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公开(公告)号：CN109254270A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811293813.9
申请日：2018-11-01
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种星载X波段合成孔径雷达干涉定标方法，包括如下步骤：确定合成孔径雷达三维重建模型待定标参数：基线b、斜矩r、多普勒参数f、干涉相位；建立坐标系，构建星载X波段合成孔径雷达三维重建模型；计算待定标参数的敏感度系数，求解星载X波段合成孔径雷达三维重建模型；采用正则化方法改进星载X波段合成孔径雷达三维重建模型；求解改进星载X波段合成孔径雷达三维重建模型。高程精度和平面精度，从根本上提高合成孔径雷达获取的数据的高程精度和平面精度，提供高质量的数字高程模型数据服务。
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公开(公告)号：CN115222629B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202210942914.4
申请日：2022-08-08
Applicant: 西南交通大学 , 成都市国土资源执法监察支队
IPC: G06T5/00 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于云厚度估计与深度学习的单幅遥感影像云去除方法，属于遥感影像图像处理技术领域。本发明包括：S1：选取多景覆盖海面的有云卫星遥感影像，建立色彩范围模型提取云图，并根据图像叠加公式生成模拟遥感影像云去除数据集；S2：构建显著性检测卷积神经网络模型,估计遥感图像云厚度、亮度信息，并获得去云遥感影像；S3：基于半监督学习，构建用于判断遥感图像中有云或无云状态的鉴别器模型，实现对遥感影像云去除结果的评估以及鉴别器模型无监督微调。本发明可以在厚云与薄云共存的情况下保持遥感影像去云结果的可靠性；无需额外的辅助数据，去云结果不会对无云区域影像造成干扰。
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公开(公告)号：CN115761513A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211584428.6
申请日：2022-12-09
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种半监督深度学习的山区大型滑坡智能遥感识别方法，属于测绘技术领域。本发明包括以下步骤：S1：选取含有滑坡的遥感影像与相应区域的数字高程数据进行数据合成，得到数据集，对数据进行标签标注得到样本集；S2：构建学生训练网络模型和老师训练网络模型，对样本集训练并判断，对样本集进行预测并得到预测结果，判断预测结果的滑坡特征类型并得到训练结果；S3：对S2中得到训练结果进行交叉熵损失值计算，计算出均方误差，得出指数移动平均线，根据指数移动平均线更新学生训练网络模型中的权重，连续预测进行加权平均来更新老师训练网络模型的权重。本发明在少量的样本以及有限的算力支持下，高效、精准地识别遥感影像中的滑坡。
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公开(公告)号：CN114035188B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202210024629.4
申请日：2022-01-11
Applicant: 西南交通大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种地基雷达冰川流速高精度监测方法与系统，解决了传统观念技术中难以控制全局的高精度转换、难以分辨控制点的问题，其中方法包括：步骤S1：联合无人机航测与地基雷达监测站点的布设数据，建立GB‑SAR二维坐标系到三维地方坐标系转换模型，实现GB‑SAR视线向监测系统与目标三维系统的框架统一；步骤S2：基于解空间搜索匹配方法的GB‑SAR监测数据高精度地理编码，实现监测目标点坐标的精确测定；步骤S3：基于GB‑SAR高精度监测数据的冰川流速信息专题动态提取，完成冰川地物散射环境下监测目标点跟踪识别，实现了坐标的精确测定和冰川流速专题信息动态提取的技术效果。
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公开(公告)号：CN114140594A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111481566.7
申请日：2021-12-07
Applicant: 西南交通大学 , 中国自然资源航空物探遥感中心
Abstract: 本发明属于InSAR地形建模技术领域，一种基于RSSI和InSAR联合的地形建模方法，包括以下步骤：步骤1：对全带宽主从SLC影像进行配准，获得精确的偏移多项式；步骤2：利用距离向分谱法获取地形相位；步骤3：利用常规合成孔径雷达干涉获取缠绕的地形相位，用合成孔径雷达干涉获取的缠绕的地形相位减去步骤2中获取的地形相位，得到缠绕的残余相位，解缠残余相位，将解缠得到的残余相位加到步骤2中获取的地形相位中，得到最终的地形相位，将最终得到的地形相位转成数字高程。本发明基于RSSI和InSAR联合的大梯度地形建模方法摆脱了相位连续性假设，并弥补采用RSSI方法导致数据分辨率损失的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113189564B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110741902.0
申请日：2021-07-01
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种列车轨道点云提取方法，通过车载激光雷达系统获取POS数据和原始点云数据，然后确定出所述POS数据的端点以及延伸方向，该端点包括第一端点和第二端点，再通过所述端点、延伸方向以及原始点云数据提取轨道点云，其中，将POS数据中距离最长的两个点作为所述端点，且，第二端点为远离列车的端点，第一端点为靠近列车的端点，然后建立二维坐标系，所述第一端点和所述第二端点均位于所述二维坐标系中，能够实现在复杂地形的情况下快速准确的提取轨道点云。
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公开(公告)号：CN113192172A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110599859.9
申请日：2021-05-31
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种机载LiDAR地面点云简化方法，包括：S1、对原始LiDAR地面点云数据进行预处理；S2、基于原始LiDAR地面点云数据，选择m个地形特征因子；S3、引入半变异函数，基于预处理后的原始LiDAR地面点云数据，确定各地形特征因子的空间自相关范围；S4、基于各地形特征因子的空间自相关范围，进行空间自相关性层次聚类，获得对应的聚类结果；S5、根据聚类结果，进行特征点选择，进而得到点云简化结果。本发明引用了聚类思想，在简化的过程中考虑了特征点空间分布上的合理性及地面点之间的地形相似特征性，最终实现了以较少点云构建高精度DEM，为地面点云简化提供了新思路。
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公开(公告)号：CN113189564A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110741902.0
申请日：2021-07-01
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种列车轨道点云提取方法，通过车载激光雷达系统获取POS数据和原始点云数据，然后确定出所述POS数据的端点以及延伸方向，该端点包括第一端点和第二端点，再通过所述端点、延伸方向以及原始点云数据提取轨道点云，其中，将POS数据中距离最长的两个点作为所述端点，且，第二端点为远离列车的端点，第一端点为靠近列车的端点，然后建立二维坐标系，所述第一端点和所述第二端点均位于所述二维坐标系中，能够实现在复杂地形的情况下快速准确的提取轨道点云。
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公开(公告)号：CN111339959A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010128207.2
申请日：2020-02-28
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SAR和光学影像融合的近海浮筏养殖区提取方法，采用光学影像和SAR影像融合的方式提取海洋养殖区，并通过实验得出了最适合用于海洋养殖区提取的融合算法，有效地提高了近海水域浮筏养殖区提取的精度。本实验结果可以精确划定海洋浮筏养殖范围，有利于政府部门对近海养殖区进行更为有效的监管，有利于其规范养殖区的养殖密度，净化养殖水域环境，有利于缓解运输船舶增长与养殖水域不断扩张之间的矛盾，防治商船误入养殖区污染养殖水域，也可保障船舶航行安全。
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