一种基于两景SAR影像的植被高度反演方法及装置

    公开(公告)号:CN111352109A

    公开(公告)日:2020-06-30

    申请号:CN202010352980.7

    申请日:2020-04-29

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于两景SAR影像的植被高度反演方法及装置,其中方法包括:当仅存在覆盖同一区域的2幅SAR影像时,对其进行极化干涉处理,获取单基线全极化复相干系数;确定空间域范围;构建基于两景SAR影像的傅里叶-勒让德多项式植被高度反演模型;根据RVoG模型与傅里叶-勒让德多项式植被高度反演模型确定未知参数初始值;根据前述参数初值与植被高度反演模型,联合空间域,采用非线性迭代算法求取植被高度。本发明解决了现有单基线傅里叶-勒让德多项式模型展开阶数有限的问题,在仅有两景SAR影像的情况下,增加了傅里叶-勒让德多项式模型展开阶数、适用范围和灵活程度。

    一种基于二阶傅里叶-勒让德多项式的植被高度反演模型的构建与反演方法

    公开(公告)号:CN109738895A

    公开(公告)日:2019-05-10

    申请号:CN201910098827.3

    申请日:2019-01-31

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于二阶傅里叶-勒让德多项式的植被高度反演模型的构建与反演方法,其中构建方法为:首先获取关于植被覆盖层垂直结构的SAR影像,进行极化干涉处理并生成极化复相干系数γ(ω);然后将SAR影像所对应的植被覆盖层垂直结构表述为二阶傅里叶-勒让德多项式;最终将极化复相干系数γ(ω)作为观测值,基于傅里叶-勒让德系数a00,a10,a20、植被高度hv和地表高程hg,建立基于二阶傅里叶-勒让德多项式的植被高度反演模型。本方案的植被高度反演模型,将植被高度、地表高程、用来表述植被覆盖层垂直结构的傅里叶-勒让德系数有机结合到同一个函数方程中以作为模型参数并建立植被高度反演模型,其建模过程简单明了,易于实现。

    一种顾及几何约束的多基线植被高度反演方法及装置

    公开(公告)号:CN111965645B

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202010795372.3

    申请日:2020-08-10

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种顾及几何约束的多基线植被高度反演方法及装置,其中方法包括:获取多景SAR影像进行预处理,得到多个干涉对各多种极化复相干系数;指定主干涉对和几何约束干涉对;指定RVoG模型作为植被高度反演模型,利用主干涉对的极化复相干系数建构观测方程组,并采用三阶段植被高度反演算法计算多参数初值;利用几何约束干涉对的极化复相干系数进行直线拟合,并构建有关于植被高度和消光系数的几何约束条件;利用各参数初值和几何约束条件,采用非线性迭代算法求解观测方程组中包括植被高度的未知参数。本发明在具有多景SAR影像的情况下,将植被参数与数据本身之间的关系转化为几何约束条件,植被高度反演效果较好。

    一种大范围林下地形估计方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN113341410A

    公开(公告)日:2021-09-03

    申请号:CN202010771942.5

    申请日:2020-08-04

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种大范围林下地形估计方法、装置、设备及介质,其方法为:步骤1,获取TanDEM‑X双站SLC数据进行处理得到干涉相位和相干幅度;步骤2,使用外部DEM数据计算地形残差,并对外部DEM数据进行补偿,得到TanDEM‑X双站干涉条件下的高精度的InSAR DEM;步骤3,根据干涉幅度计算森林研究区域全场景的穿透深度d,然后利用引入的稀疏分布的先验点森林高度信息,拟合有关于穿透深度与森林高度之间的线性关系,从而计算研究区域全场景的森林高度以及散射相位中心高度;步骤4,从步骤2得到的TanDEM‑X双站的InSAR DEM中扣除步骤3得到的散射相位中心高度,即实现大范围林下地形重建。

    一种油轮装卸货事件的提取方法
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117828508A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202311870525.6

    申请日:2023-12-29

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种油轮装卸货事件的提取方法,包括以下步骤:步骤一:提取某油轮在某段时间内的移动轨迹;步骤二:使用滑动窗口提取停泊轨迹段;步骤三:停泊轨迹段结尾的突变处理;步骤四:将有多个吃水变化点的事件进行切分;步骤五:重复步骤二~四,并将所有停泊轨迹段保存至字典中;步骤六:根据吃水最大最小值计算每米吃水装卸货量;步骤七:遍历所有停泊轨迹段,根据吃水变化大小筛选事件;步骤八:计算所有事件相关属性值,存入事件表;步骤九:针对当前的事件表,根据先装后卸的原则构建事件序列。以实现油轮装卸货事件的自动提取,提高监测的精度,精确追踪原油运输路线。

    一种植被参数反演方法、终端设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110988879A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911345531.3

    申请日:2019-12-24

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种植被参数反演方法、终端设备及存储介质,其中方法包括以下步骤:步骤1,对2幅SAR影像进行预处理和极化干涉处理,以获取单基线全极化复相干系数观测值;步骤2,确定参与联合解算的区块大小,即联合解算的像素点的个数,并设置未知参数反演的初始值;步骤3,基于RVoG模型与各像素的全极化复相干系数,构建观测方程;步骤4,根据前述获得的参数初值,采用非线性迭代算法进行植被高度反演。本发明解决了现有技术中应用RVoG模型反演植被高度时的秩亏问题,提高参数反演求解时的解算稳定性。

    一种顾及时间去相干因子的多基线PolInSAR植被参数反演方法

    公开(公告)号:CN110703220A

    公开(公告)日:2020-01-17

    申请号:CN201910968899.9

    申请日:2019-10-12

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种顾及时间去相干因子的多基线PolInSAR植被参数反演方法,包括以下步骤:步骤0,在RVoG模型中引入时间去相干因子,得到顾及时间去相干因子的RVoG扩展模型;步骤1,对植被的多基线极化干涉SAR影像进行预处理和极化干涉处理,以获取多基线多极化复相干系数观测值;步骤2,设置和计算RVoG扩展模型的植被参数反演初值;步骤3,选取N条基线中的一条作为参考基线,认为其不存在时间去相干因子的影响;步骤4,将观测值与RVoG扩展模型进行匹配,构建观测方程;最终根据前述获得的参数初值,采用非线性迭代算法进行植被参数反演。本发明可以提高植被参数反演的精度,且易于实现。

    基于页面特征匹配的钓鱼网站目标域名识别方法

    公开(公告)号:CN105138921A

    公开(公告)日:2015-12-09

    申请号:CN201510505960.8

    申请日:2015-08-18

    Applicant: 中南大学

    CPC classification number: G06F21/57 G06F2221/2119

    Abstract: 本发明公开了一种基于页面特征匹配的钓鱼网站目标域名识别方法,包括以下步骤:步骤1:获取一个待识别的钓鱼网站的URL,将该URL地址中嵌套的域名、页面源代码中超链接所包含的域名、搜索引擎搜索结果中的域名和常用的被钓鱼目标域名都加入到目标域名识别范围;步骤2:从目标域名识别范围去除CDN缓存加速服务器的域名;步骤3:目标识别算法的特征相似性计算;步骤4:将目标域名识别范围D中的每个域名的特征相似性S按照从大到小的顺序进行排列,选取相似度最大的域名作为最终的钓鱼网站目标域名,目标检测结束。该基于页面特征匹配的钓鱼网站目标域名识别方法具有识别准确率高的优点。

Patent Agency Ranking