基于自适应KF的时序InSAR流域库岸形变预测方法

本发明公开基于自适应KF的时序InSAR流域库岸形变预测方法，包括以下步骤：SAR影像选取、影像数据配准、生成差分干涉图、设计自适应卡尔曼滤波器、新增影像处理和形变预测；本发明根据差分干涉相位模型详细推导自适应卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程，与时序InSAR的技术流程相结合建立形变预测的理论模型，有效预测流域库岸大面积观测区域的形变趋势，得到较高精度和高空间分辨率的形变预测值，适用于大范围的流域库岸区域形变预测,且预测精度较高，通过精确预测流域库岸形变量在未来时刻的量值，给相关人员提供预警信息，提示管理者对潜在的形变异常库岸位置进行安全检查，有效减少了灾难发生和财产损失。