公开(公告)号：CN117538868A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311484164.1

申请日：2023-11-08

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 李世华 ,  何泽 ,  罗富贵 ,  行敏锋

IPC: G01S13/90 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明属于星载雷达数据处理技术领域，尤其涉及一种基于雷达时序观测的农作物抽穗期识别方法及系统，通过指标计算获得去极化指数，通过谐波分解实现时序去极化指数的周期性参数提取，通过权重分析确定时序去极化指数的主导周期性分量，通过波峰探测对农作物抽穗期进行识别，结合土地利用产品实现农作物抽穗期制图。本发明通过权重分析确定时序去极化指数的主导周期性分量，通过波峰探测对农作物抽穗期进行识别，结合土地利用产品实现农作物抽穗期制图，适用于耕作实践复杂多样、云雾气象干扰频繁的大面积农作物抽穗期识别，解决了目前使用雷达数据进行农作物抽穗期识别存在的先验物候信息缺乏、抽穗期特征模糊、非抽穗期特征干扰三大问题。

公开(公告)号：CN114217287A

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202111511420.2

申请日：2021-12-06

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 李世华 ,  何泽

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/90

Abstract: 本发明属于星载合成孔径雷达数据处理技术领域，具体涉及一种基于升降轨道雷达数据的建筑物提取方法。本发明利用星载合成孔径雷达获取时间间隔为6天的升轨和降轨雷达影像各一景，经历辐射定标、地形校正、热噪声消除、熵值计算与轨道加权、入射角校正、升降轨最大值合成和直方图阈值处理，建立基于星载雷达数据提取建筑物的方法。本发明减少了建筑物提取对地面样本的依赖，相比基于机器学习的识别方法降低了运算负荷，克服了单轨道雷达观测导致的建筑散射信息畸变问题，减少了空间斑点噪声、影像入射角和辐射差异导致的识别误差，能够应用于土地资源监测和城市规划管理等诸多领域，在成都市建筑物识别案例中取得了87％的精度。