联合EEMD-KECA算法的InSAR干涉相位时频滤波

编号 zgly0001660647

文献类型 期刊论文

文献题名 联合EEMD-KECA算法的InSAR干涉相位时频滤波

作者 余洁  刘利敏  李小娟  朱琳  谢东海  陈蜜 

作者单位 首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地  首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室  首都师范大学资源环境与旅游学院  湖北第二师范学院计算机学院 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2019年01期

年份 2019 

分类号 TN713 

关键词 EEMD  模态混叠  KECA  噪声分离  INSAR干涉图  滤波 

文摘内容 根据干涉图信号和噪声时频分布差异的特点,提出一种改进的基于经验模态分解EEMD的InSAR干涉相位滤波方法。该方法首先利用可有效降低模态混叠的EEMD算法,对干涉图的实部及虚部分别进行2维经验模态分解,获得具有不同时间尺度的模态分量;然后根据信号和噪声分量的时间尺度分布特性的差异,采用适用于非线性信号分析的KECA算法对噪声识别、分离;最后利用去除噪声后的模态分量重构干涉图。为了证明本文方法的有效性,分别利用模拟数据及真实InSAR差分干涉相位进行滤波试验。对比本文EEMD-KECA滤波方法、Goldstein滤波、圆周期—中值滤波、EMD分解、EMD-PCA方法的滤波效果,采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持指数进行定量评价。结果表明,与经典InSAR干涉图滤波方法相比,本文联合EEMD-KECA算法的滤波方法能有效滤除干涉图噪声,且在条纹边缘等细节信息的保持上也具有较大优势。