宏图一号分布式车轮编队InSAR卫星高程反演方法及设备

    公开(公告)号:CN119902208A

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202510327164.3

    申请日:2025-03-19

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明属于合成孔径雷达干涉测量领域,公开了一种宏图一号分布式车轮编队InSAR卫星高程反演方法,能够有效提高复杂地形的数字高程模型(DEM)高程反演精度。该方法首先,建立等效相位中心,将辅星原收发分置的双基成像几何模型简化为自发自收的单基多航过InSAR几何模型;随后基于单基多航过InSAR几何模型配准主辅影像,生成三张不同基线长度的主辅像对干涉图,并结合轨道信息等参数进行去平地相位处理;对去平地相位后的干涉图进行多基线相位解缠,恢复绝对地形相位;最终,将解缠后的相位转换为目标场景高程,经过地理编码处理后,生成目标区域DEM。

    用于对相位滤波模型的滤波性能进行评估的方法和系统

    公开(公告)号:CN118938216A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202410942665.8

    申请日:2024-07-15

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本公开提供一种用于对相位滤波模型的滤波性能进行评估的方法和系统,其中,方法包括:构建用于评估相位滤波模型的测试数据集;其中,测试数据集包括至少一组测试数据对,至少一组测试数据对中的每组测试数据对包括一张噪声干涉相位图和一张无噪声干涉相位图,噪声干涉相位图基于无噪声干涉相位图添加相位噪声后得到;将每组测试数据对中的噪声干涉相位图输入预设相位滤波模型,经由预设相位滤波模型输出对应的滤波干涉相位图;基于噪声干涉相位图、滤波干涉相位图以及对应的无噪声干涉相位图,利用预设滤波性能评估规则,确定预设相位滤波模型的滤波性能。利用本公开的方法,可填补现有技术空白。

    一种基于空间相关性的湖泊面积插值方法及系统

    公开(公告)号:CN117408874A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311416340.8

    申请日:2023-10-27

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于空间相关性的湖泊面积插值方法及系统,包括如下步骤:步骤S1.获取湖泊长时序监测遥感影像并从中提取湖泊面积,然后对水体面积数据进行预处理以剔除异常值;步骤S2.利用湖泊的水体面积数据作为变量统计各湖泊之间的相关性;步骤S3.基于单个湖泊与其周边的n个湖泊的水体面积数据相关性,选择其中相关性最强的湖泊作为最相关湖泊,建立单个湖泊与最相关湖泊水体面积之间的映射关系,通过最相关湖泊水体面积变化情况来预测单个湖泊的面积变化;步骤S4.评估空间相关性湖泊面积插值的效果。本发明能够很好的计算在湖泊面积随时间变化剧烈情况下的湖泊面积,相较于传统的插值方法能更好反应实际湖泊面积的变化。

    结合先验概率估计的SAR影像水体概率制图方法

    公开(公告)号:CN108932520B

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN201810386697.9

    申请日:2018-04-26

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明公开了一种结合先验概率估计的SAR影像水体概率制图方法,包括以下步骤:步骤1,建立SAR影像像元后向散射系数分布统计模型假设;步骤2,估计水体分布先验概率;步骤3,根据研究区域影像后向散射系数σ0估计分布参数;步骤4,计算该像元属于水体的条件概率。本发明采用贝叶斯推断对研究区域影像像元后向散射系数做Gauss分布假设,随后结合k‑means聚类算法对像元做水体、非水体二分类,计算研究区域水体像元比例作为水体分布先验概率的估计值,最后结合该先验概率估计值将后向散射系数理论概率密度函数叠加在统计分布直方图之上,使用非线性最小二乘拟合完成模型参数估计,得到研究区域影像每个像元属于水体的概率。

    一种基于改进型U-net的遥感影像建筑物提取方法

    公开(公告)号:CN112990041A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN202110319351.9

    申请日:2021-03-25

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明提供一种基于改进型U‑net的遥感影像建筑物提取方法,包括利用训练样本影像集和标签集,进行改进型U‑net网络训练,获得训练好的改进型U‑net网络;所述改进型U‑net网络,是在U‑net深度神经网络基础上,引入残差模块、中间过渡桥接模块以及Inception式最大池化模块;利用训练好的改进型U‑net网络对经处理后多光谱遥感影像进行建筑物提取,获得建筑物提取概率结果图;根据预设的阈值,在得到建筑物提取结果概率图后,设置灰度阈值T,进行建筑物提取结果二值化,获取建筑物提取结果。本发明利用遥感影像中建筑物的空间特性及光谱特性,提供用于建筑物提取的改进型U‑net网络结构,该网络具有较好的建筑物提取能力,在遥感影像中进行建筑物提取精度高,效果好。

    一种基于随机森林的遥感影像河湖水边线提取方法

    公开(公告)号:CN112069938A

    公开(公告)日:2020-12-11

    申请号:CN202010851332.6

    申请日:2020-08-21

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明属于遥感技术领域,公开了一种基于随机森林的遥感影像河湖水边线提取方法,包括获得遥感影像,利用随机森林对遥感影像进行水陆识别,获得水陆二值化图像;对水陆二值化图像进行非目标去除处理,获得目标图像;对目标图像进行河湖水边线提取,获得河湖水边线提取结果。本发明解决了现有技术中河湖水边线提取难度较大、精度较低的问题,可以得到较好的河湖水边线提取精度。

    多模态多时相地表水概率空缺填补方法及装置

    公开(公告)号:CN119942360A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202411790653.4

    申请日:2024-12-06

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本申请涉及遥感影像智能解译技术领域,特别涉及一种多模态多时相地表水概率空缺填补方法及装置,其中,方法包括:获取目标区域中满足预设条件的多模态多时相地表水概率空缺填补的目标数据集;利用目标深度神经网络模型对目标数据集进行地表水概率空缺填补处理,以生成无空缺的地表水概率图;利用目标生成对抗网络训练目标深度神经网络模型,以生成训练后的模型,从而对无空缺的地表水概率图进行目标图像增强处理,以生成满足预设增强条件的多模态多时相地表水概率填补图像。由此,解决了相关技术中难以处理地表水制图所需的非连续像素值数据,并且缺乏足够的高质量训练样本,导致模型的泛化能力不足,降低了地表水制图的准确性和可靠性等问题。

    一种多特征支持的大坝遥感测高方法及计算机可读介质

    公开(公告)号:CN117437276A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311397431.1

    申请日:2023-10-24

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明提出了一种多特征支持的大坝遥感测高方法及计算机可读介质。本发明获取同一大坝多景原始卫星影像及对应的影像元数据,计算得出大坝走向对应的方位角,在针对影像进行预处理之后引入阴影提取算法,构建每景影像对应的大坝阴影区域多边形,进而计算该多边形在太阳方位角方向上的最大长度;并结合卫星方位角、太阳方位角,卫星天顶角进行判定,通过对应的反演模型计算大坝高度。本发明充分考虑太阳和卫星位于大坝同侧和异侧两种情况以及卫星天顶角带来的影响并引入修正因子,提高了算法精度。同时,本发明设计了自动化大坝高度反演流程,提高了大坝高度反演的精度,在水利工程建设等场景中具有重要的实际应用价值。

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