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公开(公告)号：CN113341410A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202010771942.5
申请日：2020-08-04
Applicant: 中南大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种大范围林下地形估计方法、装置、设备及介质，其方法为：步骤1，获取TanDEM‑X双站SLC数据进行处理得到干涉相位和相干幅度；步骤2，使用外部DEM数据计算地形残差，并对外部DEM数据进行补偿，得到TanDEM‑X双站干涉条件下的高精度的InSAR DEM；步骤3，根据干涉幅度计算森林研究区域全场景的穿透深度d，然后利用引入的稀疏分布的先验点森林高度信息，拟合有关于穿透深度与森林高度之间的线性关系，从而计算研究区域全场景的森林高度以及散射相位中心高度；步骤4，从步骤2得到的TanDEM‑X双站的InSAR DEM中扣除步骤3得到的散射相位中心高度，即实现大范围林下地形重建。
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公开(公告)号：CN107102332B
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201710328385.8
申请日：2017-05-11
Applicant: 中南大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于方差分量估计与应力应变模型的InSAR三维地表形变监测方法，首先，利用待监测地区的LOS向和方位向形变值，基于应力应变模型建立地表待监测点的三维形变与其所在窗口范围内的多个点的InSAR观测量之间的观测方程；接着，根据上一步骤确定的观测方程按照方差分量估计进行迭代定权；最后，将所得权重代入法方程即可求得该像素点精确的三维地表形变，对所有像素进行上述步骤，可得到该区域精确的三维地表形变场。该方法在少量InSAR观测量的情况下实现了三维地表形变场的精确估计。
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公开(公告)号：CN110058236A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910423735.8
申请日：2019-05-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向三维地表形变估计的InSAR和GNSS定权方法，包括：步骤1：利用待监测区域升轨和降轨InSAR数据，以及所述待监测区域的GNSS数据，基于地表应力应变模型及观测值成像几何建立未知点三维形变d0与周围点一定数量的InSAR/GNSS数据Li之间的函数关系；步骤2：对升轨和降轨InSAR和GNSS等观测值Li内部的Ki个观测数据进行相对定权，确定InSAR/GNSS各类观测值的初始权重矩阵Wi；步骤3：利用方差分量估计确定InSAR/GNSS各类观测值之间的精确权重矩阵基于最小二乘准则求解高精度的所述三维地表形变d0；步骤4：对每一个地表点经过上述步骤1-3实现InSAR和GNSS融合估计高精度三维地表形变场。
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公开(公告)号：CN105158760B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201510486212.X
申请日：2015-08-10
Applicant: 中南大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种利用InSAR反演地下流体体积变化和三维地表形变的方法，针对受地下流体运动影响的地区，首先利用InSAR技术获取该地区的地理编码后的斜距向地表形变场的测量值；随后利用InSAR斜距向形变测量值非线性反演出地下流体块源的深度和厚度；进而利用卫星成像几何和弹性半空间理论建立针对所有地面观测点和地下流体块源的联合解算模型；最后利用最小二乘方法解算出地面观测点的三维形变量和地下流体块源的体积变化量。突破了InSAR难以精确监测地下流体运动引起的三维形变的技术瓶颈，积极推动InSAR技术向实用化发展；而且还能同时获得地下流体体积变化结果，对研究地球内部的地球物理过程具有重要的科学价值。
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公开(公告)号：CN101706577B
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN200910227141.6
申请日：2009-12-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及基于遥感影像的大地测量领域，是一种InSAR监测高速公路路面沉降的方法。该方法包括：首先，对SAR数据进行预处理、配准和干涉，得到InSAR干涉相位和幅度影像；其次，对InSAR干涉相位进行平地效应、地形效应和轨道残余趋势相位消除，得到只包含有地表形变信息的相位值；再次，通过高速公路在InSAR幅度影像中的条带特征，识别高速公路在SAR影像中的条带位置和坐标。然后利用该坐标提取干涉相位图中相应位置的相位值，并采用条带特征目标的滤波和解缠算法恢复其真实相位值；最后，对其进行地理编码和形变值转换，得到高速公路路面沉降值。本方法具有实现简单、费用低、监测精度高、监测范围大、自动化程度高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101492548B
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN200910042690.6
申请日：2009-02-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种PVC用复合热稳定剂及其制备和应用。该复合热稳定剂是由镁铝水滑石、锌铝水滑石按一定比例混合复配而成。镁铝水滑石与锌铝水滑石经过硬脂酸的合理改性与最优复配，可以大大的节省能耗，提高效率，增加热稳定性能。在热稳定性能方面，本产品无毒高效、成本低廉、初期着色性好、透明性、耐候性与塑化性优良、与PVC相容性较好，加工过程中添加剂的用量不影响制品性能，不易造成对加工设备的磨损。本产品可直接用无毒制品，完成出口产品无镉，无铅，无溴替代，并进一步应用于其他相关行业和领域，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN114578356B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210205045.7
申请日：2022-03-02
Applicant: 中南大学
IPC: G01S13/90 , G01B15/06 , G06T7/30 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06N3/0455 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于深度学习的分布式散射体形变监测方法、系统及设备，属于图像处理技术领域，具体包括：采集目标区域的多景时间序列的SAR图像；对全部SAR图像进行配准和干涉；利用配准后的SAR图像训练SAE网络，得到分类模型；使用分类模型对时域平均SAR图像进行分类，得到分类结果；根据分类结果提取与其对应的SAR图像中每个像素的同质像素，并记录每个像素的同质像素和位置索引；根据全部同质像素和位置索引进行相位优化和相干性估计后，计算InSAR监测点上的绝对参数。通过本公开实施方案，将深度学习影像分类的结果用于同质像素选择及分布式散射体形变监测，提高了InSAR点密度和形变监测精准度。
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公开(公告)号：CN116738154A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310592248.0
申请日：2023-05-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种InSAR地形产品的空洞自动化填补方法，包括：数据预处理；排除数据无效区域；自适应划分为低难度区域和高难度区域；对低难度区域采取自适应地理空间插值法填补空洞；对高难度区域采取自动化外部数据辅助填补空洞；采取自适应平滑过渡法实现整张地形产品内数据空洞的完整填补；自动给出并保存处理区域指示图。本发明充分利用了经典的地统计学方法克里金插值的插值效果优势，合理借鉴了外部地形数据趋势来帮助建立自身地形数据产品的一些缺失部分，自适应的平滑方法解决外部数据介入可能引起的数据不一致现象，并将上述流程以自动实施的方式组织起来，具有实现简单、处理范围大、自动化程度高等优点。
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公开(公告)号：CN116630823A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310592233.4
申请日：2023-05-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06T17/05 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供了一种InSAR地形产品水体高程编辑处理方法，包括：对水体掩膜进行数据预处理；对水体掩膜中的海洋进行自动化分类；对水体掩膜中剩余的湖泊和河流进行自动化分类；对海洋高程进行自动化编辑处理，计算海洋像素的大地水准面起伏高度；对湖泊高程进行自动化编辑处理；对河流高程进行自动化编辑处理；自动识别连接在一起的异类水体，并在接边位置进行高程的平滑过渡处理。本发明充分应用了不同类别的水体展现出的不同特性以及实际数据的特点，对存在噪声的InSARDSM中的水体进行高程编辑处理，在保证水体高程真实的前提下，实现各类水体的平滑处理以及异类水体接边的平滑过渡具有流程清晰、实现简单、自动化程度高等优点。
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公开(公告)号：CN113341410B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202010771942.5
申请日：2020-08-04
Applicant: 中南大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种大范围林下地形估计方法、装置、设备及介质，其方法为：步骤1，获取TanDEM‑X双站SLC数据进行处理得到干涉相位和相干幅度；步骤2，使用外部DEM数据计算地形残差，并对外部DEM数据进行补偿，得到TanDEM‑X双站干涉条件下的高精度的InSAR DEM；步骤3，根据干涉幅度计算森林研究区域全场景的穿透深度d，然后利用引入的稀疏分布的先验点森林高度信息，拟合有关于穿透深度与森林高度之间的线性关系，从而计算研究区域全场景的森林高度以及散射相位中心高度；步骤4，从步骤2得到的TanDEM‑X双站的InSAR DEM中扣除步骤3得到的散射相位中心高度，即实现大范围林下地形重建。
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