研究目的
为解决函数模型求解中利用残差处理时间序列形变、通过滤波区分高通位移与大气成分（通常效果不佳），以及时间序列求解过程中侧重先验信息的函数模型并非总能获取的问题。
研究成果
所提出的方法能够获得更精确的时序形变结果。此外，不同权重不会导致显著差异，且求解得到的大气相位与非线性相位与干涉图相位具有良好的一致性。
研究不足
该研究的局限性在于哨兵1A数据的可用性以及墨西哥城的具体条件。该方法在其他地区或使用不同数据源时的有效性尚未得到验证。
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一种利用干涉合成孔径雷达生成形变时间序列的新方法及其在墨西哥城的应用
DOI：10.3390/rs10111741
期刊：Remote Sensing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
随着社会的快速发展和城市化进程的推进，地下水开采量逐渐增加，地面沉降已成为一种常见的地质灾害，可能造成巨大的经济损失。干涉合成孔径雷达（InSAR）凭借其大范围、高精度的监测特性，能够通过不同时间获取的SAR图像对之间的干涉相位获取地表形变信息。地表时序形变结果是理解变形模式并进一步研究沉降原因的关键信息。然而，在近期研究中，大多数时序形变解算方法（如Berardino方法）通过在函数模型求解中利用残差，并通过滤波区分高通位移和大气成分，通常效果不佳，且聚焦于时序解算过程中先验信息的函数模型并不总是可用。本文为解决上述问题，以2015年4月13日至2016年9月10日期间获取的34景墨西哥城Sentinel-1A下降轨道数据作为实验数据。首先，提出了一种新的函数模型来获取形变时序，将非线性形变和大气相位组合作为一个未知参数，并采用奇异值分解（SVD）方法求解该变量，随后通过奇异谱分析（SSA）方法分离非线性位移和大气相位，最后将线性位移和非线性位移相加得到总地面沉降时序。使用单位权与自适应权对两种典型方法和所提方法进行了对比，实验结果表明，所提方法能够获得更准确的时序形变结果。此外，不同权重未导致显著差异，且解算的大气与非线性相位与干涉图相位具有良好的一致性。
作者：
Xiaying Wang，Qin Zhang，Chaoying Zhao，Feifei Qu，Juqing Zhang
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