为解决GVF-Snake(gradient vector flow snake)条纹探测相位解缠时,内部条纹线探测偏离条纹边界的问题,提出了一种融合GVF-Snake条纹探测与马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)图切法相位解缠方法.通过判断出条纹探测线不是真实条纹边界的情况,对该条纹探测线上一步探测条纹的内部块用MRF图切法进行分割解缠,按照相应解缠准则将两种解缠结果进行融合,形成含有边界跳跃点的粗解缠结果,并用高通滤波插值法消除粗解缠结果的边界孤立点的方法研究了矿区梯度较大地区的相位解缠.结果表明:以巨野矿区某工作面为实验区,用两景sentinel-1A的单视复数图像进行两轨法干涉处理的真实相位来验证算法的有效性.在面分析上,以自适应局部平滑相位评估(phase estimation using adaptive regulation based on local smoothing,PEARLS)为评价标准,将本文方法与最小费用流等5种相位解缠算法进行比较.对比结果显示,本文方法的平方根误差、平均绝对误差分别是±0.0791、±0.0090、±2.3173 rad.在线分析上,对只含有变形相位的绝对相位,提取各解缠绝对相位工作面走向线、倾向线的变形.以实际水准观测值为标准,本文方法的平方根误差、平均绝对误差、绝对值最大误差分别是±0.17748、±0.14107、±0.40529 cm.面分析中以PEARLS相位重构为基准,可见本文方法要优于其他常规的解缠方法;同理,线分析中以水准数据作为依据其各项指标亦为最优.
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