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公开(公告)号：CN114035188A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202210024629.4
申请日：2022-01-11
Applicant: 西南交通大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种地基雷达冰川流速高精度监测算法与系统，解决了传统观念技术中难以控制全局的高精度转换、难以分辨控制点的问题，其中方法包括：步骤S1：联合无人机航测与地基雷达监测站点的布设数据，建立GB‑SAR二维坐标系到三维坐标系统转换模型，实现GB‑SAR视线向监测系统与目标三维系统的框架统一；步骤S2：基于解空间搜索匹配方法的GB‑SAR监测数据高精度地理编码，实现监测目标点坐标的精确测定；步骤S3：基于GB‑SAR高精度监测数据的冰川流速信息专题动态提取，完成冰川地物散射环境下监测目标点跟踪识别，实现了坐标的精确测定和冰川流速专题信息动态提取的技术效果。
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公开(公告)号：CN115761513A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211584428.6
申请日：2022-12-09
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种半监督深度学习的山区大型滑坡智能遥感识别方法，属于测绘技术领域。本发明包括以下步骤：S1：选取含有滑坡的遥感影像与相应区域的数字高程数据进行数据合成，得到数据集，对数据进行标签标注得到样本集；S2：构建学生训练网络模型和老师训练网络模型，对样本集训练并判断，对样本集进行预测并得到预测结果，判断预测结果的滑坡特征类型并得到训练结果；S3：对S2中得到训练结果进行交叉熵损失值计算，计算出均方误差，得出指数移动平均线，根据指数移动平均线更新学生训练网络模型中的权重，连续预测进行加权平均来更新老师训练网络模型的权重。本发明在少量的样本以及有限的算力支持下，高效、精准地识别遥感影像中的滑坡。
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公开(公告)号：CN114035188B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202210024629.4
申请日：2022-01-11
Applicant: 西南交通大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种地基雷达冰川流速高精度监测方法与系统，解决了传统观念技术中难以控制全局的高精度转换、难以分辨控制点的问题，其中方法包括：步骤S1：联合无人机航测与地基雷达监测站点的布设数据，建立GB‑SAR二维坐标系到三维地方坐标系转换模型，实现GB‑SAR视线向监测系统与目标三维系统的框架统一；步骤S2：基于解空间搜索匹配方法的GB‑SAR监测数据高精度地理编码，实现监测目标点坐标的精确测定；步骤S3：基于GB‑SAR高精度监测数据的冰川流速信息专题动态提取，完成冰川地物散射环境下监测目标点跟踪识别，实现了坐标的精确测定和冰川流速专题信息动态提取的技术效果。
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公开(公告)号：CN114994675B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202210411508.5
申请日：2022-04-19
Applicant: 西南交通大学 , 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供了一种基于归一化强度离差指数的冰川分类方法及系统，属于冰川分类技术领域。该方法包括：对时序SAR多视强度影像进行多时相滤波处理；通过区间估计对堆栈的时序SAR多视强度影像进行时域滤波处理；根据经时域滤波处理后的时序SAR多视强度影像，计算得到冰川和非冰川地表的归一化强度离差指数；利用阈值分割对冰川进行分类。本发明中基于归一化强度离差指数NIDI对冰川作用区内地表后向散射系数稳定性进行建模，通过量化冰川和非冰川地表后向散射的稳定性进而对两者的信息对比度进行增强，从而给冰川分类提供一个标准指数本，能增强冰川和毗邻非冰川地表的对比度，降低冰川分类难度。
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公开(公告)号：CN111310649B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010089881.4
申请日：2020-02-13
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种无人机高分辨率影像对山岳冰川运动消融的提取方法，利用采样自底向上生成分层结构的影像金字塔，建立控制方式来保证特征追踪的正确性，同时，结合相关系数法与最小二乘法得到可靠的匹配特征，提取冰川位移速度场，旨在提高冰川分布及其动态演变监测的精度、可靠性与时空分辨率，为我国西部高山冰川监测提供重要的技术支撑。本发明将原始图像分解成许多不同空间分辨率的子图像空间，再在每层影像内匹配前都根据上层的匹配结果对本层内待匹配的点位预先加以校正，以减少迭代中的搜索范围和迭代次数，有效地解决了基于高分辨率的无人机影像难以自动提取冰川运动与消融的问题；避免人为处理的过多干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111239734B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010113103.4
申请日：2020-02-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种适用于深层黄土稳定面散射体的提取方法，有效解决了深层黄土区域SAR影像难以获得稳定点信息的问题；通过联合非参数检验与区间估计方法，既避免了传统面散射体提取中非参数检验方法耗时过久配置要求过高的缺点，也避免了区间估计方法需要先验信息假设整体分布的缺点。本发明可保证在小数量集的条件下，仍能获取足够高密度的面散射体像素，为后续的滤波和形变解算等步骤提供支持，能够扩展时序InSAR技术在黄土区域的应用范围，提高合成孔径雷达在黄土区域的形变提取精度。
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公开(公告)号：CN114994675A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210411508.5
申请日：2022-04-19
Applicant: 西南交通大学 , 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供了一种基于归一化强度离差指数的冰川分类方法及系统，属于冰川分类技术领域。该方法包括：对时序SAR多视强度影像进行多时相滤波处理；通过区间估计对堆栈的时序SAR多视强度影像进行时域滤波处理；根据经时域滤波处理后的时序SAR多视强度影像，计算得到冰川和非冰川地表的归一化强度离差指数；利用阈值分割对冰川进行分类。本发明中基于归一化强度离差指数NIDI对冰川作用区内地表后向散射系数稳定性进行建模，通过量化冰川和非冰川地表后向散射的稳定性进而对两者的信息对比度进行增强，从而给冰川分类提供一个标准指数本，能增强冰川和毗邻非冰川地表的对比度，降低冰川分类难度。
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公开(公告)号：CN109212490A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811293826.6
申请日：2018-11-01
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明公开了一种三轴微动式人工角反射器，涉及反射器领域，包括反射体和基座，反射体的下端与基座的上端可滑动连接，基座内设置有用于调节反射体XYZ轴方向位置的调节装置；通过基座的作用，对反射体在XYZ轴三个方向上的位置进行调节，改变了传统的将反射体固定在基座上不能进行调节的状态，同时也避免了在人工安装时造成人工误差的情况，更大程度上保证了反射器的准确性；通过把基座和反射体设置为一体的结构，但基座与地面不直接固定连接，使用时可以通过原有的观测墩以满足PS点布设的要求，也可以通过固定在三脚架上满足PS点布设的要求，使用后还可以进行搬运移动到安全的地方，不仅避免了野外自然环境的影响，同时还避免了被盗的可能。
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公开(公告)号：CN111310649A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010089881.4
申请日：2020-02-13
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种无人机高分辨率影像对山岳冰川运动消融的提取方法，利用采样自底向上生成分层结构的影像金字塔，建立控制方式来保证特征追踪的正确性，同时，结合相关系数法与最小二乘法得到可靠的匹配特征，提取冰川位移速度场，旨在提高冰川分布及其动态演变监测的精度、可靠性与时空分辨率，为我国西部高山冰川监测提供重要的技术支撑。本发明将原始图像分解成许多不同空间分辨率的子图像空间，再在每层影像内匹配前都根据上层的匹配结果对本层内待匹配的点位预先加以校正，以减少迭代中的搜索范围和迭代次数，有效地解决了基于高分辨率的无人机影像难以自动提取冰川运动与消融的问题；避免人为处理的过多干扰。
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公开(公告)号：CN111239734A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010113103.4
申请日：2020-02-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种适用于深层黄土稳定面散射体的提取方法，有效解决了深层黄土区域SAR影像难以获得稳定点信息的问题；通过联合非参数检验与区间估计方法，既避免了传统面散射体提取中非参数检验方法耗时过久配置要求过高的缺点，也避免了区间估计方法需要先验信息假设整体分布的缺点。本发明可保证在小数量集的条件下，仍能获取足够高密度的面散射体像素，为后续的滤波和形变解算等步骤提供支持，能够扩展时序InSAR技术在黄土区域的应用范围，提高合成孔径雷达在黄土区域的形变提取精度。
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