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首页> 外文会议>International Geoscience and Remote Sensing Symposium >Improve multi-baseline InSAR parameter retrieval by semantic information from optical images
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Improve multi-baseline InSAR parameter retrieval by semantic information from optical images

机译：通过光学图像中的语义信息改进多基线InSAR参数检索

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One of the most unique benefits of multi-baseline synthetic aperture radar interferometry (InSAR) is the long-term monitoring of subtle ground deformation over large areas. Most state-of-the-art algorithms for retrieving such parameter are based on single pixels, e.g. Permanent Scatterer InSAR [1] or clusters of ergodic pixels with stationary phases e.g. SqueeSAR [2]. None of the studies has addressed the joint inversion in an object level, where the true interferometric phase may be varying subject to topography and deformation. Recently, one study has investigated SAR and optical data fusion in order to make use of the rich semantic information from optical images [3]. Based on that work, we seek to investigate the possibility of an object-level multi-baseline InSAR deformation reconstruction given the semantic information from the corresponding optical images. In this paper, we introduced the tensor model for the multi-baseline InSAR inversion and proposed a maximum a posteriori estimator of the deformation parameters by including a spatial prior function in the objective function. Substantial improvement in the deformation estimation is observed in the experiments using both simulated and the real SAR data.
机译：多基线合成孔径雷达干涉测量法（InSAR）的最独特的优势之一就是可以长期监控大面积的细微地面变形。用于检索此类参数的大多数最新算法均基于单个像素，例如永久散射体InSAR [1]或具有固定相位的遍历像素簇，例如SqueeSAR [2]。这些研究都没有解决物体层面的联合反演问题，在这种情况下，真正的干涉测量阶段可能会随着地形和变形而变化。最近，一项研究调查了SAR和光学数据融合，以便利用光学图像中的丰富语义信息[3]。基于这项工作，我们试图研究在给定相应光学图像的语义信息的情况下进行对象级多基线InSAR变形重构的可能性。在本文中，我们介绍了用于多基线InSAR反演的张量模型，并通过在目标函数中包含空间先验函数，提出了变形参数的最大后验估计器。在使用模拟和真实SAR数据的实验中，观察到了变形估计的显着改善。

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