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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：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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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109815536A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201811552039.9
申请日：2018-12-19
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明的领域涉及城市交通优化技术领域，更具体地，涉及城市轨道交通节能时刻表和运行曲线优化方法，S1：获取城轨列车、城轨线路、城轨运营时刻表的基本数据；S2：针对单列车在单个站间的运行过程，得到每个站间不同运行时间下的节能运行速度曲线；S3：针对单列车在多个站间的运行过程，获取节能区间运行时间分配方案以及对应的速度曲线；S4：计算S3中得到的每个站间速度曲线的牵引加速时长与制动减速时长；S5：针对多列车在多个站间的运行过程，获取节能的发车间隔与停站时间；S6：输出优化结果。本发明节能运行速度曲线计算时间短，误差小；降低多站间牵引能耗，提高再生制动反馈能量利用率。
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公开(公告)号：CN114035188B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202210024629.4
申请日：2022-01-11
Applicant: 西南交通大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种地基雷达冰川流速高精度监测方法与系统，解决了传统观念技术中难以控制全局的高精度转换、难以分辨控制点的问题，其中方法包括：步骤S1：联合无人机航测与地基雷达监测站点的布设数据，建立GB‑SAR二维坐标系到三维地方坐标系转换模型，实现GB‑SAR视线向监测系统与目标三维系统的框架统一；步骤S2：基于解空间搜索匹配方法的GB‑SAR监测数据高精度地理编码，实现监测目标点坐标的精确测定；步骤S3：基于GB‑SAR高精度监测数据的冰川流速信息专题动态提取，完成冰川地物散射环境下监测目标点跟踪识别，实现了坐标的精确测定和冰川流速专题信息动态提取的技术效果。
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公开(公告)号：CN114228765A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111567919.5
申请日：2021-12-21
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明属于城轨交通储能、节能技术领域，具体涉及一种基于时刻表调整的车载储能设备配置方法，包括：获取N辆目标列车的行车信息；根据所述行车信息计算每辆列车的功率曲线；设定有m个可以被携带的车载储能设备，m的初值设定为N；遍历全部m个储能设备在N辆车上全部可能的排列组合方案，根据每个组合在每组停站时间下的再生能量利用率，筛选出再生能量利用率最高的组合方案；判断组合方案的再生能量利用率是否超过设定阈值，若是，则减少可使用的储能设备数量，即m＝m‑1，重复执行步骤S4，若否，则输出m+1时的储能设备的排列组合方案和停站时间排布方案。其目的在于，优化储能设备排布方式，减小了对储能设备的投入，节约成本。
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公开(公告)号：CN114140594A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111481566.7
申请日：2021-12-07
Applicant: 西南交通大学 , 中国自然资源航空物探遥感中心
Abstract: 本发明属于InSAR地形建模技术领域，一种基于RSSI和InSAR联合的地形建模方法，包括以下步骤：步骤1：对全带宽主从SLC影像进行配准，获得精确的偏移多项式；步骤2：利用距离向分谱法获取地形相位；步骤3：利用常规合成孔径雷达干涉获取缠绕的地形相位，用合成孔径雷达干涉获取的缠绕的地形相位减去步骤2中获取的地形相位，得到缠绕的残余相位，解缠残余相位，将解缠得到的残余相位加到步骤2中获取的地形相位中，得到最终的地形相位，将最终得到的地形相位转成数字高程。本发明基于RSSI和InSAR联合的大梯度地形建模方法摆脱了相位连续性假设，并弥补采用RSSI方法导致数据分辨率损失的问题。
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公开(公告)号：CN111339959A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010128207.2
申请日：2020-02-28
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SAR和光学影像融合的近海浮筏养殖区提取方法，采用光学影像和SAR影像融合的方式提取海洋养殖区，并通过实验得出了最适合用于海洋养殖区提取的融合算法，有效地提高了近海水域浮筏养殖区提取的精度。本实验结果可以精确划定海洋浮筏养殖范围，有利于政府部门对近海养殖区进行更为有效的监管，有利于其规范养殖区的养殖密度，净化养殖水域环境，有利于缓解运输船舶增长与养殖水域不断扩张之间的矛盾，防治商船误入养殖区污染养殖水域，也可保障船舶航行安全。
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