研究目的
为实现精确的TomoSAR重建，通过引入建筑物先验知识来显著减少所需图像数量。
研究成果
该框架通过利用在线GIS数据辅助识别的等高SAR像素组中的联合稀疏性，在仅需极少量图像的情况下实现了精确的TomoSAR重建。实验表明该方法具有显著潜力，包括仅使用六个干涉图即可实现高度精确的层析重建。
研究不足
该方法的有效性可能因可用GIS数据的质量而异。在二维轮廓数据较差的区域，该方法的益处可能更为明显。此外，该方法假设建筑立面每个像素内存在一个主要散射体，但实际情况未必总是如此。
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[IEEE 2019年第24届微光学会议(MOC) - 日本富山(2019.11.17-2019.11.20)] 2019年第24届微光学会议(MOC) - 基于量子点的高对比度周期光栅光泵浦垂直腔面发射激光器
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DOI：10.23919/MOC46630.2019.8982841
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
借助现代合成孔径雷达（SAR）卫星（如TerraSAR-X和TanDEM-X）提供的米级分辨率影像，通过永久散射体干涉测量和层析SAR反演（TomoSAR）等先进干涉技术，现已能以极高精度从太空绘制城市区域地图——但这些多通道技术需要大量影像数据。本研究旨在通过将建筑物先验知识融入估计过程，在显著减少所需影像数量的同时实现精确的TomoSAR重建。论文提出了一种创新工作流：将免费获取的地理信息系统（GIS）数据（即二维建筑轮廓）与联合稀疏性概念相结合用于TomoSAR反演?；赥anDEM-X双基数据堆栈的实验验证了该方法的巨大潜力，例如仅需六个干涉图即可实现高精度层析重建。
作者：
Xiao Xiang Zhu，Nan Ge，Muhammad Shahzad
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