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公开(公告)号：CN117456372A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310592259.9
申请日：2023-05-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/762 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供了一种InSAR地形产品建筑物高程滤除方法，包括：对提取的建筑区掩膜文件进行形态学预处理，自适应滤除建筑物高度；基于SAR强度影像与DSM数据提取建筑区地面点；对地面点的自适应高程恢复与纹理恢复，完成建筑区DEM的重建。本发明能够充分应用SAR强度影像和DSM数据，而准确提取出建筑区的地面点进行建筑区DEM的重建，同时基于建筑区地形变化特点，加入多种约束条件，进行地面点的提取以及清洗，使用自适应插值法得到不含建筑物高程信息的DEM，在此基础之上，还进行了纹理恢复与接边处理保证了DEM数据的准确性和合理性，整个方法流程结构清晰，具有实现简单、范围大、自动化程度高等优点。
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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
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。
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公开(公告)号：CN115629384B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211568937.X
申请日：2022-12-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种时序InSAR误差的改正方法及相关设备，改正方法，包括：步骤1，获取研究区域的InSAR时序相位；步骤2，基于多源信号的时空特征，在InSAR时序相位中对空间趋势误差、地形相关误差和形变信号建立联合模型，并对联合模型中的模型参数进行求解，得到空间趋势误差和地形相关误差；步骤3，将空间趋势误差和地形相关误差在InSAR时序相位中减去，得到改正后的InSAR时序形变；有效避免了各类误差单独处理时易受形变或其他误差信号影响的问题，实现了大气延迟和轨道误差的准确估计，显著提高了时序InSAR地表形变测量的精度及可靠性。
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公开(公告)号：CN114675269A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210318055.1
申请日：2022-03-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于时间域差分的PS‑InSAR相位解缠方法及其系统与应用，所述方法包括：通过永久散射体点的设置，获得合成孔径雷达影像的差分干涉图的弧段差分干涉相位，将该相位的缠绕数分为地形残差之差引起的相位缠绕以及形变之差引起的缠绕，并分别进行求解，进而实现弧段相位的解缠，其后通过最小二乘法获得形变速率之差和地形残差之差的估计值，并通过网平差方法，实现对永久散射体点的形变速率、地形残差以及形变时间序列的直接解算。本发明能够有效解决海量数据下PS‑InSAR用于大范围形变监测中的解缠效率低下，解算耗时严重、非线性形变恢复不够充分，精度较低的问题，实现了参数高精度快速解算以及形变序列的直接恢复。
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公开(公告)号：CN114660602A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210297371.5
申请日：2022-03-24
Applicant: 中南大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种广域InSAR形变速率自适应拼接融合方法、装置、设备及介质，方法为：获取广域目标区域内所有SAR图幅，解算各图幅沿雷达视线向的形变速率；利用各SAR图幅的成像信息，获得各图幅的空间覆盖范围和观测几何信息；基于各SAR图幅的覆盖范围、观测几何和形变速率，将各SAR图幅沿雷达视线向的形变速率转换到垂直向和东西向；利用相邻SAR图幅间影像重叠部分的垂直向和东西向的形变速率，改正各SAR图幅参考基准之间的差异；利用各SAR图幅基于统一参考基准的垂直向和东西向的形变速率，生成得到待研究广域目标区域的全域形变监测结果。本发明实现广域InSAR形变速率的自适应拼接融合，提升广域形变结果精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111273293B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202010139778.6
申请日：2020-03-03
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种顾及地形起伏的InSAR残余运动误差估计方法及装置，其中方法包括：获取多景SAR影像并进行预处理，计算包含InSAR残余运动误差的地形相位；利用外部DEM数据计算模拟地形相位；将包含InSAR残余运动误差的地形相位与模拟地形相位求差，并对差值进行相位解缠处理，再将解缠差分干涉相位作为观测值；构建有关于InSAR干涉几何参数、DEM误差以及基线误差分量的差分干涉相位参数化模型；针对每个从影像的每一距离行像素，均将差分干涉相位的观测值与差分干涉相位参数化模型进行匹配构建等式，得到观测方程；解算多基线观测方程组中的DEM误差和基线误差分量。本发明能准确地估计残余运动误差。
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公开(公告)号：CN111650579A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010533034.2
申请日：2020-06-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种岩移参数自适应获取的InSAR矿区三维形变估计方法、装置及介质，通过获得待监测矿区地表沿多个SAR观测几何的雷达视线向形变；联合不同SAR观测几何监测得到的形变值以及InSAR成像几何关系模型，在忽略南北向形变对雷达视线向形变观测量贡献的前提下，解算矿区地表垂直和东西向的二维形变分量；利用矿区地表水平移动与垂直沉降梯度之间的线性比例关系函数，对垂直向/东西向形变的视线向形变贡献量和岩移参数进行迭代优化，进而解算得到矿区地表三维形变。本方法实现了岩层移动参数的自适应获取和基于InSAR的矿山地表三维形变全自动化估计，克服了现有方法中岩层移动参数难以人工收集并准确获取的局限。
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公开(公告)号：CN109884634B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910214241.9
申请日：2019-03-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于分级构网模式的InSAR相位解缠方法及系统，包括：根据干涉相位图的相干性和多个参数得到不同质量的相位点序列，并根据质量的不同将所述相位点序列划分为一级点和二级点；对所述一级点构建不规则三角网，根据函数模型进行相位解缠求解解算，得到一级点解缠结果；对所述一级点和所述二级点进行联合构网，得到二级点解缠结果；根据所述一级点解缠结果和所述二级点解缠结果得到最终的相位解缠结果图。本发明可用于相干性整体较低或区域内存在高噪声的干涉图，克服由噪声区域引起解缠误差的问题，算法稳健可靠，易于编程实现，有利于InSAR进行更准确的相位解缠。
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公开(公告)号：CN108983232B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201810582131.3
申请日：2018-06-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于邻轨数据的InSAR二维地表形变监测方法。首先利用相邻轨道的SAR数据获取地表在两个不同斜距向上的地表形变测量值，然后获得相邻轨道公共区域的两个不同斜距向形变测量值，进而计算出公共区域上每一点分别在一轨和二轨的入射角和方位角，随后构造出每一点的系数矩阵，最后根据卫星的成像几何与地表形变之间的严密几何关系，忽略南北向形变，建立方程组，根据最小二乘准则求解得地表二维形变。本发明突破了无升降轨数据区域的InSAR二维形变监测的技术瓶颈，积极推动InSAR技术向实用化发展，对研究地球物理过程以及反演地质灾害参数具有重要的科学价值。
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公开(公告)号：CN110988879A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911345531.3
申请日：2019-12-24
Applicant: 中南大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种植被参数反演方法、终端设备及存储介质，其中方法包括以下步骤：步骤1，对2幅SAR影像进行预处理和极化干涉处理，以获取单基线全极化复相干系数观测值；步骤2，确定参与联合解算的区块大小，即联合解算的像素点的个数，并设置未知参数反演的初始值；步骤3，基于RVoG模型与各像素的全极化复相干系数，构建观测方程；步骤4，根据前述获得的参数初值，采用非线性迭代算法进行植被高度反演。本发明解决了现有技术中应用RVoG模型反演植被高度时的秩亏问题，提高参数反演求解时的解算稳定性。
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