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一种基于并联卷积神经网络的InSAR相位滤波方法
1
作者
张继超
李继虎
赵鹏飞
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2023年第3期9-15,共7页
为了提高InSAR干涉相位图的质量以及改善密集条纹区域的边缘信息保持效果,提出了一种基于并联卷积神经网络的InSAR相位滤波方法。该方法通过多个并联的卷积神经网络提取多尺度相位信息的特征层以及传统卷积神经网络结构的滤波层,将不连...
为了提高InSAR干涉相位图的质量以及改善密集条纹区域的边缘信息保持效果,提出了一种基于并联卷积神经网络的InSAR相位滤波方法。该方法通过多个并联的卷积神经网络提取多尺度相位信息的特征层以及传统卷积神经网络结构的滤波层,将不连续跳变的干涉相位转换至连续的正、余弦分量,并送入到并联卷积网络中进行残差学习,最后输出相位残差并完成相位滤波。通过仿真实验与实测数据验证了该方法的有效性。分析结果表明,该方法的各项评价指标均优于Boxcar滤波、非局部均值滤波和Goldstein滤波,可用于实际的InSAR数据处理中,提高干涉相位质量。
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关键词
雷达
干涉
测量(
insar
)
insar干涉仿真
卷积神经网络
残差学习
干涉
相位滤波
矢量滤波
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题名
一种基于并联卷积神经网络的InSAR相位滤波方法
1
作者
张继超
李继虎
赵鹏飞
机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
辽宁工程技术大学软件学院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2023年第3期9-15,共7页
文摘
为了提高InSAR干涉相位图的质量以及改善密集条纹区域的边缘信息保持效果,提出了一种基于并联卷积神经网络的InSAR相位滤波方法。该方法通过多个并联的卷积神经网络提取多尺度相位信息的特征层以及传统卷积神经网络结构的滤波层,将不连续跳变的干涉相位转换至连续的正、余弦分量,并送入到并联卷积网络中进行残差学习,最后输出相位残差并完成相位滤波。通过仿真实验与实测数据验证了该方法的有效性。分析结果表明,该方法的各项评价指标均优于Boxcar滤波、非局部均值滤波和Goldstein滤波,可用于实际的InSAR数据处理中,提高干涉相位质量。
关键词
雷达
干涉
测量(
insar
)
insar干涉仿真
卷积神经网络
残差学习
干涉
相位滤波
矢量滤波
Keywords
interferometric synthetic aperture radar(
insar
)
insar
interference simulation
convolutional neural network
residual learning
interferometric phase filtering
vector filter
分类号
TP722.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
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1
一种基于并联卷积神经网络的InSAR相位滤波方法
张继超
李继虎
赵鹏飞
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2023
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