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公开(公告)号:CN117893920A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410061909.1
申请日:2024-01-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种顾及土壤环境因子的InSAR冻土形变监测方法,基于机器学习中的随机森林模型,利用多个MODIS数据集和DEM产品对土壤温度数据和土壤湿度数据进行降尺度,得到高分辨率的土壤温度和湿度降尺度数据;对目标冻土区的SAR影像数据进行处理,得到干涉图;在此基础上,借助土壤温湿度降尺度数据,构建顾及土壤环境因子的冻土形变模型;利用形变模型对干涉图进行处理,建立观测方程,得到目标冻土区的形变结果。能建立冻土形变与土壤水热状况之间的物理关系,可以有效提高冻土区形变监测的精度,最终,能够增加时序形变结果的准确性,有效提高冻土区形变监测的精度。
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公开(公告)号:CN117388812A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311593305.3
申请日:2023-11-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请涉及遥感监测技术领域,提供了一种SAR影像辐射差异校正方法、装置、设备及介质。该SAR影像辐射差异校正方法包括:获取目标区域的多幅SAR影像,并将每幅SAR影像划分为多个格网图像;获取格网图像对应的均方根高度;基于所有格网图像对应的均方根高度,获取漫反射影像;基于所有漫反射影像构建最小二乘平差模型;对最小二乘平差模型进行求解,得到每幅SAR影像的均值改正数和标准差改正数;基于SAR影像的均值改正数和标准差改正数对SAR影像的辐射差异进行校正。本申请的SAR影像辐射差异校正方法能够提高对大范围的SAR影像进行辐射差异校正的质量。
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