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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于机器学习与假设检验的自动InSAR相位建模与质量评估

DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518460 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： PS-InSAR时间序列会产生大量观测数据点，这些数据来自多个观测历元。传统处理算法对所有数据点采用单一参数化模型，但实际上各数据点的行为特征存在显著差异且随时间变化。如何为这种动态行为找到最优参数化方案，并评估每个数据点在各历元的测量质量，是当前面临的挑战。本文提出一种后处理方法来改进PS-InSAR相位时间序列的模型估计，该方法将机器学习(ML)算法与假设检验(HT)有效结合形成ML/HT方法，能显著提升数据解释能力、参数化效果及参数估计质量。研究证明，无论空间位置如何分布或时间维度多么复杂，我们都能从数据中识别出潜在结构。与传统假设（即相邻数据点行为一致且特征不随时间改变）不同，本方法考虑了个体行为特征，实现了从时空分析工具向基于语义分析的转变。
作者： Bas van de Kerkhof，Victor Pankratius，Ling Chang，Rob van Swol，Ramon F. Hanssen
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过结合机器学习算法与假设检验来改进PS-InSAR相位时间序列的模型估计，从而实现更好的数据解释、参数化及估计参数的质量评估。

研究成果

提出的ML/HT方法通过结合机器学习与假设检验，显著提升了PS-InSAR相位时间序列的模型估计精度。该方法能突破空间位置与时间复杂性的限制，有效识别数据中的结构特征与相似性，从而获得更优的解释性与估计质量。研究表明InSAR数据的实际精度高于先前认知，其估计质量提升达两倍。

研究不足

该研究承认假设检验在数值计算和计算负担方面的挑战，尤其是处理大型数据集时。通过将机器学习与假设检验相结合，提高了方法的效率，但参数均匀化的初始假设以及模型随时间不变的设定，在某些情况下仍可能限制分析的适用性。

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