基于对已有三维人耳重建工作和形变模型理论的研究，充分结合人耳自身的结构特征，提出了一种新的三维人耳重建方法――基于人耳形变模型的方法．首先使用中垂线法完成了外耳轮廓特征点的定位；提出分级三角网格法，解决了样本耳基于生理特征的稠密对应问题；再借鉴广义普鲁克分析的思想，在三维空间内实现了精确全自动的三维人耳形状对齐；最后训练得到了三维人耳形变模型．所提方法只需一幅二维图像，即可获得足够稠密的三维人耳模型．在 UND三维人耳数据库和USTB三维重建人耳数据库上的大量实验证明所提方法的有效性和优越性．

针对弹载合成孔径雷达（SAR）成像存在运动参数抖动的问题，分析了不规则运动造成图像几何失真的机理，提出了一种基于多项式逼近的弹载SAR线性调频（LFM）信号前斜视成像几何形变校正方法。挂飞试验证明，该方法能从雷达回波数据中准确消除几何形变，提高成像质量。

煤田火区地表形态变化是煤火监测和分析的可用指标之一’由于矿区地表严重的去相干噪声，使得星载合 成孔径雷达干涉测量技术应用于煤田火区地表形变检测比较困难’结合煤田火区地表形变特点，利用 4 波段的 -45( -4(-! 数据进行差分干涉处理，利用干涉条纹频率精确估计基线，并用自适应滤波方法降低去相干噪声的 影响’在去除平地相位和参考地形相位后，获取煤田火区的地表形变’研究表明: 地表形变与煤火燃烧具有一定 的相关关系，通过地表形变分析有助于对地下煤火燃烧情况的判断 利用差分干涉 (-! 技术检测煤田火区地表形 变，进而对煤火进行监测和分析是可行的’

本文主要介绍北斗大坝形变监测系统的组成结构、数据处理流程，以及使用定位数据处理误差改正模式来提高监测精度的方法。采集的北斗卫星数据通过通信网络送到数据处理中心，解算数据得到监测点和基准站的相对位移，从而达到监测大坝形变的目的。

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山区井工开采的地表形变具有复杂性和特殊性，引起的地表破坏往往由多方面因素造成。针对常规监测手段无法准确判断建筑异常损害成因问题，以白羊岭煤矿15110工作面的开采为例，以 SBAS-InSAR为技术手段，借助于8景 Sentinel-1数据，解译得到了研究区地表形变的空间分布特征并分析房屋损害的成因；对所解译地表形变与现有沉陷规律的差异性，进行采区影响边界与时序下沉特征分析；得出山区开采由于岩层的不均匀移动而导致边坡的稳定性发生改变，因土体自重的分力存在，坡体会缓慢的滑移，产生的挤压是村庄建筑损害的主要原因。

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