基于多光谱数据的局部气候区分类方法及系统

    公开(公告)号:CN115761363A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211496136.7

    申请日:2022-11-24

    摘要: 本发明提供一种基于多光谱数据的局部气候区分类方法,包括:对原始Sentinel‑2图像进行预处理,获得待分类图像;在基于深度学习的Tensorflow中的keras框架中搭建初始多层卷积神经网络;在初始多层卷积神经网络中增加残差连接和注意力机制模块,获得第一优化阶段卷积神经网络;采用深度可分离卷积层替换第一优化阶段卷积神经网络中的普通卷积层,获得最终卷积神经网络;采用基于LCZ分类的训练数据集对最终卷积神经网络进行训练,获得最优模型;将待分类图像输入最优模型进行分类,获得目标区域的LCZ分类图。本发明构建了一种全新的最优模型,该最优模型可用于抽象和学习有意义的复杂的上下文特征,总体分类准确率较同行模型更高,且具有更强的鲁棒性。

    一种基于PS目标时空间相干矩阵的极化相位优化方法

    公开(公告)号:CN113189586B

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202110360335.4

    申请日:2021-04-02

    IPC分类号: G01S13/90

    摘要: 本发明提供一种基于PS目标时空间相干矩阵的极化相位优化方法,利用振幅离差值分别选取VV、VH双极化数据的PS目标,将两种极化数据的PS目标合并后生成时空间相干矩阵,采用相干矩阵特征值分解方法分离出第一主成分,即最大特征值,并采用ESPO算法寻找最优投影矢量使得第一主成分贡献率达到最大,最终相较于单极化数据能有效增加PS点数量,还能提高主导信号比重,从而减少噪声,提高PS目标相位质量。

    基于MODIS遥感数据的逐日地表温度重建方法及装置

    公开(公告)号:CN116227142A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202211727441.2

    申请日:2022-12-30

    摘要: 本发明提供一种基于MODIS遥感数据的逐日地表温度重建方法及装置。该方法能够在个人终端或云平台(如:GoogleEarthEngine)上独立实现假定晴空条件下任意区域的每日地表温度重建。该模型首先采用最邻近时相线性插值对以云污染为首的缺失值进行初步填充,再通过临年同期数据的加权融合缩小缺失范围,对于存在的噪声点和过拟合问题,引入信号学中的SG滤波进行平滑和校正,最终生成逐日1km的无缝地表温度产品。验证结果表明,该发明获得的产品能够较好地反映假定晴空下地表温度的真实状态,更能在排除天气因素干扰后有效反映地表温度的季节性特征,在长时序分析研究中更具有可靠性。

    联合PS目标与DS目标的双极化相位优化地表形变监测方法

    公开(公告)号:CN113204023B

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202110507977.2

    申请日:2021-05-10

    IPC分类号: G01S13/90 G01B7/16

    摘要: 本发明提供一种联合PS目标与DS目标的双极化相位优化地表形变监测方法,利用平均幅度阈值法分别选取VV、VH双极化数据的PS目标,将两种极化数据的PS目标合并。再利用Anderson‑Darling检验和平均幅度阈值法识别DS目标,对DS目标采用自适应均值滤波进行降噪处理。基于PS目标和DS目标生成时空间相干矩阵,采用相干矩阵特征值分解方法分离出第一主成分,即最大特征值,采用BGSM算法寻找最优散射机制使得第一主成分相位贡献达到最大,可以有效改善相干点目标密度和提高相位质量,最后联合PS目标与DS目标反演地表形变。

    一种基于PS目标时空间相干矩阵的极化相位优化方法

    公开(公告)号:CN113189586A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110360335.4

    申请日:2021-04-02

    IPC分类号: G01S13/90

    摘要: 本发明提供一种基于PS目标时空间相干矩阵的极化相位优化方法,利用振幅离差值分别选取VV、VH双极化数据的PS目标,将两种极化数据的PS目标合并后生成时空间相干矩阵,采用相干矩阵特征值分解方法分离出第一主成分,即最大特征值,并采用ESPO算法寻找最优投影矢量使得第一主成分贡献率达到最大,最终相较于单极化数据能有效增加PS点数量,还能提高主导信号比重,从而减少噪声,提高PS目标相位质量。

    基于MODIS-Landsat遥感数据的地表温度时空融合方法及装置

    公开(公告)号:CN116956537A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202211727430.4

    申请日:2022-12-30

    摘要: 本发明公开了一种基于MODIS‑Landsat遥感数据的地表温度时空融合方法及装置,通过利用GEE云平台托管的地表温度与土地覆盖产品,顾及该平台像元级并行运算的特点,提出了GEE‑STFM时空融合模型。该模型借鉴了传统权重模型的核心理念,首先通过多期Landsat地表温度产品合成解决模型输入数据缺失问题,其次结合时域重建后的MOD11A1产品构成基准影像对,进而采用土地覆盖利用产品来获取相似像元,并用空间滤波代替传统权重模型的移动窗口,最终通过加权融合的方式来计算缺失时刻的高空间分辨率地表温度产品。该方法极大降低了输入数据的门槛,且在大范围研究区内具有良好的应用价值,能够在一定程度上弥补国内高时空分辨率连续地表温度产品的数据空白。

    基于多平台时序InSAR的数据融合及冻融监测方法及装置

    公开(公告)号:CN115343710B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202210808189.1

    申请日:2022-07-11

    IPC分类号: G01S13/90

    摘要: 本发明提供了一种基于多平台时序InSAR的数据融合及冻融监测方法及装置。考虑到冻土区的冻融规律,利用时序InSAR中的小基线集(SBAS)方法,使用多平台数据得到研究区长时间形变结果。考虑多平台数据形变速率标准差的权重影响,调整卡尔曼增益值,采用卡尔曼滤波方法对多平台有时间重叠的形变信息进行融合;利用每年融化指数与冻结指数反演季节性形变值,利用年平均地温数据反演线性形变值,采用季节性形变以及线性形变模型对多平台有时间间隔的形变信息进行融合。利用多环境因子进行地表形变变化综合分析,最终较传统方法能用更小的成本获取更大范围的监测效果,还能获得形变未知段的结果,从而更有效分析多年冻土季节性冻融变化规律。

    结合InSAR技术的采煤沉降区光伏发电站选址方法及装置

    公开(公告)号:CN115345456A

    公开(公告)日:2022-11-15

    申请号:CN202210908351.7

    申请日:2022-07-29

    IPC分类号: G06Q10/06 G06K9/62 G06Q50/06

    摘要: 本发明提供了一种结合InSAR技术的采煤沉降区光伏发电站选址方法及装置,包括:获取预设时间段内研究区的多景SAR图像以及地形坡度、土地利用类型、路网、电力需求中心位置、水资源等用于评估土地适宜性的标准数据;基于小基线集干涉测量方法对多个SAR图像进行干涉处理,确定研究区在预设时间段内的地表形变速率;基于地表形变速率设置阈值提取研究区的采煤沉降区;利用层次分析法结合包括形变速率在内的数据对采煤沉降区光伏发电的土地适宜性进行评估;基于评估结果通过像元密度确定研究区采煤沉降区光伏发电站的最佳选址。本发明可提高采煤沉降区的大面积测绘效率,光伏发电土地适宜性评估的可靠性以及光伏发电站建设选址的合理性和科学性。

    基于多平台时序InSAR的数据融合及冻融监测方法及装置

    公开(公告)号:CN115343710A

    公开(公告)日:2022-11-15

    申请号:CN202210808189.1

    申请日:2022-07-11

    IPC分类号: G01S13/90

    摘要: 本发明提供了一种基于多平台时序InSAR的数据融合及冻融监测方法及装置。考虑到冻土区的冻融规律,利用时序InSAR中的小基线集(SBAS)方法,使用多平台数据得到研究区长时间形变结果。考虑多平台数据形变速率标准差的权重影响,调整卡尔曼增益值,采用卡尔曼滤波方法对多平台有时间重叠的形变信息进行融合;利用每年融化指数与冻结指数反演季节性形变值,利用年平均地温数据反演线性形变值,采用季节性形变以及线性形变模型对多平台有时间间隔的形变信息进行融合。利用多环境因子进行地表形变变化综合分析,最终较传统方法能用更小的成本获取更大范围的监测效果,还能获得形变未知段的结果,从而更有效分析多年冻土季节性冻融变化规律。