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传统的GB-InSAR时序处理方法针对整个数据集或分组进行实时处理，该类方法占用大量的电脑内存，效率低，不能满足边坡监测的时效性，无法实现形变预测与灾害预警预报.针对此种情况，提出了基于Kalman滤波的GB-InSAR边坡形变监测实时处理方法.以河北省迁安市马兰庄铁矿边坡监测为例进行分析，提出方法在实验所用解算平台下，在1 min内可解算出研究区当前时刻形变量，并可以预测下一时刻的形变量，与传统时序InSAR的结果相比，时序形变标准差优于1 mm. 相似文献
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