基于栈式稀疏自编码网络的多时相PolSAR散射特征的降维算法

    公开(公告)号:CN111079505A

    公开(公告)日:2020-04-28

    申请号:CN201910877875.2

    申请日:2019-09-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于栈式稀疏自编码网络(Stacked-Sparse-Autoencoder,S-SAE)的多时相PolSAR散射特征的降维算法,步骤有:(1)采用多种目标分解方法对每个时相的PolSAR图像数据进行极化目标分解获取多个散射特征;(2)设置训练参数,隐含层层数和神经元个数,使用训练集对构建的S-SAE网络进行逐层无监督训练和整体监督优化训练;(3)提取网络的相关参数对高维散射特征进行降维处理,最后使用降维特征作为分类器输入得到PolSAR图像的分类结果。本发明结合多种目标分解方法能充分有效发掘的多时相PolSAR数据中的特征信息,进一步提高了多时相PolSAR数据的应用质量,在作物分类中实现了高于多时相复Wishart方法的分类精度,为多时相PolSAR数据的高效应用提供了一种思路。

    一种基于CNN的Sentinel多源数据的农田地表土壤水分反演方法

    公开(公告)号:CN113836779A

    公开(公告)日:2021-12-24

    申请号:CN202010579494.9

    申请日:2020-06-23

    Inventor: 郭交 白清源 刘健

    Abstract: 针对Sentinel系列卫星通过卫星数据水分反演受植被类型及其疏密等参数影响,本发明公开了一种基于CNN的Sentinel多源数据的农田地表土壤水分反演方法,可实现农田地表土壤水分高精度反演。该方法包括如下步骤:步骤1)Sentinel卫星数据使用前进行相应的预处理;步骤2)构建数据集,输入特征参数包括双极化雷达后向散射系数(、)、海拔高度()、本地入射角(LIA)、极化分解特征(H、A、α)以及3种植被指数(NDVI、MSAVI、DVI);步骤3)将准备好的154个样本划分为训练集和测试集,按照3:1的比例划分,前者作为模型的训练集,后者作为模型的测试集;步骤4)将数据集输入CNN模型进行训练,并用测试集来验证,最后通过测试集的均方根误差RMSE和相关系数来评价预测效果。

    一种基于栈式稀疏自编码网络的多时相PolSAR散射特征降维算法

    公开(公告)号:CN111079505B

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN201910877875.2

    申请日:2019-09-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于栈式稀疏自编码网络(Stacked‑Sparse‑Autoencoder,S‑SAE)的多时相PolSAR散射特征的降维算法,步骤有:(1)采用多种目标分解方法对每个时相的PolSAR图像数据进行极化目标分解获取多个散射特征;(2)设置训练参数,隐含层层数和神经元个数,使用训练集对构建的S‑SAE网络进行逐层无监督训练和整体监督优化训练;(3)提取网络的相关参数对高维散射特征进行降维处理,最后使用降维特征作为分类器输入得到PolSAR图像的分类结果。本发明结合多种目标分解方法能充分有效发掘的多时相PolSAR数据中的特征信息,进一步提高了多时相PolSAR数据的应用质量,在作物分类中实现了高于多时相复Wishart方法的分类精度,为多时相PolSAR数据的高效应用提供了一种思路。

    基于混合整数优化模型的多基线InSAR相位解缠算法

    公开(公告)号:CN108663678A

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201810082081.2

    申请日:2018-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于混合整数优化模型的多基线InSAR相位解缠算法,本发明的实现步骤是:(1)输入主辅SAR复图像数据;(2)通过干涉处理生成复干涉相位图;(3)获取局部最优窗口;(4)根据InSAR系统参数以及局部最优窗口参数构建混合整数优化模型;(5)计算复干涉相位图的模糊整数;(6)计算各个干涉相位图的绝对相位;(7)输出整个场景的DEM。本发明具有多基线情况下,能够对配准后干涉InSAR图像完成高质量的相位展开,满足高质量干涉合成孔径雷达InSAR处理的实际工程性能要求,获得高质量的测绘产品。

    基于混合整数优化模型的多基线InSAR相位解缠算法

    公开(公告)号:CN108663678B

    公开(公告)日:2022-01-18

    申请号:CN201810082081.2

    申请日:2018-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于混合整数优化模型的多基线InSAR相位解缠算法,本发明的实现步骤是:(1)输入主辅SAR复图像数据;(2)通过干涉处理生成复干涉相位图;(3)获取局部最优窗口;(4)根据InSAR系统参数以及局部最优窗口参数构建混合整数优化模型;(5)计算复干涉相位图的模糊整数;(6)计算各个干涉相位图的绝对相位;(7)输出整个场景的DEM。本发明具有多基线情况下,能够对配准后干涉InSAR图像完成高质量的相位展开,满足高质量干涉合成孔径雷达InSAR处理的实际工程性能要求,获得高质量的测绘产品。

    一种基于机器视觉和针式测量板土壤表面粗糙度测量装置

    公开(公告)号:CN219511484U

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202222742374.3

    申请日:2022-10-19

    Abstract: 本实用新型涉及一种基于机器视觉和针式测量板土壤表面粗糙度测量装置,属于遥感土壤参数测量技术领域,通过在垂直放置的底板前面垂直均匀地设置若干个探针,探针和针式测量板的色彩对比度很明显,每个探针靠近顶端的部分缠有黑色胶带,且每个探针底端与土壤表面接触,并可根据土壤表面的起伏上下移动,同时针式测量板可以绕转轴进行旋转,这样使针式测量板每旋转60度测量一次,一共旋转三次,便可以测量一定区域的土壤表面粗糙度。该测量装置的结构简单,针式测量板和旋转执行装置可以进行拆卸,便于携带,整个装置尺寸不大,适用于野外土壤粗糙度的测量;采集便利,耗时短,测量效率高;由于探针底端有圆帽,不会插入土壤内部,避免了对土壤表面的破坏。

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