深度学习在InSAR数据处理与地壳形变观测中的应用研究进展

摘要：

InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技术凭借其高精度、大范围、全天候监测的优势,在地表高程、形变等信息的获取、反演等应用中得到了广泛的认可,并逐渐发展为地壳形变观测领域里不可或缺的技术手段,但利用InSAR技术进行地壳形变观测离不开海量数据的支持,这势必会给信息的收集和解读带来新的挑战.近些年,机器学习快速发展并在遥感图像处理方面取得了令人鼓舞的成绩,将深度学习方法与InSAR技术相结合的尝试应运而生,深度学习突出的数据挖掘能力和对目标任务的分类、预测能力将会为InSAR数据处理和地壳形变观测中的应用提供新技术手段.本文介绍了深度学习在InSAR数据处理与地壳形变观测中的应用研究主要进展,并对其应用前景进行了讨论和展望.

关键词：深度学习、InSAR、地壳形变、研究进展

所属期刊栏目：43

分类号：P315.7(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共23页

页码：166-188