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公开(公告)号：CN118644782B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411110325.5
申请日：2024-08-14
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01S13/90 , G01B15/06 , G01C5/00 , G01C11/02
Abstract: 本发明公开了一种复杂艰险山区滑坡隐患早期识别方法及系统，涉及地质灾害早期识别技术领域，识别方法包括以下步骤：S1、从SAR时序数据中提取地表形变特征，绘制InSAR地表形变速率图；S2、得到斜坡坡度地形因子与坡向地形因子，进行活动滑坡灾害的初步识别，生成疑似活动滑坡灾害分布图；S3、采用卷积神经网络对光学遥感影像数据进行地貌形态特征提取，生成滑坡微地貌形态特征散布图；S4、生成活动滑坡灾害分布图，并进行活动滑坡编目，生成滑坡隐患早期风险等级图及危险性综合评价表。本发明采用具有监测范围广、时效性强以及精度高的优点，提高了滑坡隐患的预警准确性，对减少滑坡造成的损失具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110849816B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN201911294126.3
申请日：2019-12-16
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01N21/17
Abstract: 本发明公开了一种应用于低空无人机遥感反演土壤湿度的地面采样网格装置，包括装置本体，装置本体呈正方形状；正方形状的所述装置本体包括若干个方形的网格；网格包括四条网格边长，网格边长的两边端均开设一个螺孔，相邻网格边长的螺孔重叠，并通过在螺孔内插入螺丝实现相邻网格边长的连接固定。本发明装置结构纹理清晰，网格均匀分布，以规则的小网格作为采样点，可以保证对采样结果进行插值计算后，其精度在空间上均匀分布，可靠性更高；网格边由铝合金材质的反射片组成，其在无人机影像上纹理清晰，网格交点鲜明突出，以交点作为像控点，在数据处理时能基本消除刺点误差，使获取的像控点精度更高。
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公开(公告)号：CN114994677B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202210412746.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 西南交通大学 , 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供了一种基于SAR影像的冰川分类方法及系统，属于SAR影像面向地物分类技术领域。该方法包括：对时序SAR影像分别进行影像配准和多视预处理，得到堆栈的时序多视强度SAR影像；对堆栈的时序多视强度SAR影像分别计算各像元的时域均值和时域标准差，并计算得到振幅离差指数；对堆栈的时序多视强度SAR影像利用自由基线组合进行差分干涉，并计算各干涉像对的相干系数在时域上的最大值；对所述振幅离差指数和时域相干系数最大值进行逐像元比值处理，并利用自适应阈值分割得到冰川分类结果。本发明解决了基于SAR影像分类冰川精度低的问题。
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公开(公告)号：CN115908897A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211339322.X
申请日：2022-10-28
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V20/13
Abstract: 本发明涉及遥感影像图像处理技术领域，涉及一种基于高分辨率遥感影像的高速铁路供电设施智能识别方法，其包括以下步骤：步骤S1：选取高分辨率遥感影像，在高速列车站周围区域判读勾绘样本；步骤S2：设置初始参数，利用带有供电网杆真实位置边界框的样本进行损失函数的计算以及参与反向传播过程中参数权重W以及偏移值b的迭代以及更新，从而完成对模型的训练；步骤S3：采用路网搜索的方式进行计算；步骤S4：随机选用一些车站影像放入训练好的模型中进行供电网杆的识别，并对识别结果进行检验。本发明能够实现对高速铁路供电设施的自动识别提取，大大提高识别效率的同时和保证了目标检测的稳定性。
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公开(公告)号：CN111310649B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010089881.4
申请日：2020-02-13
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种无人机高分辨率影像对山岳冰川运动消融的提取方法，利用采样自底向上生成分层结构的影像金字塔，建立控制方式来保证特征追踪的正确性，同时，结合相关系数法与最小二乘法得到可靠的匹配特征，提取冰川位移速度场，旨在提高冰川分布及其动态演变监测的精度、可靠性与时空分辨率，为我国西部高山冰川监测提供重要的技术支撑。本发明将原始图像分解成许多不同空间分辨率的子图像空间，再在每层影像内匹配前都根据上层的匹配结果对本层内待匹配的点位预先加以校正，以减少迭代中的搜索范围和迭代次数，有效地解决了基于高分辨率的无人机影像难以自动提取冰川运动与消融的问题；避免人为处理的过多干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114282609B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202111591712.1
申请日：2021-12-23
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06N3/04 , G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种作物面积与物候指标提取方法，包括对SAR影像进行预处理，包括轨道校正、热噪声去除、辐射定标、相干斑滤波、地形校正、分贝化处理，得到作物VV/VH的后向散射系数；根据作物VV/VH的后向散射系数构建特征向量，提出基于时间序列的全卷积神经网络模型，同时根据时间序列SAR影像数据进行作物种植面积制图；结合SAR‑VV/VH方法，并根据地区作物生育周期提取作物物候指标；本申请与现有的随机森林算法相比，基于全卷积神经网络提取方法不仅提取作物的精度较高，且能相对完整的保留作物地块的空间纹理信息，达到作物精准制图的目的，在农作物提取中具有较强的适用性。
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公开(公告)号：CN111239734B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010113103.4
申请日：2020-02-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种适用于深层黄土稳定面散射体的提取方法，有效解决了深层黄土区域SAR影像难以获得稳定点信息的问题；通过联合非参数检验与区间估计方法，既避免了传统面散射体提取中非参数检验方法耗时过久配置要求过高的缺点，也避免了区间估计方法需要先验信息假设整体分布的缺点。本发明可保证在小数量集的条件下，仍能获取足够高密度的面散射体像素，为后续的滤波和形变解算等步骤提供支持，能够扩展时序InSAR技术在黄土区域的应用范围，提高合成孔径雷达在黄土区域的形变提取精度。
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公开(公告)号：CN114994677A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210412746.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 西南交通大学 , 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供了一种基于SAR影像的冰川分类方法及系统，属于SAR影像面向地物分类技术领域。该方法包括：对时序SAR影像分别进行影像配准和多视预处理，得到堆栈的时序多视强度SAR影像；对堆栈的时序多视强度SAR影像分别计算各像元的时域均值和时域标准差，并计算得到振幅离差指数；对堆栈的时序多视强度SAR影像利用自由基线组合进行差分干涉，并计算各干涉像对的相干系数在时域上的最大值；对所述振幅离差指数和时域相干系数最大值进行逐像元比值处理，并利用自适应阈值分割得到冰川分类结果。本发明解决了基于SAR影像分类冰川精度低的问题。
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公开(公告)号：CN114994675A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210411508.5
申请日：2022-04-19
Applicant: 西南交通大学 , 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供了一种基于归一化强度离差指数的冰川分类方法及系统，属于冰川分类技术领域。该方法包括：对时序SAR多视强度影像进行多时相滤波处理；通过区间估计对堆栈的时序SAR多视强度影像进行时域滤波处理；根据经时域滤波处理后的时序SAR多视强度影像，计算得到冰川和非冰川地表的归一化强度离差指数；利用阈值分割对冰川进行分类。本发明中基于归一化强度离差指数NIDI对冰川作用区内地表后向散射系数稳定性进行建模，通过量化冰川和非冰川地表后向散射的稳定性进而对两者的信息对比度进行增强，从而给冰川分类提供一个标准指数本，能增强冰川和毗邻非冰川地表的对比度，降低冰川分类难度。
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公开(公告)号：CN112782689A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011590976.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01S13/88
Abstract: 本发明公开了一种多星数据融合的GNSS‑IR土壤湿度监测方法，涉及土壤监测领域，包括S1选取土壤湿度采样点，获取土壤湿度采样点的GNSS观测数据；S2确定观测时段内过境卫星的高度角和信噪比；S3拟合每颗过境卫星观测时段内高度角和信噪比数据，获取反射信号；S4确定每颗过境卫星反射信号的相位分量；S5建立GNSS‑IR土壤湿度反演模型，实现土壤湿度的动态监测；通过对GNSS接收机观测数据预处理，获取GNSS反射信号，利用Lomb‑Scargle频谱分析获取反射信号频率，将其转换为有效反射高代入非线性最小二乘余弦拟合以提取相位，最后将多星相位数据与土壤湿度实测数据建立MARS模型以反演土壤湿度。
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