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Contextual Information-Based Multichannel Synthetic Aperture Radar Interferometry: Addressing DEM reconstruction using contextual information

机译：基于上下文信息的多通道合成孔径雷达干涉测量：使用上下文信息解决DEM重建

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Interferometric synthetic aperture radar (InSAR) systems are capable of providing an estimate of the digital elevation model (DEM) of the imaged ground scene. This is usually done by means of a phase unwrapping (PU) operation. In the absence of additional regularity constraints, PU is an ill-posed problem, because the solution is not unique. Multichannel (MCh) techniques, using stacks of images of the same scene, can be used for restoring the solution uniqueness and reducing the effect of phase noise. Moreover, statistical techniques exploiting the contextual information contained in the data can provide satisfactory results. In this article, an overview of the main MCh statistical DEM reconstruction methods, developed both in the classical and in the Bayesian estimation framework, is presented. In particular, the effectiveness of the exploitation of contextual statistical models is shown by means of numerical experiments on simulated and real data sets.
机译：干涉式合成孔径雷达（InSAR）系统能够提供成像地面场景的数字高程模型（DEM）的估计。通常，这是通过相位展开（PU）操作完成的。在没有其他规则约束的情况下，PU是一个不适定的问题，因为解决方案不是唯一的。使用同一场景的图像堆栈的多通道（MCh）技术可用于恢复解决方案的唯一性并减少相位噪声的影响。此外，利用数据中包含的上下文信息的统计技术可以提供令人满意的结果。本文概述了经典和贝叶斯估计框架中开发的主要MCh统计DEM重建方法。尤其是，通过对模拟和真实数据集进行数值实验，显示了使用上下文统计模型的有效性。

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