摘要
本发明公开了一种基于PIPNet的InSAR多基线相位解缠算法,属于相位解缠技术领域;包括以下步骤:S1、构建分支定界模型及PIP空间数据模式;S2、构建PIPNet相位解缠模型;S3、设计后处理程序,得到解缠相位。本发明,针对任务特点及输入数据的格式,设计了引入Transformer的U‑Net++神经网络;通过利用卷积神经网络的高特征提取能力,实现对相位、截距、干涉条纹等输入信息的数据学习,并对模型参数进行迭代优化;经过训练,该模型能够将包裹相位转换成为关键中间量,经过分支定界后处理程序计算后便能实现相位解缠。
技术关键词
相位解缠算法
联合损失函数
基线
干涉条纹
包裹相位
相位解缠技术
优化器
特征提取能力
反转结构
方程
参数
分支
模式
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