针对于影像数量较少的数据集，常采用SBAS-InSAR技术进行处理，SARproZ提供了另一种解决思路——QPS技术。在经典PS-InSAR的基础上，采用不同的干涉对组合策略，将所有获得的SAR影像数据根据干涉图中相干性值作为阈值组合成若数据集。这样克服了空间去相关问题，并且提高了观测数据的时间采样率，充分使用了更多的SAR数据。例如，将12景影像数据集，根据一定得相干性阈值，组合成41个干涉对，大大提高了观测数据得时间采样率。

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在实际处理中，存在干涉对效果不好现象，需要剔除，但软件未提供自动剔除干涉对操作，需进行手动剔除。首先，将保存的干涉对自定义连接文件（工程目录下RESULTS/MATLAB/Graph_0260）load进matlab。

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其中，CoerGrafoImg为干涉对的相干性，第一列为第一个干涉对的相干性值。UsedImg为影像列表20180101代表影像序号1。MatrIncImg为干涉对组合文件，第一列为干涉对连接序号，第二列为影像序号，（1，1）、（1，2）代表第1个干涉对连接，连接的影像为第1个影像和第2个影像。

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http://s6/mw690/006PeO3vzy7lbaTHHSJ05&690

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如果想删除连接影像1（20180101）和影像2（20180112）的第1个干涉对连接，在matlab中需将MatrIncImg（1，1）=0和MatrIncImg（1，2）=0赋值为0。

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赋值完后，已将（1，1）=1和（1，2）=1删除。

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由于MatrIncImg为sparse矩阵，需将其转换为普通矩阵，即a=full(MatrIncImg),a为MatrIncImg转换后的矩阵。

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可以看到a是由1、0、-1组成的矩阵，其中行代表干涉对序列号，列代表影像序列号。例如：第2行中第1列和第3列分别为1和-1，表明在第1个影像（20180101）和第3个影像（20180123）组成了第2个干涉对。由于我们删除了第1个干涉对，所以第1行全为0.

http://s13/mw690/006PeO3vzy7lbbbiEWMdc&690
删除a矩阵第1行，a变为40行12列矩阵。

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在matlab中输入MatrIncImg=sparse（a）,将a矩阵值覆盖MatrIncImg矩阵。

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可以看到MatrIncImg也变为40行12列矩阵，同时删除干涉对对应的相干性值，即将CoerGrafoImg第1列删除，变为40列。

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最后将矩阵a删除，Save Workspace保存最终的文件。

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将保存的干涉对连接文件加载，可以看到20180101-20180112干涉对连接被删除，最终干涉对连接数为40。

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