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公开(公告)号：CN115017991A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210646706.X
申请日：2022-06-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种极化SAR影像无监督跨域推理分类方法，属于雷达遥感影像数据处理技术领域，具体包括：步骤1，获取时序极化SAR数据，其中，所述时序极化SAR数据包括源域S的极化SAR影像标注样本和目标域T的时序B无标注极化SAR影像数据；步骤2，利用极化统计散射分量创建极化SAR地物类别SCS的语义表达；步骤3，基于SAE网络提取源域S和目标域T的特征；步骤4，基于分类概率排序与语义相似度对目标域T进行类别分类和类别推理。通过本公开的方案，利用源域少量类别的标注样本，实现无标注目标域数据中更多地物类别的推理识别，提高了适应性和分类性能。
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公开(公告)号：CN112797886B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110111179.8
申请日：2021-01-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明属于干涉合成孔径雷达技术领域，具体涉及面向缠绕相位的InSAR时序三维形变监测方法。包括：收集多轨道时序SAR影像，并获取干涉对数据集和时序高相干点数据集，并构建狄洛尼三角网，基于地表应力应变模型建立多轨道时序InSAR缠绕相位与时序三维地表形变梯度之间的函数关系；采用迭代加权最小二乘方法求解时序三维地表形变梯度，得到目标弧段时序三维地表形变，通过空间积分获得每个高相干点上的时序三维地表形变，该方法避免了地表形变求解过程中干涉图解缠步骤，并降低了粗差及误差较大的观测值对未知参数解算的影响，InSAR三维地表形变监测过程高效、准确。
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公开(公告)号：CN111352109B
公开(公告)日：2021-11-16
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。
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公开(公告)号：CN112797886A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110111179.8
申请日：2021-01-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明属于干涉合成孔径雷达技术领域，具体涉及面向缠绕相位的InSAR时序三维形变监测方法。包括：收集多轨道时序SAR影像，并获取干涉对数据集和时序高相干点数据集，并构建狄洛尼三角网，基于地表应力应变模型建立多轨道时序InSAR缠绕相位与时序三维地表形变梯度之间的函数关系；采用迭代加权最小二乘方法求解时序三维地表形变梯度，得到目标弧段时序三维地表形变，通过空间积分获得每个高相干点上的时序三维地表形变，该方法避免了地表形变求解过程中干涉图解缠步骤，并降低了粗差及误差较大的观测值对未知参数解算的影响，InSAR三维地表形变监测过程高效、准确。
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公开(公告)号：CN110058237B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201910427521.8
申请日：2019-05-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种面向高分辨率SAR影像的InSAR点云融合及三维形变监测方法，包括：选择合适的时序DS‑InSAR技术分别对每个平台的多时域数据根据时空基线进行干涉对组合和单视干涉处理，引入外部DEM数据来削弱区域地形引起的密集条纹，对得到的差分干涉图进行nonLocal滤波和相干性重估计，得到最佳的参数估计值；利用地形残差估计值纠正每个分布式散射体的编码高程值，获取所有DS的三维大地坐标，利用ICP技术对多个平台DS点云进行精确配准融合。本发明通过对多源SAR数据进行精确融合，减少了参数估计过程的观测值误匹配率，提高了监测的精度和准确性，结合少量地面控制点，可以获得研究区三维立体增强信息。
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Patent Agency Ranking
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。
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公开(公告)号：CN109166084A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811058051.4
申请日：2018-09-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于邻近点梯度关系的SAR几何畸变定量模拟的方法。首先获取DEM的地形参数如坡度角、坡向角、高程，然后计算出SAR数据每个点的入射角和方位角，进而建立DEM与几何畸变的函数关系，用于求取几何畸变主动区域结果，随后建立几何畸变主动区与被动区间的邻近点梯度关系，获得几何畸变的被动区域结果，最后根据叠掩、阴影与透视收缩这三种几何畸变的空间关系，校正几何畸变区域范围大小。本发明不仅对SAR数据的配置优化和精度评估，推动InSAR滑坡监测技术的工程化和市场化，并且提高了现有SAR数据的利用率，对未来SAR硬件和平台的设计和参数选择，也具有重要的科学价值和指导意义。
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公开(公告)号：CN109061641A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810739362.0
申请日：2018-07-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于序贯平差的InSAR时序地表形变监测方法，首先获取研究区域的历史形变结果，包括时序形变，形变速率和地形残差；当有新影像观测数据加入时，利用序贯平差结合新InSAR观测数据及历史数据结果对形变成果进行更新以达到整体解算的目的。该方法突破了常规计算过程，巧妙的利用已经求解结果的历史观测数据，当有新的观测数据加入时，无需融合所有数据进行整体解算，利用序贯平差的计算思想，仅利用历史解算结果作为解算基础，结合新观测数据进行解算，即可达到整体解算的目的，其计算效率大大提高。
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公开(公告)号：CN104062660B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410333580.6
申请日：2014-07-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时域离散InSAR干涉对的矿区地表时序形变监测方法，获得未覆盖整个时序过程的时域离散的InSAR干涉对；获取时域离散InSAR干涉对中的高相干点；建立矿区动态沉降模型参数与时域离散InSAR干涉对的高相干点解缠相位的关系方程组，基于该方程组估计矿区高相干点的动态沉降模型参数；最后运用该参数即可估计出任意时刻矿区地表的时序形变，从而实现了基于时域离散InSAR干涉对的矿区地表时序形变监测。本发明实现了利用未覆盖时序过程的离散InSAR干涉对监测矿区地表的时序形变，构思巧妙，过程简单，监测结果准确有效，大大拓宽了InSAR技术的应用前景、降低了矿区时序形变监测成本和技术限制。
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公开(公告)号：CN103647925B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201310328995.X
申请日：2013-07-31
Applicant: 中南大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种基于GigE接口的嵌入式并行多路数字图像采集系统，包括工业局域千兆以太网络、基于GigE接口的摄像机、工业计算机、基于GigE接口的数字图像采集嵌入式设备，其中基于GigE接口的数字图像采集嵌入式设备为系统的核心设备。本发明实现了基于GigE接口嵌入式图像的多路同时采集，具有传输速率高、图像传输失真率低、组网方便、安装维护方便等优点。设计了一种基于GigE接口的数字图像采集嵌入式设备，专门采集局域网络中GigE摄像机图像数据。基于本发明开发的嵌入式系统可广泛应用于基于机器视觉的工业生产现场监控。
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