| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 INSAR 的发展与现状 | 第13-15页 |
| 1.2 大气延迟对 INSAR 高精度监测的影响 | 第15页 |
| 1.3 大气延迟改正的研究进展 | 第15-18页 |
| 1.4 论文研究的意义及内容 | 第18-20页 |
| 1.5 论文组织与安排 | 第20-22页 |
| 第二章 INSAR 原理及大气影响分析 | 第22-47页 |
| 2.1 INSAR 工作原理 | 第22-33页 |
| 2.1.1 InSAR 测高原理 | 第22-27页 |
| 2.1.2 D-InSAR 形变监测原理 | 第27-30页 |
| 2.1.3 InSAR 主要误差及限制因素 | 第30-33页 |
| 2.2 大气对雷达信号的延迟分析 | 第33-40页 |
| 2.2.1 大气的分层结构 | 第34-36页 |
| 2.2.2 电离层延迟分析 | 第36-37页 |
| 2.2.3 对流层延迟分析 | 第37-40页 |
| 2.2.4 液体延迟分析 | 第40页 |
| 2.3 大气对测高及形变的影响分析 | 第40-42页 |
| 2.4 大气延迟改正方法 | 第42-46页 |
| 2.4.1 基于外部数据的校正方法 | 第43-45页 |
| 2.4.2 基于影像自身的大气校正方法 | 第45-46页 |
| 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于 MODIS 大气延迟改正算法研究 | 第47-71页 |
| 3.1 MODIS 水汽遥感简介 | 第47-52页 |
| 3.1.1 MODIS 及产品简介 | 第47-49页 |
| 3.1.2 MODIS 水汽反演算法 | 第49-52页 |
| 3.2 MODIS 水汽校正模型研究 | 第52-59页 |
| 3.2.1 天顶湿延迟与可降水汽量之间的转换 | 第53-54页 |
| 3.2.2 大气平均温度的确定方法 | 第54-56页 |
| 3.2.3 MODIS 水汽的校正模型 | 第56-59页 |
| 3.3 MODIS 改正大气延迟过程研究 | 第59-62页 |
| 3.4 大气延迟改正效果研究 | 第62-70页 |
| 3.4.1 西安地区改正算例与分析 | 第62-66页 |
| 3.4.2 大同地区多干涉对序列改正算例与分析 | 第66-70页 |
| 本章小节 | 第70-71页 |
| 第四章 基于 GPS 的大气延迟改正算法研究 | 第71-99页 |
| 4.1 GPS 水汽反演概况 | 第71-76页 |
| 4.1.1 GPS 水汽研究进展 | 第71-72页 |
| 4.1.2 GPS 水汽反演原理 | 第72-76页 |
| 4.2 顾及地形影响的 GPS 改正算法 | 第76-86页 |
| 4.2.1 水汽的空间分布特性研究 | 第76-77页 |
| 4.2.2 顾及地形相关水汽的 GPS 插值算法 | 第77-80页 |
| 4.2.3 插值算法效果验证 | 第80-86页 |
| 4.3 顾及地形因素的 KRIGING 插值新算法 | 第86-93页 |
| 4.3.1 变异函数 | 第86-88页 |
| 4.3.2 普通 Kriging 插值算法 | 第88-89页 |
| 4.3.3 顾及地形因素的 Kriging 插值新算法 | 第89-90页 |
| 4.3.4 新算法插值效果分析 | 第90-93页 |
| 4.4 大气延迟改正算例分析 | 第93-98页 |
| 4.4.1 顾及地形影响的 GPS 插值算法改正 | 第95-96页 |
| 4.4.2 顾及地形因素的 Kriging 插值新算法改正 | 第96-97页 |
| 4.4.3 改正结果分析 | 第97-98页 |
| 本章小结 | 第98-99页 |
| 第五章 基于 ECMWF 数值气象模型的大气延迟改正研究 | 第99-119页 |
| 5.1 ECMWF 水汽数据 | 第100-101页 |
| 5.2 基于边界层伸缩思想的空间加密算法 | 第101-115页 |
| 5.2.1 大气垂直结构坐标 | 第102-104页 |
| 5.2.2 ECMWF 气压和温度的空间加密方法 | 第104-105页 |
| 5.2.3 基于边界层伸缩的水汽空间加密算法 | 第105-109页 |
| 5.2.4 算法精度及特性研究 | 第109-115页 |
| 5.3 基于 ECMWF 的改正算例分析 | 第115-118页 |
| 本章小结 | 第118-119页 |
| 第六章 基于影像自身的大气延迟改正方法研究 | 第119-142页 |
| 6.1 单干涉图中大气延迟改正方法研究 | 第119-124页 |
| 6.1.1 基于区间中位数的改正模型 | 第119-120页 |
| 6.1.2 Akaike 信息准则模型判断 | 第120-123页 |
| 6.1.3 大气延迟改正算例 | 第123-124页 |
| 6.2 时间序列中大气延迟的分离与改正研究 | 第124-132页 |
| 6.2.1 PS-InSAR 中大气延迟相位的分离 | 第125-128页 |
| 6.2.2 短基线干涉图集中大气延迟相位的分离 | 第128-132页 |
| 6.3 基于时间序列分析的大气延迟改正实验 | 第132-141页 |
| 6.3.1 PS-InSAR 中大气延迟改正实验 | 第132-137页 |
| 6.3.2 短基线干涉图集大气延迟分离实验 | 第137-140页 |
| 6.3.3 大气延迟改正效果讨论与分析 | 第140-141页 |
| 本章小结 | 第141-142页 |
| 第七章 结论与展望 | 第142-146页 |
| 7.1 本文结论 | 第142-144页 |
| 7.2 研究展望 | 第144-146页 |
| 参考文献 | 第146-161页 |
| 攻读博士学位期间取得研究成果 | 第161-165页 |
| 致谢 | 第165-166页 |
