枝切法与质量图融合的InSAR相位解缠新算法：提高精度与效率

本文主要探讨了一种结合枝切法和质量图的新型InSAR相位解缠算法，针对传统基于残差点的路径积分方法在处理相干性差、信噪比较低的复杂地形中遇到的问题。InSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达干涉测量）是利用多条观测路径的相位差来获取地表信息的一种高精度地球观测技术，然而，当信号质量下降时，传统的路径积分方法往往会产生孤立的解缠困难区域。 该新算法首先利用路径积分法对大面积的相位进行初步解缠，这种方法的优点在于能够快速处理大量数据。接着，算法引入了质量图法，这是一种通过堆排序算法优化的策略，用于更有效地处理剩余孤岛相位和残差点处的相位。质量图法的优势在于其能够在一定程度上抑制解缠误差的扩散，提高解缠的准确性。 枝切法和质量图法的结合克服了各自局限性：枝切法虽然可能无法达到完全解缠，但其在局部搜索中表现出的灵活性有助于处理复杂的解缠问题；而质量图法通过堆排序等高效算法提高了运算速度，确保了解缠过程的稳定性和精度。这种结合策略使得算法在处理大规模缠绕相位时，既保持了解缠速度，又保证了解缠结果的精度，从而显著提升了InSAR数据处理的整体性能。 通过实测和仿真实验验证，该算法在处理实际和模拟的InSAR数据时表现优异，相较于传统方法，它能提供更高的解缠精度。因此，这项工作对于提升InSAR技术在复杂环境中的应用能力具有重要意义，特别是在地理信息系统、城市建模、地形测绘等领域，这将有利于提高遥感数据的解析能力和可靠性。 关键词：干涉SAR、枝切法、质量图法、大规模相位展开、堆排序。本文的研究成果对于自动化技术在遥感科学中的发展有着积极的推动作用，也为未来的InSAR数据处理提供了新的理论支持和技术手段。