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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109521182A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811277362.X
申请日：2018-10-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种利用PolSAR数据和二分量极化目标分解模型反演土壤含水量的方法。其基本思想是：1)基于Cloude-Pottier分解，计算极化熵H和平均散射角α，判定地表覆盖类型；2)对于植被覆盖地表，基于二分量分解模型，去除体散射成分，分离出表面散射成分；对于裸地区域，认为观测数据仅包含表面散射成分；3)根据提取的表面散射分量，基于Bragg模型、X-Bragg散射模型、改进的Frenel模型解算地表介电常数εsoil；4)利用土壤介电混合模型(Topp模型)，即表面介电常数与土壤含水量间的非线性关系，计算土壤的体积含水量。本发明参数设置简单，执行速度较快，能够实现在无野外地表参数观测数据的情况下，大范围的获取高空分辨率的土壤含水量数据。
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公开(公告)号：CN110414566B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910583151.7
申请日：2019-07-01
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于时间序列PolSAR影像的土地覆盖类型变化检测方法，目的在于解决现阶段变化检测方法存在难以充分利用时间序列影像间的时间维度信息，且通常需要每一影像大量、高质量训练样本等问题。本发明利用Omnibus假设检验似然比算法充分挖掘历史累计的时间序列PolSAR影像的时间维度信息，并结合已标注的类别标签、分类专题图等丰富的先验知识，利用主动学习、关联知识迁移学习等机器学习算法实现每一景影像的类别标签自动标注，获取可靠训练样本，进而实现土地覆盖类别动态变化信息高精度提取。
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公开(公告)号：CN107292920A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710454060.4
申请日：2017-06-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明一种联合分类的多时相全极化SAR影像变化检测方法，包括1）对多时相全极化SAR影像进行预处理；2）对经过预处理后的多时相全极化SAR影像自动进行相似度测度差异图和阈值的获取，并计算相应影像功率的方差；3）相应的影像功率的方差决定着先后分类的顺序，相似度测度决定联合分类的策略；4）利用适合全极化SAR影像的Wishart分类器作为联合分类的分类器，对多时相全极化SAR影像进行联合分类。5）通过对比多时相联合分类的分类结果，可以得到变化检测二值图和地物类别变换检测结果。本发明能够同时充分的利用多时相全极化信息获取变化检测的二值影像和相应的地表类别变化影像，可用于多时相全极化SAR影像变化检测。
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公开(公告)号：CN110414566A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910583151.7
申请日：2019-07-01
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于时间序列PolSAR影像的土地覆盖类型变化检测方法，目的在于解决现阶段变化检测方法存在难以充分利用时间序列影像间的时间维度信息，且通常需要每一影像大量、高质量训练样本等问题。本发明利用Omnibus假设检验似然比算法充分挖掘历史累计的时间序列PolSAR影像的时间维度信息，并结合已标注的类别标签、分类专题图等丰富的先验知识，利用主动学习、关联知识迁移学习等机器学习算法实现每一景影像的类别标签自动标注，获取可靠训练样本，进而实现土地覆盖类别动态变化信息高精度提取。
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公开(公告)号：CN107292920B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201710454060.4
申请日：2017-06-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明一种联合分类的多时相全极化SAR影像变化检测方法，包括1）对多时相全极化SAR影像进行预处理；2）对经过预处理后的多时相全极化SAR影像自动进行相似度测度差异图和阈值的获取，并计算相应影像功率的方差；3）相应的影像功率的方差决定着先后分类的顺序，相似度测度决定联合分类的策略；4）利用适合全极化SAR影像的Wishart分类器作为联合分类的分类器，对多时相全极化SAR影像进行联合分类。5）通过对比多时相联合分类的分类结果，可以得到变化检测二值图和地物类别变换检测结果。本发明能够同时充分的利用多时相全极化信息获取变化检测的二值影像和相应的地表类别变化影像，可用于多时相全极化SAR影像变化检测。
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