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SIGMA+DetrendInSAR DEMOs

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DataCite Commons2025-06-01 更新2024-08-19 收录
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资源简介:
<b>SIGMA</b>, Strain-model based InSAR for Geo-hazards' Monitoring Approach[1], aims to decrease the decorrelation noise in DInSAR interograms based on strain model, and to obtain high-quality InSAR phase time series.<b>DetrendInSAR</b>, DEcrease both the TRENd and Dem-correlated components in InSAR time series[2], aims to decrease the atmospheric delays and orbital errors in InSAR phase time series (SIGMA output) based on the spatiotemporal characteristics of different components, and to obtain high-quality InSAR displacement time series.These two methods serve as the post-processing procedure for InSAR displacement measurement based on unfiltered DInSAR interferograms (generated using other popular software). All processes are conducted in Matlab software, and these two methods can be used independently.Here are some DEMO cases for users better understanding how the code works,Reference:[1] Liu, J., Hu, J., Bürgmann, R., Li, Z., Sun, Q., &amp; Ma, Z. (2021). A Strain-Model Based InSAR Time Series Method and Its Application to The Geysers Geothermal Field, California. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 126(8), e2021JB021939. https://doi.org/10.1029/2021JB021939[2] Liu J., Hu J., Bürgmann R., Li Z., &amp; Jónsson S. (2024). Mitigating Atmospheric Delays in InSAR Time Series: The DetrendInSAR Method and Its Validation. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 129, e2024JB028920. https://doi.org/10.1029/2024JB028920Please feel free to contact me for any questions, email: liujihong@csu.edu.cn (be sure introducing yourself in the email).

**SIGMA**(基于应变模型的地质灾害监测合成孔径雷达干涉测量方法,Strain-model based InSAR for Geo-hazards' Monitoring Approach)[1],旨在基于应变模型抑制差分合成孔径雷达干涉测量(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar, DInSAR)干涉图中的去相关噪声,以获取高质量的合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)相位时间序列。**DetrendInSAR**(同时去除InSAR时间序列中的趋势项与数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)相关分量的方法)[2],旨在基于不同分量的时空特征,抑制SIGMA输出的InSAR相位时间序列中的大气延迟与轨道误差,进而获取高质量的InSAR位移时间序列。这两种方法可作为基于未滤波DInSAR干涉图(可通过其他主流软件生成)的InSAR位移测量的后处理流程。所有流程均基于Matlab软件实现,且两种方法可独立使用。为便于用户更好地理解代码运行逻辑,本项目提供了若干演示案例。参考文献:[1] Liu, J., Hu, J., Bürgmann, R., Li, Z., Sun, Q., & Ma, Z. (2021). 基于应变模型的InSAR时间序列方法及其在加利福尼亚州盖瑟斯地热田的应用. 《地球物理学研究杂志:固体地球》, 126(8), e2021JB021939. https://doi.org/10.1029/2021JB021939[2] Liu J., Hu J., Bürgmann R., Li Z., & Jónsson S. (2024). 抑制InSAR时间序列中的大气延迟:DetrendInSAR方法及其验证. 《地球物理学研究杂志:固体地球》, 129, e2024JB028920. https://doi.org/10.1029/2024JB028920如有任何疑问,请随时联系,邮箱:liujihong@csu.edu.cn(邮件中请务必介绍您的身份)。
提供机构:
figshare
创建时间:
2024-05-20
搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
该数据集提供了SIGMA和DetrendInSAR两种InSAR数据处理方法的演示案例,旨在减少DInSAR干涉图中的噪声和大气延迟误差,适用于地质灾害监测。数据集包含Matlab代码示例,便于用户理解和应用。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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