一种基于深度学习的多基线InSAR高程反演方法

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摘 要：提出一种深度学习与聚类分析算法结合的多基线合成孔径雷达干涉（interferometric synthetic aperture radar， InSAR）高程反演方法。该方法利用深度学习神经网络对干涉图截距信息进行分类，作为干涉像元类别属性判断的依据，精确获取干涉像元聚类中心，在此基础上利用聚类分析算法获得观测场景的高程信息。（剩余11191字）

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