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INSAR技术是最有潜力获取高精度DEM的手段之一。在其关键技术中,基线估计是影响最终DEM精度的一个关键因素。通常,较小的基线估计误差将会导致获取的DEM中存在较大的斜坡效应。但是,对于境外等难以获取地面控制点的区域,很难精确地估计出基线参数,从而使获取的DEM误差很大。针对这种情况,从INSAR的基本原理入手,提出了一种新的利用平地干涉相位进行初始基线估计的方法。利用1994年美国NASA航天飞机SIR-C/X-SAR数据和中国科学院电子所机载双天线干涉数据进行了实验,结果表明:该方法适用于无控制地区的基线估计,它无需地面控制点,并且估计出的基线参数比较精确。 相似文献
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对流层大气水汽引起的信号延迟是影响重轨In SAR高程测量精度的主要因素之一。为了研究大气水汽对重轨In SAR测高精度的影响及基线估计的校正作用,仿真不同分布模式的水汽模型,对SAR主、辅数据进行干涉处理,反演受水汽影响高程并统计分析控制点高程误差。实验结果表明:在7km×7km的SAR数据成像范围内,当水汽含量分布均匀时,控制点测量精度与无水汽影响高程精度相当,当水汽含量分布在0.142~0.283cm和0~0.502cm时,控制点高程中误差分别为9.84m,21.01m,即在In SAR测高中,基线估计可以校正均匀水汽等系统噪声,但是当水汽分布不均匀时,基线估计不能很好抵消水汽影响,且水汽变化越大,测高误差越大,需要根据外部水汽数据消除水汽对In SAR测量的影响。 相似文献
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224.
225.
为充分利用遥感影像的多尺度特征,解决遥感影像尺度差异、类间相似和类内差异等现象给高精度场景分类造成的困难,本文提出了一种注意力引导特征融合和联合学习的遥感影像场景分类方法。首先,利用深层卷积神经网络提取影像不同层次的特征图;然后,利用设计的残差注意力机制增强不同层次特征图的语义信息、抑制冗余噪声信息;最后,使用全局均值池化获取不同层次特征图的全局信息以构建特征向量,并将不同层次的特征向量融合,3个不同层次的特征向量及融合后的特征向量分别采用独立的全连接层进行分类。利用联合损失训练网络参数,采取多分类器决策级融合的方式提高预测的稳健性。在UC Merced、AID和NWPU-RESISC45数据集上的试验结果表明,本文方法显著改善了对相似场景及类内差异显著场景的辨识能力,与使用多尺度特征的同类型场景分类方法相比,总体分类精度分别提高0.84%、4.04%和4.43%。 相似文献
226.
针对收发分置的MIMO模式阵列天线物理设计时,一个等效阵列可由多种物理收发阵列实现的病态问题,从测绘角度切入,依据等效相位中心原理,分析了ARTINO系统不同收发组合的优缺点。引入测绘应用关心的波段、分辨率、高程精度及工作高度等要求,优化设计了真实测绘航空平台的MIMO下视阵列SAR线阵阵元的数目和位置矢量。根据该配置进行了仿真实验,通过三维成像结果和原始仿真场景的差分对比,高程重建误差均值和标准差,以及整个场景和单独建筑物区域误差在半分辨率之内的概率值,证明了优化阵列配置的合理性和有效性。 相似文献
227.