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公开(公告)号：CN116416395A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310099790.2
申请日：2023-02-10
Applicant: 同济大学
IPC: G06T17/05 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明涉及一种基于点云压缩数字地表模型的洪水淹没快速评估方法，包括：数字地表模型生成、点云高程压缩和洪水淹没快速评估。具体是通过获取待评估区域的卫星立体像对数据以及激光测高数据，以生成区域初始点云；基于法线差分特征，对区域初始点云进行分割，区分出城镇点云以及非城镇点云，并对非城镇点云进行高程差点云压缩，生成区域数字地表模型；再根据区域数字地表模型，基于水量平衡法则，并结合降水总量估计、淹没精度阈值进行迭代计算，输出得到洪水淹没范围评估结果。与现有技术相比，本发明能够有效提高数字地表模型高程精度、降低对计算性能的依赖，能够在给定降雨量条件下快速准确地评估洪水淹没范围。
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公开(公告)号：CN116343058A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310268047.5
申请日：2023-03-16
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于全局协同融合的多光谱和全色卫星影像地表分类方法，包括：获取研究区的多光谱卫星遥感影像和全色卫星遥感影像，并进行地表要素样本标注，得到训练样本图；构建全局协同的多光谱和全色卫星遥感影像地表要素分类深度卷积神经网络，该网络包括两个单源分支和一个多源分支；将多光谱和全色卫星遥感影像以及训练样本图，输入网络中，进行训练，得到训练后的网络模型；获取待分类的多光谱和全色卫星遥感影像，并输入到网络模型中进行预测，得到各个网络分支的概率分类图；通过概率加权对各个概率分类图进行决策级融合，得到最终的研究区地表要素分类图。与现有技术相比，本发明具有分类精度高、结果鲁棒性好和预测速度快等优点。
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公开(公告)号：CN113483879B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202110718419.0
申请日：2021-06-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种小卫星颤振高速视频测量方法，包括以下步骤：1)构建高速视频测量系统；2)通过高速相机对振动的小卫星进行拍摄，通过对粘贴在小卫星表面的目标点进行跟踪匹配和三维重建，获得目标点的时程位移曲线，根据位移量解算得到小卫星的颤振频率。与现有技术相比，本发明具有简单精确等优点。
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公开(公告)号：CN111008565B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201911065798.7
申请日：2019-11-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于短波红外和热红外数据特征融合的火烧迹地检测方法，包括以下步骤：1)获取待检测区火灾发生前后的Landsat‑8影像数据，并对前后时相影像进行预处理；2)根据预处理后的时相影像分别计算前后时相MNBR指数差值特征dMNBR以及前后时相亮温差值特征dBT；3)用基于梯度转移和总变差最小化的融合算法GTF融合指数差值特征和亮温差值特征，生成火烧迹地灰度图；4)对火烧迹地灰度图进行自适应阈值分割，生成关于火烧迹地与非火烧迹地的二值变化检测图，进而实现火烧迹地的提取。与现有技术相比，本发明具有抑制背景干扰、准确快速地提取火烧迹地等优点。
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公开(公告)号：CN112233190B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010425601.2
申请日：2020-05-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区域网平差的卫星遥感影像色彩均衡方法，包括：S1、根据影像空间位置提取影像重叠区，对影像重叠区划分均匀格网，利用HOG特征提取算法提取格网特征，利用格网特征进行同名格网的优化筛选；S2、以多项式为平差模型，针对系数阵秩亏问题引入基准影像，针对像素值分布不均问题引入虚拟控制，针对呈现弱连接的困难区域采用重叠区的整体灰度均值加以约束，对测区内各影像的色彩变换参数进行引入权值的整体求解；S3、利用S2得到的色彩变换参数对每景影像做色彩校正，得到色彩均衡的影像序列。与现有技术相比，本发明方法能够有效地处理相邻影像间的亮度和色彩差异，使整个测区内的颜色过渡自然，取得了较好的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115859047A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211455980.5
申请日：2022-11-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于四叉树的单光子去噪方法，包括以下步骤：获取原始光子数据，并进行均匀化处理；基于预处理后的光子数据中，根据光子空间分布，转化为四叉树的分布；对每个光子被分到单独的叶结点过程中的子节点进行累加得到每个光子被划分的次数；根据每个光子被划分的次数，选取区分信号光子与噪声光子的阈值，从而进行去噪处理。与现有技术相比，本发明适用于多种地表类型和噪声率，可以实现信号光子的有效提取。
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公开(公告)号：CN115372961A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210982132.3
申请日：2022-08-16
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于有限带宽波阻抗的月壤厚度估计方法、装置及存储介质，其中方法包括以下步骤：步骤1)获取测月雷达数据，其中，所述测月雷达数据包括雷达回波；步骤2)对测月雷达数据进行预处理；步骤3)基于预处理后的测月雷达数据进行地层划分，并提取月壤层数据；步骤4)基于双曲线法对月壤层数据中的雷达回波中的点目标进行介电常数反演，得到初始介电常数；步骤5)基于有限带宽波阻抗法和初始介电常数进行二维介电常数剖面的高效反演，得到介电常数；步骤6)基于介电常数估计月壤厚度。与现有技术相比，本发明具有预测精度高等优点。
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公开(公告)号：CN111856459B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202010559692.9
申请日：2020-06-18
Applicant: 同济大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明涉及一种改进的DEM最大似然约束多基线InSAR相位解缠方法包括：S1、获取同一区域的多张干涉图，针对每张干涉图分别构建每个同名像素点所对应的概率密度函数；S2、将同名像素点对应的概率密度函数按照组合关系进行组合得到联合概率密度函数，求取一定区间内函数极大值所对应的相位值，形成相位集合；S3、计算得到相位集合的极差，与噪声判定阈值进行比较，在大于噪声判定阈值的像素点处加入外部DEM进行约束；S4、求得不同像素点对应的联合概率密度函数的最大值解，得到最终的解缠相位。与现有技术相比，本发明能够有效地抑制噪声影响，并减少对外部DEM的依赖性，得到精度较高的反演结果。
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公开(公告)号：CN114528965A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210186101.7
申请日：2022-02-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林回归模型的数字高程模型改正方法和装置，方法包括：将数字高程模型载入基于随机森林算法构建的高程改正回归模型中，进行高程修改；模型训练过程包括：从卫星足印地形高程数据中选取用于参考的地理位置，从数字高程模型中选取与地理位置的距离在第一距离范围以内区域的高程数据，并与卫星足印地形高程数据比较，得到高程差值作为高程改正量；采用高程改正量和根据数字高程模型构建的评估属性，对高程改正回归模型进行训练，评估属性包括地表覆盖因素、地形特征因素、空间分布因素以及数据源质量因素。与现有技术相比，本发明所提方法可以有效提升数字高程模型的高程精度，改正前后的高程精度提升比例约为29‑42％。
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公开(公告)号：CN114527465A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210186096.X
申请日：2022-02-28
Applicant: 同济大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明涉及一种基于永久散射体的地面控制点自动选取方法，包括：获取多时序SAR影像；从该多时序SAR影像提取满足永久散射体选取策略的像素，作为地面控制点；永久散射体选取策略包括：计算每个像素的平均相干性，选取平均相干性大于预设的低相干阈值的像素点；选取振幅大于最小振幅均值的像素点；选取振幅离差指数小于预设的振幅离差指数阈值的像素点；选取平均相干性小于预设的高相干阈值的像素点；选取坡度小于预设的地形坡度阈值的像素点；根据点的密度、距离和地形条件进一步进行抽稀处理。与现有技术相比，本发明综合考虑了相位稳定性、散射强度、地形坡度和GCP分布等影响因素，在不同区域获得的DEM精度提高了约20％～30％，在平原地区表现最佳。
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