本文提出利用全极化不同通道的数据融合算法来提高偏移量的精度。首先基于单通道配准的理论公式，变化形式后扩充到多通道配准的公式，计算得到的偏移量会产生多余观测值，利用最小二乘拟合去循环剔除粗差值的方法提高偏移量的精度。通过对美国科罗多河地区的Slumgullion landslide研究，用不同极化通道计算偏移量得到的结果进行比较，从结果中可以看出，不同极化通道计算得到的偏移量存在很明显的差异，证明了不同极化方式匹配会导致不同极化方式对同一地物的配准精度不一样。对比单极化得到的本没有形变的地方而出现大的偏移量，经多通道融合配准最小二乘拟合循环剔除粗差后得到了减弱，而且在单通道可能失相关的点，经过本文算法处理后能得到该点的偏移量。
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