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公开(公告)号：CN117893920A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410061909.1
申请日：2024-01-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种顾及土壤环境因子的InSAR冻土形变监测方法，基于机器学习中的随机森林模型，利用多个MODIS数据集和DEM产品对土壤温度数据和土壤湿度数据进行降尺度，得到高分辨率的土壤温度和湿度降尺度数据；对目标冻土区的SAR影像数据进行处理，得到干涉图；在此基础上，借助土壤温湿度降尺度数据，构建顾及土壤环境因子的冻土形变模型；利用形变模型对干涉图进行处理，建立观测方程，得到目标冻土区的形变结果。能建立冻土形变与土壤水热状况之间的物理关系，可以有效提高冻土区形变监测的精度，最终，能够增加时序形变结果的准确性，有效提高冻土区形变监测的精度。
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公开(公告)号：CN112906869A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110257211.3
申请日：2021-03-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空稀疏学习的鲁棒图卷积网络方法。本发明方法通过TopK函数在每个节点上实现空间稀疏性，并提出一种基于时间稀疏性的关注机制，即根据不同的激活频率为特征空间的每个维度分配不同的权重。本发明提供了一种改进版的图卷积神经网络，在保持原有网络精度的同时，具有较高的鲁棒性，提升模型面对噪声的抗干扰能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117388812A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311593305.3
申请日：2023-11-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请涉及遥感监测技术领域，提供了一种SAR影像辐射差异校正方法、装置、设备及介质。该SAR影像辐射差异校正方法包括：获取目标区域的多幅SAR影像，并将每幅SAR影像划分为多个格网图像；获取格网图像对应的均方根高度；基于所有格网图像对应的均方根高度，获取漫反射影像；基于所有漫反射影像构建最小二乘平差模型；对最小二乘平差模型进行求解，得到每幅SAR影像的均值改正数和标准差改正数；基于SAR影像的均值改正数和标准差改正数对SAR影像的辐射差异进行校正。本申请的SAR影像辐射差异校正方法能够提高对大范围的SAR影像进行辐射差异校正的质量。
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公开(公告)号：CN115540788A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211392436.0
申请日：2022-11-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请适用于多年冻土监测技术领域，提供了一种多年冻土活动层厚度估算方法，其中该方法包括：获取估算区域的多个不同轨道的SAR影像数据集；分别对多个SAR影像数据集进行时序InSAR处理，得到每个SAR影像数据集的LOS向地表时序形变；根据每个SAR影像数据集的LOS向地表时序形变，获取估算区域的地表真实二维形变结果；获取估算区域的遥感数据和土壤数据，并根据遥感数据和土壤数据对估算区域的未冻水含量进行预报；根据地表真实二维形变结果和未冻水含量，对估算区域的活动层厚度进行估算。本申请能提高活动层厚度估算的精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN112966830A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110257916.5
申请日：2021-03-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种加入条件分布作为输入的条件生成对抗模型。本发明认为“条件”与“分布”两者互相关联，不同条件(这里体现为类别)的特征应满足不同的分布(这里描述为条件分布)，而现有条件生成对抗模型将“条件”与“分布”作为互相独立的变量作为输入，这不可避免的导致了条件信息与分布信息的过度耦合，影响了模型生成效果。本发明使用改进后的VAE模型(SLDVAE)提取不同条件的条件分布，在训练GAN模型时加入条件分布作为输入，我们认为这可以有效的解决“条件”与“分布”信息的过度耦合。
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公开(公告)号：CN115540788B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202211392436.0
申请日：2022-11-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请适用于多年冻土监测技术领域，提供了一种联合多轨道InSAR形变观测和未冻水含量的活动层厚度估算方法，其中该方法包括：获取估算区域的多个不同轨道的SAR影像数据集；分别对多个SAR影像数据集进行时序InSAR处理，得到每个SAR影像数据集的LOS向地表时序形变；根据每个SAR影像数据集的LOS向地表时序形变，获取估算区域的地表真实二维形变结果；获取估算区域的遥感数据和土壤数据，并根据遥感数据和土壤数据对估算区域的未冻水含量进行预报；根据地表真实二维形变结果和未冻水含量，对估算区域的活动层厚度进行估算。本申请能提高活动层厚度估算的精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN116908846A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310739725.1
申请日：2023-06-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请适用于冻土监测技术领域，提供了一种基于时空约束的冻土区形变监测方法及相关设备。该监测方法包括：对目标冻土区域的SAR影像数据进行处理，得到干涉图；分别对干涉图中的目标像素基于冻土形变的年际变化对目标像素进行建模，得到形变模型，并通过形变模型对干涉图进行处理，得到目标像素的所有相位值；将目标像素和以目标像素为中心的窗口内的其他目标像素作为一个像素相干组并建立观测方程，基于空间相关性，确定像素相干组的每个相位值的权值；再利用权值求解目标像素的时序形变结果；对所有目标像素的时序形变结果进行整合，得到目标冻土区域的形变结果。本申请的监测方法能有效提高冻土区形变监测的精度。
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