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InSAR地表形变数据的降采样
  • ISSN号:0455-2059
  • 期刊名称:《兰州大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:P237[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]长安大学地质工程与测绘学院,西安710000, [2]甘肃省测绘地理信息局地图院,兰州730000
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41374028);中央高校基本科研费专项资金项目(310826165025)
中文摘要:

利用InSAR形变数据进行反演研究时,InSAR数据地面空间覆盖范围广,获取的数据点数量多、密度大,包含有较多的误差点,会制约反演效率,影响反演结果的精度.为了提高反演的计算效率,保证迭代收敛,对InSAR形变数据进行了降采样研究,以西藏自治区当雄县2008年Mw 6.3级地震的同震形变数据为例,研究了基于降低分辨率的3种降采样方法:最邻近法、双线性内插法和三次卷积内插法,对3种方法所得结果进行对比分析,结果表明三次卷积内插法最适合InSAR地表形变数据的降采样.为了进一步提高降采样成果质量,对三次卷积内插值法进行改进,改进后获取的降采样形变数据能有效减少采样点数,较好地保存形变场的细节信息.

英文摘要:

As InSAR data covers a wide range of surfaces, numerous data points, with a high density and many error points, the inversion efficiency will be restricted and the accuracy of the results will be affected when InSAR deformation data are used to carry out an inversion. In order to improve the effi- ciency of inversion and ensure the convergence of iterations, a down-sampling study on InSAR deforma- tion data was conducted, taking the co-seismic deformation data of the Mw 6.3 earthquake that occurred in Dangxiong County in the Tibet Autonomous Region in 2008 as an example. The three resolution-re- duced down-sampling methods (the nearest neighbor, the biliner interpolation and the cubic convolution interpolation method) were applied, with the results of these three methods compared and analyzed. The results showed that the cubic convolution interpolation method was the most suitable for down-sampling of InSAR surface deformation data; the cubic convolution interpolation method was improved so as to further improve the outcome quality of down-sampling. After having been improved, the down-sampling deformation data acquired can effectively reduce the number of sampling points, resulting in well-pre- served details of the deformation field.

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期刊信息
  • 《兰州大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:兰州大学
  • 主编:涂永强
  • 地址:兰州市天水南路222号
  • 邮编:730000
  • 邮箱:jns@lzu.edu.cn
  • 电话:0931-8912707
  • 国际标准刊号:ISSN:0455-2059
  • 国内统一刊号:ISSN:62-1075/N
  • 邮发代号:54-3
  • 获奖情况:
  • 全国自然科学类核心期刊,甘肃省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12892