1、前天的一篇Natural Hazards,是Li Tao老师的学生：Monitoring reclaimed lands subsidence in Hong Kong with InSAR technique by persistent and distributed scatterers
SqueeSAR中是基于同质点的均值滤波，本文是改成了Nonlocal滤波，做了这一点小改进，应用在了Hong Kong的部分区域。
2、Liu, G., et al. (2016). "Nonlinear Model for InSAR Baseline Error." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing代村出品必属精品。公式强撑着看了一点，感觉要完全看懂有难度，不过理解了基本的东西就好
轨道误差的校正分为两类：
第一类是以某种模型拟合干涉图中的残余相位。
其中最基本的模型是一阶近似线性平面模型：方位向距离向一阶多项式。除此之外还有二次和高阶多项式以及小波多尺度分析。
这一类方法很容易实现但包含一个微小的偏差，因为残余相位信号中通常耦合了轨道误差和DEM误差。
第二类是根据基线误差模型将卫星轨道调整到一个正确的位置来减小残余误差。该方法的优点在于它可以从本质上区分基线误差和DEM误差。与上面一类方法不同，这一类方法是对基线误差建模而不是对残余相位建模。确定模型参数之后，相应的调整轨道矢量，进而重新计算平地和地形相位。这一类方法不如第一类方法直接。
本文建立了残余相位和未知基线误差参数之间的函数模型关系，这样可以通过matrix inversion而不是grid search和迭代计算的方法来计算。由于残余相位通常是缠绕的，我们使用残余相位梯度来计算。用least squares quadratic (LSQ)得到基线误差模型中的参数。
3. Liu G, Song R, Guo H, Perski Z, Yue H, Han C and Fan J 2016 Filtering SAR interferometric phase noise using a split-window model Remote Sens Lett 7 800-9
RSL的论文，只要你敢写敢投，应该就可以灌水~其实没有什么营养
1). 原始干涉图分成相互重叠的矩形区域
2). 在每个小块中计算局部的相干性，来评估噪声水平
3). 在每个窗口中，利用相干性作为阈值来选择滤波的方法（Goldstein和empirical mode decomposition EMD）
4). 利用滑动窗对每个窗口进行滤波。
