0. introduction
在時間序列差分干涉測量中，選擇合適的像對組合成干涉圖處理的第一步。例如，在pst中，一般選擇時間中間的像對為公共主影像，其他影像均為輔影像； 在sbas中，將所有sar資料組合成若干集合，集合內sar影象基線距小，集合間sar影象基線距大； 在其他方法中，干涉像對組合方式不一而足。 因此，如何最優化選擇干涉像對組合值得研究。
當然如果是執行ps方法，直接利用esa提供的nest軟體中的insar tools -> insar stack overview即可計算出最佳主影像，以及相應的時間基線和空間基線。
干涉像對組合旨在盡可能提**涉像對之間的相干性，而影響去相干的因素包括：空間去相干、時間去相干和大氣延遲去相干。具體到干涉像對組合的引數選擇則是：
比較可行的方法就是算出在所有干涉組合的情況下，這三個引數的直，根據某個規則，建立評價模型。根據模型評價只，優化干涉像對的組合情況。
此過程用到的軟體有：nest-4c(nest esa sar toolbox)、descw 4.75（均為esa提供）。
，雙擊.exe即可安裝。
登入其中的ftp或者http伺服器，按照readme.txt中說明安裝使用即可。或者參考博文：關於干涉像對基線計算軟體--descw
下面分別介紹三個引數的計算。實驗資料，選擇envisat asa_ims_1p從2004-2023年的slc資料24景，地理分布大致如下圖：
1.1. bperp 和 btemp 的獲取
fig.4 空間基線和時間基線結果圖
注：descw軟體目前已經停止更新，4.7.5為最新版本。該軟體對空間基線和時間極限的計算結果比較粗糙，僅供初步參考，和用doris根據envisat精軌資料計算的空間基線相差幾十公尺的數量級，資料有效位保留到公尺級。若需精確計算，請使用stamps或者doris軟體精確計算，具體請參考doris軟體說明書。
1.2. 都卜勒中心頻率差 diff_dc
都卜勒中心頻率f_dc是sar影像的重要引數之一，在引數檔案中即可讀取，用nest，doris，stamps均可獲取， 推薦使用nest。
通過1，2步，得到所有可能組合情況下，三個引數的值，製作成excel**。每三個引數值賦以相應的權重，計算得到每個干涉組合的評價值，進而得到以每景影像為主影像的所有干涉組合的綜合評價值結果如下圖，選取評價值最高的影像為主影像。
fig.5 模型評價值結果
2. results
因此，選取20072023年的影像為主影像，注意到20070422、20070527、20070701、20070805的評價值非常接近，可認為這四景影像均可作為公共最佳主影像。因20070422為公共主影像的ps干涉組合如下圖所示：
fig.6 干涉組合空間/時間基線分布圖
(紅色圓點代表sar影像，藍色線段代表干涉圖)
對組合數取模
看這個之前建議先看一下n！對於組合數我們可以將其表示成階乘的形式 c n,k 那我們不妨把這三個階乘全部表示成上個專題的形式。這樣的話，如果對於 e1 e2 e3 就可以被 p整除，e1 e2 e3 就無法被 p整除。在無法被整除的情況下 c n,k a1 a2a3 11 int mod comb ...
N對括號的合法組合
遞迴實現，需要注意以下幾點 1.遞迴終止條件 2.遞迴遞推關係式 這裡實際上是乙個排列問題，只是排列需要滿足條件在每一次遞迴呼叫時左括號數不能少於右括號數。還有一點需要特別注意，當推出遞迴呼叫時相應的變數要替換掉舊的值，相當於乙個出棧的過程。include define n 20 char outp...
利用 std hash 對組合進行 hash
主要是記錄下 std hash 的用法，結合 lambda 表示式，感覺這樣挺方便的，雖然現在看起來還是挺暈 例子 leetcode49 給定乙個字串陣列，將字母異位片語合在一起。字母異位詞指字母相同，但排列不同的字串。class solution const array arr size t un...