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公开(公告)号：CN118225040A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410347087.3
申请日：2024-03-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SAR影像和光学影像的冰川地区联合沉降监测方法，获取选定时间段内所有的SAR和光学影像数据，对相邻日期的每两景光学影像进行精确配准，再进行基于频率域的互相关计算，设置匹配窗口和搜索窗口大小，通过归一化互功率谱的逆傅里叶变换计算得到匹配像元之间的偏移量，继而得到连续时间段内的一系列冰川偏移量。根据冰川偏移量结果，寻找冰川变化最大的3个月，选取研究日期内每年这3个月的SAR数据进行预处理；然后运用PS‑I nSAR方法提取高相干点，进行相位解缠并计算剔除相关误差，最后得到研究区时序地表形变信息。本方法与常规PS‑I nSAR方法得到的结果相比，得到的PS点更多，质量更好，用于沉降监测更加准确。
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公开(公告)号：CN111144246B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201911287908.4
申请日：2019-12-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种利用多时相SAR影像和光学辅助信息的道路提取方法，首先对多时相SAR影像进行时序处理，将干涉影像处理过程中形成的相干图进行Otsu阈值分割；然后对相应光学影像依次进行主成分分析降维、SLIC超像素分割、决策树分类，得到疑似道路类；接下来用光学影像处理获得的疑似道路类对相干图Otsu阈值分割结果进行掩膜，并对掩膜结果进行边缘轮廓二次掩膜，边缘轮廓由疑似道路类改进Canny算子边缘检测得到；最后对二次掩膜结果进行数学形态学处理获取道路网。同时对每一步取得的结果进行分析比较，从分析结果中可以看出本发明提出的利用多时相SAR影像和光学辅助信息的道路提取方法是行之有效的。
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公开(公告)号：CN114882361B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210522433.8
申请日：2022-05-13
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/10 , G06T7/11 , G06T5/50 , G06T5/80 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于多源遥感融合的深度学习估算森林地上生物量方法，首先下载和地面森林资源清查数据获取时间接近的遥感数据，并进行预处理，利用森林资源清查数据计算地面实测生物量值；然后提取遥感影像的特征变量，并分析其与生物量的相关性，筛选出相关性显著的特征变量；接下来利用卷积神经网络模型进行生物量建模，进行网络训练，利用训练出的模型，对研究区域进行森林地上生物量定量估算。本发明基于不同的遥感数据源，结果表明结合光学数据和雷达数据可以提高生物量估算精度，同时利用的深度学习模型可以更好地拟合生物量与遥感特征变量间的非线性关系。
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公开(公告)号：CN114882361A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210522433.8
申请日：2022-05-13
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/10 , G06T7/11 , G06T5/50 , G06T5/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06T7/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于多源遥感融合的深度学习估算森林地上生物量方法，首先下载和地面森林资源清查数据获取时间接近的遥感数据，并进行预处理，利用森林资源清查数据计算地面实测生物量值；然后提取遥感影像的特征变量，并分析其与生物量的相关性，筛选出相关性显著的特征变量；接下来利用卷积神经网络模型进行生物量建模，进行网络训练，利用训练出的模型，对研究区域进行森林地上生物量定量估算。本发明基于不同的遥感数据源，结果表明结合光学数据和雷达数据可以提高生物量估算精度，同时利用的深度学习模型可以更好地拟合生物量与遥感特征变量间的非线性关系。
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公开(公告)号：CN113326741A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110500421.0
申请日：2021-05-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及多源遥感影像地物分类领域，公开了一种基于SAR影像和光学影像的优化特征选择分类方法，该方法获取同期的SAR和光学影像数据，对图像分别进行预处理后配准；分别提取光学影像光谱特征、纹理特征和SAR影像特征矩阵、极化分解特征；通过使用随机森林算法将提取的各种特征参数进行优化筛选，对提取出的各类特征进行重要性分析以及计算；选取重要性得分较高的影像特征参与影像地物分类，并验证其分类精度。本发明使分类结果更加稳定和精确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118134721A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410235504.5
申请日：2024-03-01
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q50/26 , G06F18/25 , G06F18/2135 , G06F18/2113
Abstract: 本发明公开了一种基于多源遥感数据的能源项目影响区生态环境评价方法及系统，首先对项目影响区的多源遥感数据进行收集，构建生态环境评价指标体系，并对数据进行预处理；基于预处理后的多源遥感数据反演指标体系中的各生态因子，对各因子进行归一化处理；基于相关性检验，进行指标筛选，确定影响区遥感生态指数中集合的生态因子；基于主成分分析法计算能源项目影响区的改进性遥感生态指数；最后基于改进性遥感生态指数对影响区生态环境质量进行评价。本发明有效集成光学和雷达的多源遥感数据，合理提取生态因子，更科学的评价能源项目影响区的生态环境差异性特征，具有普适性，易于推广使用。
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公开(公告)号：CN113326741B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202110500421.0
申请日：2021-05-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06T7/45
Abstract: 本发明涉及多源遥感影像地物分类领域，公开了一种基于SAR影像和光学影像的优化特征选择分类方法，该方法获取同期的SAR和光学影像数据，对图像分别进行预处理后配准；分别提取光学影像光谱特征、纹理特征和SAR影像特征矩阵、极化分解特征；通过使用随机森林算法将提取的各种特征参数进行优化筛选，对提取出的各类特征进行重要性分析以及计算；选取重要性得分较高的影像特征参与影像地物分类，并验证其分类精度。本发明使分类结果更加稳定和精确。
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公开(公告)号：CN111144250B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201911297048.2
申请日：2019-12-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种高效实用的融合雷达和光学遥感数据的土地覆盖分类方法，包括：1)分别获取某一地区的光学遥感数据和雷达遥感数据，并进行预处理，将光学遥感数据和雷达遥感数据依据研究区进行图像裁剪和配准；2)使用灰度共生矩阵提取雷达遥感数据的纹理信息；3)使用主成分分析法对雷达遥感数据和光学遥感数据进行融合；4)在融合数据的图像上获取感兴趣区，创建基于感兴趣区的训练样本；5)利用得到的融合数据和雷达遥感数据的纹理信息，结合训练样本的光谱特征和后向散射特征使用支持向量机法进行分类。有益效果在于：解决了相关研究仅限于特定土地类型的简单研究区的问题，并对质地丰富区域的土地覆盖分类提供了理论拓展和实践参考。
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公开(公告)号：CN111144250A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911297048.2
申请日：2019-12-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种高效实用的融合雷达和光学遥感数据的土地覆盖分类方法，包括：1)分别获取某一地区的光学遥感数据和雷达遥感数据，并进行预处理，将光学遥感数据和雷达遥感数据依据研究区进行图像裁剪和配准；2)使用灰度共生矩阵提取雷达遥感数据的纹理信息；3)使用主成分分析法对雷达遥感数据和光学遥感数据进行融合；4)在融合数据的图像上获取感兴趣区，创建基于感兴趣区的训练样本；5)利用得到的融合数据和雷达遥感数据的纹理信息，结合训练样本的光谱特征和后向散射特征使用支持向量机法进行分类。有益效果在于：解决了相关研究仅限于特定土地类型的简单研究区的问题，并对质地丰富区域的土地覆盖分类提供了理论拓展和实践参考。
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公开(公告)号：CN111144246A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911287908.4
申请日：2019-12-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种利用多时相SAR影像和光学辅助信息的道路提取方法，首先对多时相SAR影像进行时序处理，将干涉影像处理过程中形成的相干图进行Otsu阈值分割；然后对相应光学影像依次进行主成分分析降维、SLIC超像素分割、决策树分类，得到疑似道路类；接下来用光学影像处理获得的疑似道路类对相干图Otsu阈值分割结果进行掩膜，并对掩膜结果进行边缘轮廓二次掩膜，边缘轮廓由疑似道路类改进Canny算子边缘检测得到；最后对二次掩膜结果进行数学形态学处理获取道路网。同时对每一步取得的结果进行分析比较，从分析结果中可以看出本发明提出的利用多时相SAR影像和光学辅助信息的道路提取方法是行之有效的。
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