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公开(公告)号：CN114461971B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210040047.5
申请日：2022-01-13
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 一种融合土壤物理特性与遥感数据的地表土壤含水量反演方法，该方法包括构建输入数据集；选取植被覆盖指数FVC与地表温度T*构建T*‑FVC特征空间；依据特征空间计算地表土壤含水量相对指标M0；依据土工试验点数据，建立土壤饱和体积含水量与土壤孔隙率的统计模型，并据此模型计算不同类型土壤的各像元饱和体积含水量。最后将土壤含水量相对指标M0与土壤饱和体积含水量、萎蔫点地表土壤体积含水量耦合在一起，构建了地表土壤体积含水量定量反演模型。本模型融合土壤物理特性与遥感数据进行地表土壤体积含水量反演，解决了传统遥感方法忽略不同类型土壤持水能力的差异而难以高精度计算体积含水量的问题，实现了地表土壤体积含水量的高精度反演。
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公开(公告)号：CN119670523A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411251193.8
申请日：2024-09-06
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N3/126 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01N33/24 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于微波遥感技术领域，提出一种基于多模型融合的地表土壤湿度GNSS‑R降尺度反演方法。包括以下步骤：首先基于CYGNSS观测数据、SMAP SM和辅助要素数据，通过质量控制构建36km网格的训练数据集和3km网格的测试数据集；进而采用极限梯度增强算法、轻量级梯度提升机、反向传播神经网络和随机森林作为基模型，按7:3比例对训练数据集进行随机划分，分别构建各个基模型进行训练和验证；最后通过元学习器（线性回归模型）来深入学习各个基模型的测试结果，自动调整其权重，得到多模型融合的土壤湿度降尺度反演结果。本发明充分融合多个基模型的优点，能够有效提升土壤湿度降尺度反演精度。
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公开(公告)号：CN117192581A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311250412.6
申请日：2023-09-26
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种精确校正GNSS‑IR异常相位的两步法，属于微波遥感技术领域。本发明方法通过对GNSS观测数据进行预处理，提取信噪比中的调制项；进而采用非线性最小二乘法对其进行拟合，得到各卫星的相位；最后通过两步法对异常相位进行精确校正：第一步，构建一种信噪比周期法校正非线性最小二乘法自身局限性所导致的整周期和半周期跳变的相位。第二步，通过将标准分数法与Savitzky‑Golay滤波器相结合，准确检测与修复因多路径环境因素引起的小于半周期跳变的相位。本发明方法能够有效提高各卫星的相位质量，改善传统的相位求解方法存在的不足和相位求解过程易受多路径环境因素影响的问题，解决了现有技术中出现的问题。
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公开(公告)号：CN115494086A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211064040.3
申请日：2022-09-01
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明涉及土壤湿度监测技术领域，具体涉及一种顾及异常干涉相位的GNSS‑IR土壤湿度监测方法，通过小波变换有效地分解SNR中隐含的不同频率特征成分，分离出的SNR趋势项与SNR的整体趋势更加吻合；同时对于低质量的SNR数据，通过NLLS拟合得到的卫星原始干涉相位容易出现异常跳变的现象，利用IQR和MAF探测和修复各卫星存在的异常干涉相位能够进一步提高干涉相位的质量，保证干涉相位在时间序列上的连续性，为多卫星组合提供更多可用的有效卫星；不同卫星的干涉相位代表了测量点附近不同方位的地表土壤湿度信息，构建MLSR土壤湿度监测模型可以充分结合不同方位卫星反射的土壤湿度信息，实现更高精度并适用于不同时间长度的土壤湿度监测。
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公开(公告)号：CN114461971A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210040047.5
申请日：2022-01-13
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 一种融合土壤物理特性与遥感数据的地表土壤含水量反演方法，该方法包括构建输入数据集；选取植被覆盖指数FVC与地表温度T*构建T*‑FVC特征空间；依据特征空间计算地表土壤含水量相对指标M0；依据土工试验点数据，建立土壤饱和体积含水量与土壤孔隙率的统计模型，并据此模型计算不同类型土壤的各像元饱和体积含水量。最后将土壤含水量相对指标M0与土壤饱和体积含水量、萎蔫点地表土壤体积含水量耦合在一起，构建了地表土壤体积含水量定量反演模型。本模型融合土壤物理特性与遥感数据进行地表土壤体积含水量反演，解决了传统遥感方法忽略不同类型土壤持水能力的差异而难以高精度计算体积含水量的问题，实现了地表土壤体积含水量的高精度反演。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119804829A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510071994.4
申请日：2025-01-16
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PID搜索与动态时间规整的多模多频GNSS‑IR土壤湿度反演方法，属于GNSS干涉反射遥感及土壤湿度监测技术领域。本发明方法基于大地测量型接收机的GNSS原始观测数据，首先提取出各卫星信噪比、高度角和方位角，并通过多项式拟合分离反射信号；进而采用PID搜索算法优化非线性最小二乘算法，得到准确的振幅和相位；最后采用动态时间规整选星法与振幅加权融合策略，选取可用卫星并结合振幅进行有效融合。本发明能够有效地抑制相位跳变，剔除低质量卫星，无需依赖海量先验信息即可实现土壤湿度的准确反演，更具有应用性。
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公开(公告)号：CN111402295A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010164737.2
申请日：2020-03-11
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对象检测和跟踪的移动物体识别方法，获取yolo-tiny框架对具有液体箱的标签数据进行训练，得到液体箱检测模型，利用所述检测模型依次对视频帧图像进行检测，得到液体箱的检测框；其次基于对象跟踪算法，依次统计液体箱并生成对应的跟踪器；再次基于跟踪对象检测算法，依次统计跟踪器对应的液体箱是否被跟丢或已被跟踪到的次数。最后如果液体箱已被跟丢或者已被跟踪到的次数超过设置的阈值，那么基于移动对象检测算法进行评估液体箱是否存在正确的移动过程。解决了计算机量化液体箱移动过程的问题，能够准确监测液体箱是否移动以及移动过程。
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公开(公告)号：CN105865416A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610339609.0
申请日：2016-05-20
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G01C5/00
CPC classification number: G01C5/00
Abstract: 本发明公开了一种用于沉降监测的水准尺悬挂式水准测量方法。把顶部带有悬挂接头的水准尺挂接到监测标志上，水准尺自然悬直后进行水准观测，根据测站前、后水准尺不同的立尺、挂尺方式计算测站的高差，再结合基准点可以算出监测标志的高程与沉降量。本发明的悬挂水准尺方式使测量标志可以埋设在较高位置，解决了测量标志容易被破坏的问题，也降低了观测时扶尺工作的劳动强度；同时观测时不需要切换仪器的工作模式，保证了较高的工作效率。本发明主要适用于房屋建筑、隧道及桥梁等基础工程在施工、运营期间的沉降监测。
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公开(公告)号：CN119474744A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411585313.8
申请日：2024-12-07
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/243 , G06F18/15 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出了一种利用随机森林方法提高植被光学厚度（VOD）空间分辨率的新方法。该方法综合考虑了与VOD相关的动态和静态变量，如光学植被指数、地形参数、土壤湿度和降水等，并引入了植被光学厚度的记忆效应（滞后VOD）。通过这种方法，研究人员能够将基于多频辐射计的0.1°VOD数据降尺度至0.01°分辨率的VOD数据。研究表明，加入滞后VOD变量显著提升了模型的准确性。此外，使用归一化植被指数（NDVI）、增强植被指数（EVI）和叶面积指数（LAI）对降尺度后的0.01°VOD进行评估，结果显示其与这些光学植被指数的时空格局高度一致，并能较好地捕捉植被的时空动态特征。
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公开(公告)号：CN118096616A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410359082.2
申请日：2024-03-27
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于SEVI调节因子的半经验地形校正方法，属于遥感数字图像处理技术领域。包括以下步骤：步骤S1：获取研究区域的卫星影像数据与数字高程模型数据，并进行数据预处理；步骤S2：计算研究区SEVI，求解区域最佳调节因子；步骤S3：基于SEVI调节因子改进现有地形校正方法，对预处理后的遥感影像进行地形校正。应用本技术方案可以有效地消除地形起伏对不同区域反射率的影响，从而使校正后的图像更平滑、更均匀。这种方法能够有效改善现有半经验地形校正模型对影像阴影区域的校正效果，并且弥补了SEVI仅能获得单波段指数信息的不足。
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