公开(公告)号：CN118191829A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410212943.4

申请日：2024-02-27

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 张宏鸣 ,  樊晓 ,  葛晨宇 ,  闫壮 ,  孙雨薇 ,  倪锦程 ,  袁琳琳 ,  刘宝元

IPC: G01S13/89 ,  G01S7/02 ,  G01S7/40 ,  G06F17/15 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明提供了一种基于优化建模的SRTM误差剔除方法，包括：步骤一，读取SRTM数据：步骤二，无值点填充，对称边界延拓：步骤三，提取局部误差矩阵，基于低秩纹理映射的低秩方向变换，得到正则矩阵；步骤四，根据数据以及混合误差特征建模，构建恢复模型：步骤五，通过交替方向乘子算法对恢复模型进行优化求解。本发明分析数据局部混合误差的固有特征，优化梯度方向约束并引入地形特征因子约束构建恢复模型，可实现地形信息保留基础下的自适应混合误差剔除与数据修复。本发明从方法实现的最终结果来看：本发明在定量评估中峰值信噪比可达到33.276dB，结构相似性可达到0.955，本方法误差剔除效果可接受。

公开(公告)号：CN115239894A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210511956.2

申请日：2022-05-12

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 张宏鸣 ,  许伊昆 ,  杨勤科 ,  倪锦程 ,  樊晓 ,  闫壮 ,  孙雨薇 ,  任雨含

IPC: G06T17/05 ,  G06T19/20

Abstract: 本发明涉及一种适用于大尺度地理坐标系栅格数据的LS因子提取方法，适用于地理坐标系栅格数据的LS因子提取方法设计和实现，能提升LS因子提取效率，并且设计的针对大尺度LS因子的计算流程，完善了大尺度LS因子提取的方式；该方法可快速有效地对基于高分辨率全球尺度SRTM1进行LS因子的提取与计算；包括如下步骤：步骤1、数据分块：步骤2、添加缓冲区并将栅格数据格式转化为ASCII数据：步骤3、带缓冲区数据的LS因子提取：步骤4、ASCII结果数据格式转化并提取不带缓冲区各LS因子数据：步骤5、数据融合提取所需尺度的地理坐标系栅格LS因子；将步骤4得到的LS因子数据通过Arcmap软件中的镶嵌工具融合即可得到所需尺度的地理坐标系下栅格LS因子。