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Sequential Estimation of Dynamic Deformation Parameters for SBAS-InSAR

机译：SBAS-INSAR动态变形参数的顺序估计

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The synthetic aperture radar (SAR) interferometry (InSAR) has been developed for more than 20 years for historical surface deformation reconstruction. In particular, the onboard Sentinel-1/A/B satellite, newly planned NASA-ISRO SAR (NISAR), and Germany Tandem-L will continue to provide unprecedented SAR data with an increased number of acquisitions. However, processing of real-time SAR data has been experiencing challenges regarding the InSAR deformation parameter estimation over a long time with the small baseline subsets (SBAS) InSAR technology. We use sequential adjustment for the estimation of the deformation parameters, which uses Bayesian estimation theory under the least square criteria to inverse long time-series deformation dynamically. Finally, both simulated and real Sentinel-1A SAR data verify the performance of the sequential estimation. It can be regarded as an effective data processing tool in the coming era of SAR big data.
机译：合成孔径雷达（SAR）干涉测量（SOREAR）已经开发出历史表面变形重建超过20年。特别是，新计划的NASA-ISRO SAR（NISAR）的船上哨兵-1 / A / B卫星和德国TANDEM-L将继续提供前所未有的SAR数据，收购数量增加。然而，使用小基线子集（SBA）Insar技术在很长一段时间内，实时SAR数据的处理已经遇到关于INSAR变形参数估计的挑战。我们使用顺序调整来估计变形参数，其在最小的方形标准下使用贝叶斯估计理论动态地反转长时间序列变形。最后，模拟和真实的Sentinel-1A SAR数据验证了顺序估计的性能。它可以被视为SAR大数据的即将到来的时代的有效数据处理工具。

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