CN115963498B 一种冰川区InSAR大梯度相位解缠方法 （中南大学）_第1页
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文档简介

本发明提供一种冰川区InSAR大梯度相位解卷积层和Transformer混合的对称相位解缠网络续信息作为概率质量图输入到最大流\最小割算发明利用深度学习强大的学习总结能力和数据2DEM数据和COP_DEM数据的差分值步骤2、通过构建的一个卷积层和Transformer混合的步骤3、将预测的相位不连续信息作为概率质量图输入3[0001]本发明属于星载合成孔径雷达干涉测量技术领域，具体涉及到一种冰川区InSAR是研究冰川跃动的重要手段之一。星载合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)具备全天候观年德国TanDEM_X单发双收影像数据推出后，InSAR技术在冰川表面高程变化监测领域得到[0004]传统的InSAR相位解缠方法几乎都基于相位连续性假设，即相邻像元之间的相位[0005]现有深度学习相位解缠方法还存在如下问题：(1)现有方法大多直接在模拟数据4[0007]本发明的目的是提供一种冰川区InSAR大梯度相位解缠方法，以解决背景技术中[0011]步骤3、将预测的相位不连续信息作为概率质量图输入到RadarTopographyMission)DEM数据和COP_DEM数据的差分值用称相位解缠架构GTPU_Net，包括编码器、解码器和添加注意力机制的跳跃连接(skip跃连接来融合卷积模块提取的局部信息和Transformer提取的全局信息，实现干涉图像高抑制低相干区域错误预测的相位梯度信息的传播，使冰川区InSAR大梯度相位解缠结果更5[0025]图2为新路海某一冰川的干涉图、基于GAMMA软件最小费用流方法生成的展开相[0026]图3为新路海另一冰川的干涉图、基于GAMMA软件最小费用流方法生成的展开相[0034]在初始的模拟相位图中添加随机复高斯噪声，根据添加的噪声估计干涉图相干6[0037]本发明基于最大流/最小割理论和和相位不连续信息来估计相位缠绕计数，获取[0045]本方法的目标是求解使能量函数最小化的缠绕计数k。将GTPU_Net模型预测的水平和垂直方向上的相位连续性概率代替hij和vij，作为缠绕计数估计中使用的相位变化先被映射到二值图像上，并可以通过计算图像上的最大流/最小割得到目标函数的二元最小[0047]本发明设计了计一个卷积层和Transformer混合的对称相位解缠架构，同时向跳7流\最小割模型中，此方法能有效抑制深度学习模型错误预测的相位梯度信息在相位缠绕[0049]本发明顾及冰川表面高程变化特征的InSAR相位训练样本模拟技术。现有的干涉[0050]本发明考虑InSAR干涉图全局特征的网络模型构建技术。现有深度学习相位解缠赖关系等问题的限制。本发明构建一个卷积层和Transformer混合的对称相位解缠网络模[0051]本发明基于马尔可夫随机能量场和最大流/最小割算法的InSAR相位缠绕数估计[0052]图1展示了本发明提出的顾及冰川表面高程变化特征

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