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公开(公告)号：CN118964968A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411011137.7
申请日：2024-07-26
Applicant: 中南林业科技大学 , 湖南省自然资源事务中心
IPC: G06F18/2135 , G01S13/90 , G01S13/95 , G01S19/39 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于独立主成分分析和非平稳性探测的MT‑InSAR大气改正方法。包括：利用时序N景SAR影像形成的M幅差分干涉图，在选择高相干点后，校正轨道误差相位和地形相关的对流层延迟相位，并结合最小二乘估计获取时序上N景累积的差分干涉相位。然后，基于高相干点位置信息对研究区域进行格网划分，通过空间独立成分分析(sICA)算法和非平稳性探测算法处理每个格网的差分干涉相位，识别并重建大气误差信号与形变源信号，从而计算格网的时序形变结果。利用高相干点在相邻格网重叠区域的形变结果，实现整体研究区域形变结果的拼接，有效提升了时序InSAR形变监测的精度，避免了对高时空分辨率气象数据或主观滤波方法的依赖。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116859363A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310979435.4
申请日：2023-08-04
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开了一种去外源数据的星载激光雷达地形控制点筛选方法，包括：选取ATL08地形点连续的强光束条带，利用其ATL08地形点拟合生成沿轨地表剖面线；以强光束条带中每个ATL08地形点为中心，分别创建对应的局部带状缓冲区；针对每个缓冲区均统计其内ATL03光子点的高度距离拟合地表高程差值的ATL03光子点数量分布情况，并采用高斯核密度估计方法生成对应的密度分布曲线，记为光子分布伪波形；根据光子分布伪波形的形态特征将ATL08地形点划分等级，分别对应平原浅植被覆盖区域、植被密度不均地区、标准林区以及误差点区域。本发明仅依靠星载激光雷达自身数据源，去除对外源数据的依附性，提高地形控制点的筛选效率。
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公开(公告)号：CN119515188A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411673390.9
申请日：2024-11-21
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N20/20
Abstract: 本申请涉及一种人机混合驱动的新能源选址指标体系构建方法和系统，通过新能源选址专家构建的初步指标体系和决策者的评价信息，生成去模糊化的集体决策矩阵，基于该矩阵，利用机器智能优化指标体系，获得新能源开发选址的最终指标体系。将新能源选址专家、决策者的人类智能与机器智能相结合，既解决了新能源开发选址指标体系构建过程中固有的强主观性问题，又提高了新能源开发选址指标体系构建的科学严谨性和自动化智能化水平。指标体系优化过程中，可以使用指标冗余分析模型对初步指标体系进行分析，去除初步指标体系中的冗余指标，保留对决策方案具有更强区分作用的关键指标，从而优化指标体系。
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公开(公告)号：CN118964968B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411011137.7
申请日：2024-07-26
Applicant: 中南林业科技大学 , 湖南省自然资源事务中心
IPC: G06F18/2135 , G01S13/90 , G01S13/95 , G01S19/39 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于独立主成分分析和非平稳性探测的MT‑InSAR大气改正方法。包括：利用时序N景SAR影像形成的M幅差分干涉图，在选择高相干点后，校正轨道误差相位和地形相关的对流层延迟相位，并结合最小二乘估计获取时序上N景累积的差分干涉相位。然后，基于高相干点位置信息对研究区域进行格网划分，通过空间独立成分分析(sICA)算法和非平稳性探测算法处理每个格网的差分干涉相位，识别并重建大气误差信号与形变源信号，从而计算格网的时序形变结果。利用高相干点在相邻格网重叠区域的形变结果，实现整体研究区域形变结果的拼接，有效提升了时序InSAR形变监测的精度，避免了对高时空分辨率气象数据或主观滤波方法的依赖。
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公开(公告)号：CN118397206B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410524500.9
申请日：2024-04-29
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ICESat‑2光子点云的林下陡峭地形点生成方法，包括以下步骤：对ICESat‑2原始光子点云数据进行滤波，得到信号光子点云数据；使用Douglas‑Peucker算法检测地形坡度显著变化的分界点；基于特殊地形点，将信号光子点云数据分割为不同的地形片段；计算不同地形片段的坡度值，并根据坡度值将每个片段内的光子点云旋转至水平；对每个片段内旋转后的光子点云，使用基于高程百分位数的滑动窗口提取地面光子点；顾及各个窗口内地面光子点的方差与相邻地面光子点连线的斜率，移除离群地面光子点，从而精化地面光子点并生成地形点。本发明的优点是：适用于处理复杂地形和茂密植被覆盖的地形数据，确保高效、准确的地形点生成。
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公开(公告)号：CN118397206A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410524500.9
申请日：2024-04-29
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ICESat‑2光子点云的林下陡峭地形点生成方法，包括以下步骤：对ICESat‑2原始光子点云数据进行滤波，得到信号光子点云数据；使用Douglas‑Peucker算法检测地形坡度显著变化的分界点；基于特殊地形点，将信号光子点云数据分割为不同的地形片段；计算不同地形片段的坡度值，并根据坡度值将每个片段内的光子点云旋转至水平；对每个片段内旋转后的光子点云，使用基于高程百分位数的滑动窗口提取地面光子点；顾及各个窗口内地面光子点的方差与相邻地面光子点连线的斜率，移除离群地面光子点，从而精化地面光子点并生成地形点。本发明的优点是：适用于处理复杂地形和茂密植被覆盖的地形数据，确保高效、准确的地形点生成。
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