全国优博 培育基000716资金流向金(东南大学优博培育基金)
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雷达干与长期序列数据处理是印象大地丈量范畴的热点问题。近来,河海大学地球科学与工程学院19级博士生马张烽以“A sequential approach for Sentinel-1 TOPS time-series co-registration over low coherence scenarios”和“Time Series Phase Unwrapping Based on Graph Theory and Compressed Sensing”为题在遥感范畴尖端期刊《IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING》上宣布两项最新研讨成果,别离处理了长时序数据处理的印象配准与相位解缠两个难点问题:印象配准研讨工作将欧空局岗兵印象的配准精度进步到了千分之一像元,而内存耗费仅为传统办法的10%,相位解缠研讨工作引进图论与紧缩感知技能,进步了解缠办法在植被区域长时序数据的精度。两项研讨为长时序高精度形变监测奠定了技能根底,为雷达干与丈量范畴在大数据时代背景下的高精度、快速数据处理供给了技能支撑。 提出的长时序数据配准流程初次提出在雷达印象波束的堆叠区域上运用双样本估量器,改进样本协方差矩阵的核算特性,然后进步堆叠区域相位优化器的功能,将数据作为一个个迷你仓库,运用数据紧缩进步核算功率,该处理流程无需对整个数据仓库进行重新处理,避免了数据的重复读取与重复处理,明显减少了数据存储担负并进步了核算功率。 提出的根据稀少时空网络的两步三维解缠办法极大地进步了解缠功能,不同于传统的三维解缠算法在规矩网格或Delaunay三角网上先估量空间相位梯度,该办法先选用APSP (all-pair-shortest-path)算法最大程度地进步Delaunay网络的质量,用时刻相干性较好的边替换质量较差的边,然后运用1范数最小费用流求解器经过空间解缠来求解整数相位含糊度。该办法的长处是只批改整数相位含糊度,而不改动解缠相位的小数部分,因而优于传统的最小二乘估量和其他正则化办法。 两项研讨工作由国家自然科学基金项目(项目编号:41774003/42074008)以及河海大学江苏省优博培养项目等供给经费支撑。(通讯员:河海大学张春平)
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