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公开(公告)号：CN115494086A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211064040.3
申请日：2022-09-01
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明涉及土壤湿度监测技术领域，具体涉及一种顾及异常干涉相位的GNSS‑IR土壤湿度监测方法，通过小波变换有效地分解SNR中隐含的不同频率特征成分，分离出的SNR趋势项与SNR的整体趋势更加吻合；同时对于低质量的SNR数据，通过NLLS拟合得到的卫星原始干涉相位容易出现异常跳变的现象，利用IQR和MAF探测和修复各卫星存在的异常干涉相位能够进一步提高干涉相位的质量，保证干涉相位在时间序列上的连续性，为多卫星组合提供更多可用的有效卫星；不同卫星的干涉相位代表了测量点附近不同方位的地表土壤湿度信息，构建MLSR土壤湿度监测模型可以充分结合不同方位卫星反射的土壤湿度信息，实现更高精度并适用于不同时间长度的土壤湿度监测。
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公开(公告)号：CN114461971A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210040047.5
申请日：2022-01-13
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 一种融合土壤物理特性与遥感数据的地表土壤含水量反演方法，该方法包括构建输入数据集；选取植被覆盖指数FVC与地表温度T*构建T*‑FVC特征空间；依据特征空间计算地表土壤含水量相对指标M0；依据土工试验点数据，建立土壤饱和体积含水量与土壤孔隙率的统计模型，并据此模型计算不同类型土壤的各像元饱和体积含水量。最后将土壤含水量相对指标M0与土壤饱和体积含水量、萎蔫点地表土壤体积含水量耦合在一起，构建了地表土壤体积含水量定量反演模型。本模型融合土壤物理特性与遥感数据进行地表土壤体积含水量反演，解决了传统遥感方法忽略不同类型土壤持水能力的差异而难以高精度计算体积含水量的问题，实现了地表土壤体积含水量的高精度反演。
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公开(公告)号：CN119804829A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510071994.4
申请日：2025-01-16
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PID搜索与动态时间规整的多模多频GNSS‑IR土壤湿度反演方法，属于GNSS干涉反射遥感及土壤湿度监测技术领域。本发明方法基于大地测量型接收机的GNSS原始观测数据，首先提取出各卫星信噪比、高度角和方位角，并通过多项式拟合分离反射信号；进而采用PID搜索算法优化非线性最小二乘算法，得到准确的振幅和相位；最后采用动态时间规整选星法与振幅加权融合策略，选取可用卫星并结合振幅进行有效融合。本发明能够有效地抑制相位跳变，剔除低质量卫星，无需依赖海量先验信息即可实现土壤湿度的准确反演，更具有应用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118706865A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410674328.5
申请日：2024-05-28
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明提出一种顾及系统间偏差修正的GNSS‑IR实时土壤湿度反演方法，属于GNSS‑IR干涉测量及土壤湿度监测技术领域，包括：基于GPS/GLONASS卫星反射信号获取的初始双频相位，首先选取与日均土壤湿度相关性最高的卫星相位作为基准轨道相位，并采用一阶多项式对各卫星相位进行拟合，得到修正系统间偏差的卫星相位。进而通过每小时滑动窗口获取卫星相位的平均值，并采用滑动平均法对其进行平滑处理，得到实时相位序列。最后采用轻量级梯度提升机（LGBM）构建土壤湿度实时反演模型，实现土壤湿度的高精度、实时反演。本发明可以有效修正不同系统卫星间相位的偏差，解决了目前GNSS‑IR局限于日均土壤湿度获取问题。
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公开(公告)号：CN117825414A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311752912.X
申请日：2023-12-20
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单频信号的伪距和载波相位观测值的GNSS‑IR高时间分辨率土壤湿度监测方法，属于GNSS干涉反射遥感及土壤湿度监测技术领域。本发明方法通过GNSS地基接收机获取观测值和星历文件，提取单波段的载波相位、伪距以及卫星仰角、方位角；然后线性组合单波段的载波相位和伪距并计算多路径误差，经L‑S频谱分析诊断单频组合信号后优选可用卫星；截取反演仰角附近一定数量的单频组合多路径误差作为输入，经等权最小二乘法计算各卫星相位差；统一相位差与土壤湿度的时间分辨率，等权融合同一时间下的多星相位差，有效结合多方位卫星信号所携带的地表土壤湿度信息，根据一元线性回归原理构建土壤湿度监测模型，实现高时间分辨率下的土壤湿度监测。
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公开(公告)号：CN117216625A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311050417.4
申请日：2023-08-21
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/2415 , G06F18/21 , G06F18/243 , G06Q50/26 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明涉及野火灾害风险性评估技术领域，具体涉及一种考虑土地覆盖类型的野火灾害风险性评估方法，首先收集并筛选优化得到历史野火样本；并基于土地覆盖类型的可燃性为标准对野火样本进行分类；其次通过评价因子以及野火样本的分布情况，利用CF方法计算不同土地覆盖类型中的野火发生频次；此外利用LGBM算法构建各个土地覆盖类型的野火易发性模型并验证；再将野火易发性预测结果进行组合，形成完整的区域野火易发性模型；同时收集灾害易损性因子，并利用AHP‑EWM权重组合方法构建灾害易损性模型；最后基于联合国人道主义事务部的灾害风险性评价方法，将野火发生频次和易发性评估结果与灾害易损性模型相结合，提升野火危险性评估的准确性和完整性。
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公开(公告)号：CN115439327A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211159057.7
申请日：2022-09-22
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明涉及无人机影像拼接技术领域，具体涉及一种改进SURF无人机影像快速拼接方法，在影像预处理阶段采用DP‑DnCNN降噪模型对无人机影像进行初步降噪处理，继续采用RW‑IAMF算法对输出影像进行二次修正提升待拼接影像的质量；然后根据无人机影像的航向重叠率及旁向重叠率信息，确定待拼接影像的重叠区域，最后采用FAST特征检测算法替换传统SURF算法的特征检测阶段，对待拼接影像进行特征点快速检测，有效提升影像特征检测的效率，同时对传统SURF算法特征描述阶段进行模板改进，同时引入灰度信息参与特征描述符计算，减小了算法的计算量，有效提升了特征描述的效率，进而提升影像拼接的速度。
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公开(公告)号：CN115014432A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210506435.8
申请日：2022-05-10
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明涉及滑坡监测技术领域，具体涉及一种基于多发育因子获取与融合分析的滑坡早期预警监测方法，首先通过遥感的方式对滑坡体进行大范围普查，然后锁定可疑区域并且进行详查，核查可疑区域内的可疑或潜在滑坡体，监测所述可疑区域，采集监测区域的岩性、坡度、形变、降雨及土壤湿度作为滑坡发育因子数据，将滑坡发育因子数据融合处理与历史数据进行比较分析，最后根据分析结果确定滑坡危险等级并且发出预警信息，实现滑坡体的早期预警与防治，同时提高滑坡监测的精确度，降低监测成本。
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