【摘 要】
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InSAR信号处理中，叠掩和阴影区域严重破坏了InSAR相位图的连续性，导致高程反演出现错误。本文提出一种基于多信息融合的超像素检测算法，以弥补传统的基于幅度和相干系数阈值检测、恒虚警检测和局部频率检测等逐像素检测方法的不足。由于缺少真实场景的数字高程模型，导致无法验证所提算法在实际应用中的准确性，因此本文提出了基于先进积分方程近似模型的频域回波模拟技术，用于模拟给定场景的SAR回波数据以验证本文
【基金项目】
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国家自然科学基金（62031005）～～；
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InSAR信号处理中，叠掩和阴影区域严重破坏了InSAR相位图的连续性，导致高程反演出现错误。本文提出一种基于多信息融合的超像素检测算法，以弥补传统的基于幅度和相干系数阈值检测、恒虚警检测和局部频率检测等逐像素检测方法的不足。由于缺少真实场景的数字高程模型，导致无法验证所提算法在实际应用中的准确性，因此本文提出了基于先进积分方程近似模型的频域回波模拟技术，用于模拟给定场景的SAR回波数据以验证本文算法。仿真数据和TH-2数据试验表明，本文算法能够区分SAR图像中98%以上的叠掩区和阴影区。最后，通过将检测出的叠掩和阴影区域在相位解缠过程中进行掩膜，进一步提高了相位解缠速度和DEM产品精度。
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