【摘 要】
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针对在复杂不连续地形中,传统多基线高程重建算法噪声适应性差的缺点,该文先利用经验模态分解法对选定干涉图滤波,再通过基于马尔科夫模型的多基线最大后验估计重建地形高程。经验模态分解法滤波在抑制干涉图噪声的同时,较好地保留了条纹细节和边缘信息,使得重建的高程更为精准。相较于传统多基线高程重建算法,该文算法噪声适应性更好,估计精度更高,且边缘信息更清晰。最后通过3种地形的仿真实验,证明了该方法简单有效。
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针对在复杂不连续地形中,传统多基线高程重建算法噪声适应性差的缺点,该文先利用经验模态分解法对选定干涉图滤波,再通过基于马尔科夫模型的多基线最大后验估计重建地形高程。经验模态分解法滤波在抑制干涉图噪声的同时,较好地保留了条纹细节和边缘信息,使得重建的高程更为精准。相较于传统多基线高程重建算法,该文算法噪声适应性更好,估计精度更高,且边缘信息更清晰。最后通过3种地形的仿真实验,证明了该方法简单有效。
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