【摘 要】
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GNSS数据反演的生成大气延迟或卫星轨道误差模型能够改正InSAR监测精度，但是大气延迟或卫星轨道误差模型需要用GNSS数据进行反演。GNSS数据反演的模型不仅计算量大，而且过程复杂。为了解决GNSS数据改正Insar误差的缺点，提出使用Kriging Kalman Filter模型融合GNSS和Insar数据的方法。该方法考虑了GNSS和InSAR数据的时空相关性，从而提高Insar监测精度。在
【机 构】
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北京建筑大学测绘与城市空间信息学院
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GNSS数据反演的生成大气延迟或卫星轨道误差模型能够改正InSAR监测精度，但是大气延迟或卫星轨道误差模型需要用GNSS数据进行反演。GNSS数据反演的模型不仅计算量大，而且过程复杂。为了解决GNSS数据改正Insar误差的缺点，提出使用Kriging Kalman Filter模型融合GNSS和Insar数据的方法。该方法考虑了GNSS和InSAR数据的时空相关性，从而提高Insar监测精度。在GNSS和Insar数据融合实验中，融合沉降时间序列数据相比原始Insar沉降时间序列数据更趋近GNSS参考站的沉降时间趋势。
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