-
公开(公告)号:CN114187533B
公开(公告)日:2022-05-03
申请号:CN202210135116.0
申请日:2022-02-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林时序分类的GB‑InSAR大气改正方法,包括以下步骤:S1、采集若干时序差分干涉相位图,得到第一训练样本;S2、根据第一训练样本,得到训练好的随机森林;S3、通过训练好的随机森林对所有的时序差分干涉相位图进行分类,得到最优分类结果;S4、根据最优分类结果,得到各时间点的高精度形变相位,完成大气的改正。通过现场实测数据进行了分析,表明本发明在温度和水汽变化较快的日间连续监测过程中取得了较好的应用效果,有效减弱了大气延迟误差。
-
公开(公告)号:CN114187533A
公开(公告)日:2022-03-15
申请号:CN202210135116.0
申请日:2022-02-15
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林时序分类的GB‑InSAR大气改正方法,包括以下步骤:S1、采集若干时序差分干涉相位图,得到第一训练样本;S2、根据第一训练样本,得到训练好的随机森林;S3、通过训练好的随机森林对所有的时序差分干涉相位图进行分类,得到最优分类结果;S4、根据最优分类结果,得到各时间点的高精度形变相位,完成大气的改正。通过现场实测数据进行了分析,表明本发明在温度和水汽变化较快的日间连续监测过程中取得了较好的应用效果,有效减弱了大气延迟误差。
-