基于高斯混合模型的微变监测雷达图像永久散射体选择方法及存储介质技术

本公开涉及基于高斯混合模型的微变监测雷达图像永久散射体选择方法及计算机可读存储介质，方法包括：对获取的雷达图像进行分组及其永久散射体点选择处理；选择候选永久散射体点；基于高斯混合的幅度离差分类；基于高斯混合的相干系数分类；基于高斯混合的相位稳定性分类；根据高相干永久散射体点集和高相位稳定性永久散射体点集，选择出目标永久散射体点。通过本公开各实施例在提高组内PS点数量的同时，可以改善组间PS点数量的稳定性，为高精度形变反演奠定了良好的基础。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及微变监测雷达差分干涉测量数据处理，具体涉及一种基于高斯混合模型的微变监测雷达图像永久散射体选择方法及计算机可读存储介质。

技术介绍

1、目前存在的形变监测技术中，传统永久散射体(permanent scatterers，ps)点的选取方法往往需要反复设置合适的阈值来选取满足条件的ps点，该操作过于繁琐且不具有适应性，会给ps点的筛选带来了一定的难度。同时，单纯依靠人为设置阈值经常会出现不合理的情况，从而降低了形变反演结果的准确度。微变监测雷达在对监测场景进行长时间观测过程中，散射体的散射特性会随着时间的推移而发生变化，导致ps点无法及时地得到更新，从而对形变反演结果产生一定的影响。在处理同一场景不同区域下获得的多幅雷达图像时，若仅仅依赖于传统设置固定阈值方法来选择ps点，会导致筛选出的ps点在数量和质量上在长时间的监测过程中产生差异，从而引入较大的形变反演误差，最终影响到形变反演结果的可靠性。

技术实现思路

1、本公开意图提供一种基于高斯混合模型的微变监测雷达图像永久散射体选择方法及计算机可读存储介本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于高斯混合模型的微变监测雷达图像永久散射体选择方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，对获取的雷达图像进行分组及其永久散射体选择处理，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，选择候选永久散射体点，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于高斯混合的幅度离差分类，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，基于高斯混合的相干系数分类，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其中，基于高斯混合的相位稳定性分类，包括：

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，还包括：p>

8.根据权...

【技术特征摘要】

1.基于高斯混合模型的微变监测雷达图像永久散射体选择方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，对获取的雷达图像进行分组及其永久散射体选择处理，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，选择候选永久散射体点，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于高斯混合的幅度离差分类，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，基于高斯混合的相干系数分类，包括：

6.根据权利要求5所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭维贤，李静，乞耀龙，黄平平，徐伟，侯婷，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：