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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110954913A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911157498.1
申请日：2019-11-22
Applicant: 同济大学
IPC: G01S17/08
Abstract: 本发明涉及一种星载激光测高地面数据处理系统，包括：第一级激光测高地面数据处理模块，用于对原始的激光测高地面数据包进行数据预处理、激光的能量计算和卫星轨道位置的计算，所述激光的能量计算包括发射波能量计算和回波能量计算；第二级激光测高地面数据处理模块，用于对第一级激光测高地面数据处理模块处理后的数据，进行发射波和回波波形分析；第三级激光测高地面数据处理模块，用于对第二级激光测高地面数据处理模块处理后的数据，进行激光脚点精确定位，从而获取精确的高程信息。与现有技术相比，本发明能适用于GF-7号卫星的数据处理，具有用户友好度高、分析结果全面准确的优点。
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公开(公告)号：CN113739707B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110908007.3
申请日：2021-08-09
Applicant: 同济大学
IPC: G01B11/06
Abstract: 本发明涉及一种海冰信息提取方法，通过对获取的光子数据进行预处理，结合计算结果对海冰信息进行进一步分类，根据分类情况计算出海冰干舷高度值，并通过对现有积雪深度测量模型结果进行优化并依据其它海冰信息参数，结合阿基米德定律、线性回归函数等计算公式求得海冰厚度值。与现有技术相比，本发明在对卫星初始数据进行校正后，使用较为精确的数据进行了后续处理及筛选，进一步对数据进行了限定，提高了数据的利用率。
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公开(公告)号：CN113739707A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110908007.3
申请日：2021-08-09
Applicant: 同济大学
IPC: G01B11/06
Abstract: 本发明涉及一种海冰信息提取方法，通过对获取的光子数据进行预处理，结合计算结果对海冰信息进行进一步分类，根据分类情况计算出海冰干舷高度值，并通过对现有积雪深度测量模型结果进行优化并依据其它海冰信息参数，结合阿基米德定律、线性回归函数等计算公式求得海冰厚度值。与现有技术相比，本发明在对卫星初始数据进行校正后，使用较为精确的数据进行了后续处理及筛选，进一步对数据进行了限定，提高了数据的利用率。
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公开(公告)号：CN112924988A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110131780.3
申请日：2021-01-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于评估标签的星载单光子激光测高高程控制点提取方法，目的是在复杂地形下提取满足一定应用需求的高程控制点数据，该方法包括获取星载单光子激光测高系统的地形高程数据；获取地形高程数据对应的云置信度标签，保留云置信度标签值小于预设的第一数值的地形高程数据；保留地形光子数比率大于预设的第二数值的地形高程数据；保留每个沿轨距离间隔内的光子高程标准差满足第一条件的地形高程数据等。与现有技术相比，本发明所提取的地形高程在平地、丘陵和山区的高程精度均满足三种地形1:2000地形图的要求，且准确率优于90％。
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公开(公告)号：CN112924988B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110131780.3
申请日：2021-01-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于评估标签的星载单光子激光测高高程控制点提取方法，目的是在复杂地形下提取满足一定应用需求的高程控制点数据，该方法包括获取星载单光子激光测高系统的地形高程数据；获取地形高程数据对应的云置信度标签，保留云置信度标签值小于预设的第一数值的地形高程数据；保留地形光子数比率大于预设的第二数值的地形高程数据；保留每个沿轨距离间隔内的光子高程标准差满足第一条件的地形高程数据等。与现有技术相比，本发明所提取的地形高程在平地、丘陵和山区的高程精度均满足三种地形1:2000地形图的要求，且准确率优于90％。
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