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公开(公告)号：CN113706417B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202111028737.0
申请日：2021-09-02
申请人： 中科卫星应用德清研究院 , 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06T5/70
摘要： 本发明提供了一种微波暗室成像雷达的图像域去噪方法。该方法包括：将图像条纹噪声的行向复信号提取出来，行向复信号包括实部与虚部；对于图像的每一行，分别对实部与虚部进行曲线拟合；判断曲线拟合的实部拟合曲线与虚部拟合曲线之间的相关系数，若相关系数大于设定的阈值，则将的原图像行的复数值减去拟合得到曲线的复数值，结果为去噪后的取值，若相关系数小于阈值则不做处理；遍历图像所有行，对每一行均执行上述处理，完成图像的去噪处理。本发明提供的微波暗室成像雷达的图像域去噪方法能够实现条纹状噪声的有效消除。
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公开(公告)号：CN114895309B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202210512752.0
申请日：2022-05-12
申请人： 中科卫星应用德清研究院 , 北京中科创遥技术有限公司
摘要： 本发明提供了一种考虑SAR幅相不平衡的全极化SAR海面风场反演方法及系统。该方法包括：根据全极化SAR系统失真矩阵，计算SAR幅相不平衡数据；计算SAR图像参数；根据SAR幅相不平衡数据和SAR图像参数，利用最小二乘法训练建立风场经验反演模型。本发明提供的考虑SAR幅相不平衡的全极化SAR海面风场反演方法及系统能够解决传统风场反演方法不考虑SAR幅相不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN110716198B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910847388.1
申请日：2019-09-09
申请人： 中科卫星应用德清研究院
IPC分类号： G01S13/88 , G01S13/89 , G01S19/42 , G01S7/41 , G01D21/02 , G06V20/10 , G06Q10/04 , G06Q50/02
摘要： 一种VV极化单时相高频微波水稻估产的方法，包括：a.随机选取十个水稻采样点，获取水稻采样数据、验证数据和GPS点数据，获取待测水稻灌浆期结束的遥感雷达影像，并获取附近平静水域遥感雷达影像，所述的水稻采样数据为水稻灌浆期结束时的水稻种植面积、行距、墩距、每墩水稻株数、水稻样本穗长、穗倾角、穗粒数、穗茎节点至水面高度、穗鲜重、穗干重、株鲜重、株干重，通过星载或机载雷达获取所述的获取待测水稻灌浆期结束的遥感雷达影像以及稻田周边平静水域的雷达影像；本发明的优点是：依靠高频微波遥感技术，误差率较低。
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公开(公告)号：CN114895309A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210512752.0
申请日：2022-05-12
申请人： 中科卫星应用德清研究院 , 北京中科创遥技术有限公司
摘要： 本发明提供了一种考虑SAR幅相不平衡的全极化SAR海面风场反演方法及系统。该方法包括：根据全极化SAR系统失真矩阵，计算SAR幅相不平衡数据；计算SAR图像参数；根据SAR幅相不平衡数据和SAR图像参数，利用最小二乘法训练建立风场经验反演模型。本发明提供的考虑SAR幅相不平衡的全极化SAR海面风场反演方法及系统能够解决传统风场反演方法不考虑SAR幅相不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN111220961A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010069265.2
申请日：2020-01-21
申请人： 中科卫星应用德清研究院
IPC分类号： G01S7/41 , G01N23/203
摘要： 本发明公开了一种Ku波段VV极化水面后向散射特性的半经验模型，该Ku-LSM模型为：其中 为水面总后向散射系数，σbr为布拉格后向散射系数，σsp为准镜面后向散射系数，σwb为破碎波后向散射系数，p、q为权重值。权重值p、q是通过微波暗室测量不同角度下的后向散射数据，与不同风速条件下，从若干对NCSAT散射计和PR降雨雷达数据集合中筛选出的数据集合拟合并交叉验证而得到。本发明基于实验室测量数据建立的半经验散射模型，通过对权重值和常数系数的拟合取值，能精准可靠的描述连续入射角下水面散射回波特性，良好验证和修订水面电磁散射模型，为未来海洋雷达卫星论证提供有利的支撑。
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公开(公告)号：CN113656419B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202110873876.7
申请日：2021-07-30
申请人： 北京市遥感信息研究所 , 中国科学院空天信息创新研究院 , 中科卫星应用德清研究院
IPC分类号： G06F16/23 , G06F16/2457 , G06F16/29
摘要： 本发明提供了一种全球地表反射率数据集构建及更新方法及装置。该方法包括：以固定大小的网格，利用全球范围地物背景在12个月份、5个波段的反射率数据，构建全球月度地表反射率数据集；根据查询点位置、查询月份和成像波段，向构建的全球月度地表反射率数据集查询所需的反射率；根据新获得的地表反射率及其地理位置、月份和波段，完成全球月度地表反射率数据集的更新。本发明提供的全球地表反射率数据集构建及更新方法及装置能够支持全球地表覆盖、12个月度、空间分辨率为0.01°×0.01°，能够实现反射率数据更新。
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公开(公告)号：CN115527111A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211111990.7
申请日：2022-09-13
申请人： 中科卫星应用德清研究院
摘要： 本发明提供一种水稻种植信息及复种指数遥感提取方法、装置及设备，该方法包括：根据种植区域的遥感影像，确定作物物候曲线及所述作物物候曲线对应的中值点；根据所述作物物候曲线、所述中值点及目标预设阈值，确定作物种植茬数；根据所述作物种植茬数确定复种指数，得到所述种植区域的种植信息，其中，所述种植信息包含所述作物种植茬数和所述复种指数。本发明通过获取种植区域的遥感图像，确定作物物候曲线及其对应的中值点，进而根据作物物候曲线、中值点及目标预设阈值，确定作物种植茬数，最后根据种植茬数确定复种指数，得到包含作物种植茬数和复种指数的作物种植信息，实现了农田种植信息及复种指数的准确获取。
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公开(公告)号：CN111695723B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010464749.7
申请日：2020-05-28
申请人： 中科卫星应用德清研究院
摘要： 一种基于Ku波段无人机载SAR的双物候期水稻产量预测方法，包括水稻田、无人机、Ku波段合成孔径雷达（SAR）和RTK设备，其特征是：在插秧后获取一景Ku波段无人机载SAR的水田图像；随机抽取20个插秧点，并记录样本在图像的位置同时利用RTK设备标记相应的地理坐标；所述的水田中的水稻成熟时，通过RTK设备记录的地理坐标找到相应的位置的水稻样本，样本点所在墩随机抽取3株水稻穗，统计每株稻穗的颗粒数y1、y2、y3；最后，抽取每个插秧点的后向散射系数，通过分蘖后每墩稻穗数与插秧点的拟合关系对每墩的水稻颗粒进行预测。本发明的优点是：本技术采用了新型无人机技术并配合Ku波段机载SAR，实现了远距离精准预测，大大提高了预测质量和效率，简单可靠，具有良好的市场前景。
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公开(公告)号：CN113962462A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111238963.1
申请日：2021-10-25
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院 , 中科卫星应用德清研究院
摘要： 本发明提供了一种基于卷积神经网络的风场稳定度预测方法及系统。该方法包括：采集风场的风速时间序列及风向时间序列；对采集到的风速时间序列及风向时间序列进行矢量化，得到矢量时间序列；以预设长度的时间窗口内的平均矢量为基准，将矢量时间序列区分为稳定矢量时间序列及非稳定矢量时间序列；利用稳定矢量时间序列及非稳定矢量时间序列，训练卷积神经网络；利用训练好的卷积神经网络进行风场稳定度预测。本发明提供的基于卷积神经网络的风场稳定度预测方法及系统能够快速有效地对未来一段时间内风场的变化进行预测。
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公开(公告)号：CN113706417A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111028737.0
申请日：2021-09-02
申请人： 中科卫星应用德清研究院 , 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明提供了一种微波暗室成像雷达的图像域去噪方法。该方法包括：将图像条纹噪声的行向复信号提取出来，行向复信号包括实部与虚部；对于图像的每一行，分别对实部与虚部进行曲线拟合；判断曲线拟合的实部拟合曲线与虚部拟合曲线之间的相关系数，若相关系数大于设定的阈值，则将的原图像行的复数值减去拟合得到曲线的复数值，结果为去噪后的取值，若相关系数小于阈值则不做处理；遍历图像所有行，对每一行均执行上述处理，完成图像的去噪处理。本发明提供的微波暗室成像雷达的图像域去噪方法能够实现条纹状噪声的有效消除。
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