公开(公告)号：CN116977867A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310592218.X

申请日：2023-05-24

Applicant: 中南大学

Inventor： 胡俊 ,  李志伟 ,  朱建军 ,  桂容 ,  周丹妮 ,  胡智 ,  苑艺博 ,  辜畅 ,  董嘉真

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06T17/05 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明提供了一种InSAR‑DSM到DEM的自动编辑获取方法，该方法利用了SAR强度影像、SAR相干性信息、卫星成像信息以及可靠的公开外部数据，旨在全自动完成InSAR‑DSM到DEM的编辑处理，能够有效快速的完成InSAR‑DSM的数据异常识别与修复，并在此基础上自动识别水系与建筑区，分别针对水域、建筑区以及植被区进行自适应的高程编辑处理，在保证InSAR‑DSM数据完整的前提下，实现对水体与建筑区分别进行全自动的高程编辑，整个流程结构清晰，具有流程清晰、实现简单、处理范围大、自动化程度高等优点。

公开(公告)号：CN115017991A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210646706.X

申请日：2022-06-09

Applicant: 中南大学

Inventor： 桂容 ,  胡俊 ,  吴文清 ,  辜畅

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开实施例中提供了一种极化SAR影像无监督跨域推理分类方法，属于雷达遥感影像数据处理技术领域，具体包括：步骤1，获取时序极化SAR数据，其中，所述时序极化SAR数据包括源域S的极化SAR影像标注样本和目标域T的时序B无标注极化SAR影像数据；步骤2，利用极化统计散射分量创建极化SAR地物类别SCS的语义表达；步骤3，基于SAE网络提取源域S和目标域T的特征；步骤4，基于分类概率排序与语义相似度对目标域T进行类别分类和类别推理。通过本公开的方案，利用源域少量类别的标注样本，实现无标注目标域数据中更多地物类别的推理识别，提高了适应性和分类性能。

公开(公告)号：CN116721358A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310592214.1

申请日：2023-05-24

Applicant: 中南大学

Inventor： 桂容 ,  辜畅 ,  胡俊 ,  李志伟

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种InSAR地形产品建筑物提取方法，包括：数据准备及预处理；筛选样本作为训练集，特征计算，计算特征区分性，应用主成分分析进行特征融合；将特征融合后的样本输入神经网络中训练优化；进行特征计算和特征融合，利用训练好的神经网络进行特征提取；得到初步建筑物提取结果；识别出研究区域内与建筑物纹理相似的阴影、叠掩区域；将识别出的阴影、叠掩结果从初步建筑物提取结果中剔除，并筛选出部分误识别区域，分类后处理得到最终建筑物提取结果，即可实现将神经网络所提取的SAR影像纹理特征与外部地形因素将结合来提取建筑物，提高了利用SAR影像在山区等地形起伏较大区域建筑物提取的精度。

公开(公告)号：CN114913435A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202210645673.7

申请日：2022-06-09

Applicant: 中南大学

Inventor： 桂容 ,  胡俊 ,  吴文清 ,  辜畅

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/77 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762

Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于极化统计散射成分迁移的极化SAR影像变化检测方法，属于遥感影像数据处理技术领域，具体包括：获取时序极化SAR数据，其中，时序极化SAR数据包括源域S的时序A极化SAR影像标注样本和目标域T的时序B无标注极化SAR影像数据；时序数据统计散射成分SSC特征提取；源域SSC特征和目标域SSC特征无监督域适应；源域训练模型；基于源域样本的多时相目标域T的极化SAR影像数据跨域分类；多时相数据变化区域获取及变化类别跟踪。通过本公开的方案，将有限的标注样本在不同时相数据之间进行重复使用，以获取快速准确的地物变化检测和地物类别具体转变信息，提高了检测的效率、精准度和适应性。