用于 InSAR 变形处理的点数据合并

给定一组点 $S \subset \mathbb{R}^N$，其划分为 $M$ 个重叠子集 $\{S_i\}_{i=1}^M$，并关联近似数据 $\{D_i\}_{i=1}^M$。可寻求从 $\{S_i\}_{i=1}^M$ 和 $\{D_i\}_{i=1}^M$ 中导出的一致合并数据集 $D$。本文提出一种构造 $D$ 的方法，假设 $D$ 表示在 $S$ 中的点对满足光滑函数 $f:\mathbb{R}^N \rightarrow \mathbb{R}$ 的离散采样。该方法包含两个步骤：第一步使用最小二乘法逼近每个 $D_i$ 的常数偏移量；第二步使用一系列离散 Dirichlet 问题以解决剩余差异。我们包含一个二维实例，演示该方法应用于来自干涉合成孔径雷达 (InSAR) 的变形测量。