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SARInSAR高精度快速定位方法研究的开题报告

开题报告

一、选题的背景和意义

合成孔径雷达干涉成像技术（SARInSAR）是一种通过多幅SAR图像互相关得到地物高程信息的技术。近年来，SARInSAR技术在地震、滑坡、地表沉降等自然灾害监测方面得到了广泛应用。但是，由于传统的SARInSAR方法在数据处理和计算过程中存在着一些问题，如数据缺失容易导致结果的不准确，时间成本高等问题，因此急需一种高精度快速定位方法来提高SARInSAR技术的应用效率和精度。本论文的研究目的是提出一种新的高精度快速定位方法，以解决传统SARInSAR存在的问题，提高SARInSAR技术的实用性。

二、研究内容和方法

1.研究多普勒中心漂移对SARInSAR精度的影响；

2.研究应用卷积神经网络（CNNs）对SARInSAR结果进行提升；

3.提出一种基于卷积神经网络的高精度快速定位方法；

4.使用部分数据和真实数据分别对方法进行评估；

5.讨论方法适用范围。

三、主要参考文献

1.Yan,L.,Ding,X.(2019).High-accuracytopographicmappingusingSentinel-1InSARwhenterrainslopesexceedthecriticalangle.RemoteSensing,11(18),2101.

2.Yu,S.,Zhao,Y.,Huang,H.(2019).AnewSARinterferometricalgorithmwiththeemphasisonitsapplicationtoelevationchangedetectionovervegetation.RemoteSensing,11(2),179.

3.Zhang,L.,Zhang,L.,Tan,H.,Sang,L.,Li,Y.(2020).Multi-temporalgrounddeformationanalysisofWuhancity,ChinausingSentinel-1A/BSARinterferometry.RemoteSensing,12(3),407.

四、预期成果

1.提出一种基于卷积神经网络的高精度快速定位方法；

2.通过真实数据验证该方法的准确性，并和传统方法做对比分析；

3.讨论该方法的适用范围。

五、可行性分析

本研究主要采用实验和分析相结合的方法进行，采用卷积神经网络进行SARInSAR结果提升并进行多组数据对比分析，可行性较高。

六、进度安排

1.第一阶段（2-3周）：研究多普勒中心漂移对SARInSAR精度的影响；

2.第二阶段（4-5周）：研究应用卷积神经网络（CNNs）对SARInSAR结果进行提升；

3.第三阶段（2-3周）：提出一种基于卷积神经网络的高精度快速定位方法；

4.第四阶段（3-4周）：使用部分数据和真实数据分别对方法进行评估；

5.第五阶段（1-2周）：讨论方法适用范围，并撰写论文。

七、参考文献

1.Yan,L.,Ding,X.(2019).High-accuracytopographicmappingusingSentinel-1InSARwhenterrainslopesexceedthecriticalangle.RemoteSensing,11(18),2101.

2.Yu,S.,Zhao,Y.,Huang,H.(2019).AnewSARinterferometricalgorithmwiththeemphasisonitsapplicationtoelevationchangedetectionovervegetation.RemoteSensing,11(2),179.

3.Zhang,L.,Zhang,L.,Tan,H.,Sang,L.,Li,Y.(2020).Multi-temporalgrounddeformationanalysisofWuhancity,ChinausingSentinel-1A/BSARinterferometry.RemoteSensing,12(3),407.