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摘要:
利用 I nSAR 变形监测结果进行形变机理反演时,由于 I nSAR 获取的数据点众多,且往往含有较多的误差乃至粗差点,严重制约了反演计算的效率和可靠性。为此,本文提出顾及 I nSAR 变形监测数据的物理空间相关性来设立协方差函数,并依据协方差函数确定四叉树象限分解阈值和最大象限大小的自适应四叉树分解 I nSAR 数据压缩算法。本算法能够在尽可能保留形变信号特征细节信息的同时,极大地降低 I nSAR 数据量。论文以西安地区地面沉降 I nSAR 形变监测结果为例进行了试验分析,验证了该算法的有效性。结果表明,该方法能够在不损失形变信号特征的同时,有效地实现 I nSAR 数据压缩和噪声消除的目的。
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内容分析
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文献信息
篇名 顾及协方差函数的自适应四叉树 InSAR 数据压缩算法
来源期刊 测绘学报 学科 地球科学
关键词 四叉树 数据压缩 空间相关 协方差函数
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 [学术论文]
研究方向 页码范围 486-492
页数 7页 分类号 P237
字数 语种 中文
DOI 10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0068
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵超英 53 522 12.0 20.0
2 张勤 137 1623 21.0 32.0
3 张菊清 30 258 10.0 15.0
4 张静 36 89 5.0 8.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (58)
共引文献  (45)
参考文献  (13)
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研究主题发展历程
节点文献
四叉树
数据压缩
空间相关
协方差函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘学报
月刊
1001-1595
11-2089/P
大16开
北京复兴门外三里河路50号
2-224
1957
chi
出版文献量(篇)
3170
总下载数(次)
17
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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