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作者：王正国;袁志辉;陈立福;邢学敏;
单位：长沙理工大学电气与信息工程学院;交通测绘雷达遥感应用研究所;长沙理工大学交通运输工程学院;
摘要：相位解缠对于地表高程反演和形变监测具有重要意义。针对传统小波聚类算法应用于多基线相位解缠时，在类边界处出现较多错误聚类及连通区域识别不准确的问题，提出了一种改进小波聚类算法。该算法在传统小波聚类算法的基础上，融入了自适应网格划分技术，并与深度优先搜索算法相结合。通过对特定密度区间的网格进行拆分后判定，可以减少仅采用等间隔网格划分在类边界上产生的错误类；利用深度优先搜索算法识别显著网格组成的连通区域，解决了固定邻域模式识别到的小类数量过多的问题。仿真数据和Tandem-X测量的真实数据实验表明，改进小波聚类算法不仅显著提高了类边界处的相位解缠精度，而且减少了小类的数量，改善了相位解缠的效率。
关键词：合成孔径雷达干涉测量;;相位解缠;;小波聚类;;自适应网格划分;;深度优先搜索
基金资助：湖南省自然科学基金(2024JJ5014);; 长沙理工大学研究生科研创新项目(CXCLY2022078)
