摘要
PS-In SAR是用于监测大范围地表形变的微波遥感技术,可提供精确地表形变信息,但该技术无法对形变趋势进行预测。现有形变预测方法只能预测少数监测点的形变,不适用于大面积预测。针对这些问题,提出一种基于卡尔曼滤波的PS-In SAR地表形变预测方法。结合PS-In SAR方法的技术流程,从理论上推导设计卡尔曼滤波器,通过真实的多时相SAR数据对该方法进行验证。实验结果表明,该算法可充分利用PS-In SAR形变监测信息,有效预测大面积观测区域的形变趋势。
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PS-In SAR是用于监测大范围地表形变的微波遥感技术,可提供精确地表形变信息,但该技术无法对形变趋势进行预测。现有形变预测方法只能预测少数监测点的形变,不适用于大面积预测。针对这些问题,提出一种基于卡尔曼滤波的PS-In SAR地表形变预测方法。结合PS-In SAR方法的技术流程,从理论上推导设计卡尔曼滤波器,通过真实的多时相SAR数据对该方法进行验证。实验结果表明,该算法可充分利用PS-In SAR形变监测信息,有效预测大面积观测区域的形变趋势。