Research on InSAR Coherence Proxy and Optimization Method for Interferometric Network Construction in the Era of InSAR Big Data
Notice bibliographique
Résumé
With the explosive growth of interferometric synthetic aperture radar (InSAR) data, we have entered the era of InSAR big data. A key challenge in big data InSAR processing is efficient construction of an optimal interferometric network from the vast number of available interferometric pairs. The conventional small spatiotemporal baseline set method aims to enhance the overall coherence of the interferometric network by constraining temporal and spatial baselines; however, it still presents several shortcomings in practice. Coherence-based interferometric network optimization methods have emerged to improve deformation monitoring accuracy and spatial coverage density. Nevertheless, calculating coherence for all possible interferometric pairs is computationally inefficient and hinders the implementation of near-real-time InSAR processing. To address this issue, we analyzed long-term coherence variations with respect to temporal baselines, spatial baselines, and seasonal changes, and developed a coherence proxy model to estimate a priori coherence for interferometric pairs. Leveraging this model, we proposed an interferometric network optimization method that integrates graph theory algorithms, specifically the minimum spanning tree (MST) and phase triangular completion, to ensure robustness and temporal consistency. The coherence proxy model was validated using both synthetic data and real data from five representative regions across China with diverse land cover types, and the proposed interferometric network construction method was likewise evaluated on both synthetic and real datasets. The results demonstrate that the coherence proxy model performs well on both synthetic and real data, requiring only approximately 300-400 interferograms to reliably model the proxy and estimate the prior coherence of all potential interferometric pairs. The proposed network construction method yields a highly coherent and structurally robust interferometric network, enabling high-accuracy and high-coverage deformation monitoring. For Sentinel-1 data spanning three years, it reduces the coherence computation workload by up to 90%. In the case of incremental network construction with newly acquired data, the method can completely eliminate the heavy computational burden of coherence estimation, thereby supporting the advancement of near-real-time InSAR processing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».