRE
AI
DOI：10.1109/lgrs.2026.3710852.png)
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摘要
En 中文
时序干涉合成孔径雷达（TS-InSAR）是监测动态地表形变的关键技术。相位解缠（PU）作为其关键步骤，由于相位包裹特性和环境噪声，对稀疏相干点构成显著挑战，其中建立稳健的空间差分网络对于可靠结果至关重要。为解决由相位噪声和散射体分布不均导致的网络可靠性低和解缠不连续问题，本文提出了一种稳健的差分网络构建方法。该方法采用融合空间距离和时域相干性的复合权重作为优化准则。首先构建最小生成树（MST）作为高可靠性骨干网络，再通过局部节点增强和方向约束的三角扩展进行强化和扩展，形成连接良好的三角网络，确保结构稳健性和相位连续性。模拟和真实数据集的实验表明，与Delaunay三角剖分和所有节点对最短路径（APSP）网络相比，所提方法将PU精度分别提高了11.7%和2.7%，验证了其有效性和实用性。
Keyword:
Differential network construction
minimum spanning tree (MST)
network robustness
phase continuity
phase unwrapping (PU)
temporal coherence
time-series interferometric synthetic aperture radar (TS-InSAR)
期刊
I
IF:
4.4
论文数:
715
被引数:
0
机构
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