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公开(公告)号：CN119511284A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411673270.9
申请日：2024-11-21
Applicant: 厦门大学 , 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 一种InSAR形变数据处理方法，涉及干涉合成孔径雷达雷达。利用InSAR监测区域DEM数据提取等高线数据，将InSAR监测区域划分成多个子区域；根据SAR数据强度图或光学图像提取监测区域水体数，得到水体数据；对InSAR形变数据进行异常值去除和邻域分析等预处理，得到预处理后的形变数据；根据水体数据，去除InSAR数据中分布在水域中的形变值，得到新的InSAR形变数据；将InSAR形变数据和子区域分布数据进行数据校正处理，获得校正后InSAR形变数据；校正后InSAR形变数据进行渲染，生成监测区域形变图。方法简单，数据易获取，减少整体性误差，提高小范围局部地区InSAR形变数据精度。
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公开(公告)号：CN110689494B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201910898628.0
申请日：2019-09-23
Applicant: 北京航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种条纹去除方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善对不同频率的高光谱图像进行条纹去除时效果不好的问题。该方法包括：分别计算影像矩阵的各列平均值和影像矩阵的各列均方差，获得第一平均值向量和第一均方差向量；分别对第一平均值向量和第一均方差向量进行谐波正变换和谐波逆变换，获得第二平均值向量和第二均方差向量；根据第一平均值向量、第一均方差向量、第二平均值向量和第二均方差向量对影像矩阵进行去除条纹处理，获得去除条纹后的影像矩阵。在上述的实现过程中，基于统计学理论基础上，采用了信号领域中时频分析方法，可对不同频率的条纹同时去除，从而有效地提高对不同频率的条纹进行去除时的效果。
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公开(公告)号：CN119599917A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411761957.8
申请日：2024-12-03
Applicant: 北华航天工业学院 , 河北鸿图空间信息技术有限公司 , 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的遥感图像薄云去除方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括步骤：获取无云遥感数据，构建数据集，预处理后，利用Perlin噪声生成相同目标尺寸的仿真薄云数据，将无云遥感数据与生成的仿真薄云数据结合，生成仿真薄云覆盖下的遥感图像数据集；以U‑Net和DeepLabV3+为架构，并引入双通道注意力机制，构建薄云去除模型；结合生成器损失和判别损失构建损失函数，计算输出的去云遥感图像的损失，根据损失调整深度学习网络，训练并生成最终的薄云去除模型。本发明采用U‑Net和DeepLabV3+作为基础架构，引入了双通道注意力机制，结合生成器损失和判别损失构建的损失函数，提升模型去除薄云的效果。
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公开(公告)号：CN112017224A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202011114730.6
申请日：2020-10-19
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种SAR数据区域网平差处理方法和系统，包括：获取目标区域的DEM数据和目标区域的SAR原始幅度图；基于DEM数据和SAR原始幅度图，对目标区域进行SAR图像反演，得到SAR模拟幅度图；基于SAR模拟幅度图，计算SAR模拟幅度图与SAR原始幅度图之间的坐标转换参数；基于坐标转换参数，对查找表进行优化，得到精化查找表；查找表为表征SAR原始幅度图在雷达坐标系与地理坐标系之间的映射关系的数据结构；基于精化查找表对目标区域进行区域网平差处理。本发明解决了现有技术中地形复杂区域SAR影像控制点获取难题，提高了SAR影像区域网平差的自动化程度，满足大范围SAR影像DOM产品业务化生产需求。
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公开(公告)号：CN111737653A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010775310.6
申请日：2020-08-05
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于遥感数据处理能力的授权控制方法和装置，涉及遥感数据处理的技术领域，包括：为目标用户遥感处理软件的License数据结构中各类遥感数据添加标识信息，得到目标License数据结构；对目标License数据结构进行加密，得到目标用户的注册码；获取目标用户发送的软件使用请求；若将软件使用请求携带的目标用户的注册码解密之后得到的解密数据为目标License数据结构，且软件使用请求携带的待处理遥感数据的数据量小于或等于目标用户对待处理遥感数据的处理能力，则允许目标用户调用遥感处理软件中的遥感处理算法对待处理遥感数据进行处理，解决了现有技术中无法对遥感处理软件的用户的数据处理能力进行控制的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111737653B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010775310.6
申请日：2020-08-05
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于遥感数据处理能力的授权控制方法和装置，涉及遥感数据处理的技术领域，包括：为目标用户遥感处理软件的License数据结构中各类遥感数据添加标识信息，得到目标License数据结构；对目标License数据结构进行加密，得到目标用户的注册码；获取目标用户发送的软件使用请求；若将软件使用请求携带的目标用户的注册码解密之后得到的解密数据为目标License数据结构，且软件使用请求携带的待处理遥感数据的数据量小于或等于目标用户对待处理遥感数据的处理能力，则允许目标用户调用遥感处理软件中的遥感处理算法对待处理遥感数据进行处理，解决了现有技术中无法对遥感处理软件的用户的数据处理能力进行控制的技术问题。
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公开(公告)号：CN111931744A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202011069553.4
申请日：2020-10-09
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种遥感影像变化检测方法和装置，涉及影像处理的技术领域，包括：获取待对比遥感影像，待对比遥感影像包括：第一遥感影像和第二遥感影像，第一遥感影像与第二遥感影像为相邻时相的遥感影像；利用快速纹理算法对待对比遥感影像进行处理，得到输入矩阵，其中，输入矩阵包括：第一输入矩阵和第二输入矩阵；利用RCVA算法和输入矩阵，构建掩膜矩阵和第二输入矩阵的重组矩阵；利用慢特征分析算法、第一遥感影像和重组矩阵，构建二值化矩阵；基于掩膜矩阵和二值化矩阵，确定待对比遥感影像的变化检测结果，解决了现有的遥感影像变化检测方法的配准精度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN112017224B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011114730.6
申请日：2020-10-19
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种SAR数据区域网平差处理方法和系统，包括：获取目标区域的DEM数据和目标区域的SAR原始幅度图；基于DEM数据和SAR原始幅度图，对目标区域进行SAR图像反演，得到SAR模拟幅度图；基于SAR模拟幅度图，计算SAR模拟幅度图与SAR原始幅度图之间的坐标转换参数；基于坐标转换参数，对查找表进行优化，得到精化查找表；查找表为表征SAR原始幅度图在雷达坐标系与地理坐标系之间的映射关系的数据结构；基于精化查找表对目标区域进行区域网平差处理。本发明解决了现有技术中地形复杂区域SAR影像控制点获取难题，提高了SAR影像区域网平差的自动化程度，满足大范围SAR影像DOM产品业务化生产需求。
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公开(公告)号：CN111931744B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011069553.4
申请日：2020-10-09
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种遥感影像变化检测方法和装置，涉及影像处理的技术领域，包括：获取待对比遥感影像，待对比遥感影像包括：第一遥感影像和第二遥感影像，第一遥感影像与第二遥感影像为相邻时相的遥感影像；利用快速纹理算法对待对比遥感影像进行处理，得到输入矩阵，其中，输入矩阵包括：第一输入矩阵和第二输入矩阵；利用RCVA算法和输入矩阵，构建掩膜矩阵和第二输入矩阵的重组矩阵；利用慢特征分析算法、第一遥感影像和重组矩阵，构建二值化矩阵；基于掩膜矩阵和二值化矩阵，确定待对比遥感影像的变化检测结果，解决了现有的遥感影像变化检测方法的配准精度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN115063687A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210995803.X
申请日：2022-08-19
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供了一种极化SAR图像分类方法及装置，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：对全极化SAR图像进行处理，得到每个像元的相干矩阵；对每个像元的相干矩阵进行分解，得到每个像元的三种散射功率；根据每个像元的三种散射功率将全极化SAR图像的所有像元分为三个机制类集合；按照每个像元的散射相似性系数S和极化散射熵H，将全极化SAR图像对应的二维S/H平面分布图划分为九个区域，由此得到三个机制类集合的九个聚类中心；根据每个机制类集合的每个像元与对应的三个聚类中心的Batter距离，迭代计算三个聚类中心，直至到达预设的迭代次数，确定每个像元的最终分类结果。本申请提高了全极化SAR图像的分类速度和精度。
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