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公开(公告)号：CN111398959A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010265777.6
申请日：2020-04-07
摘要： 本发明提供了一种基于地表应力应变模型的InSAR时序地表形变监测方法，包括：步骤1，收集覆盖待监测区域的时序SAR影像，基于现有软件实现时序SAR影像的配准、差分干涉，生成满足预设时空基线阈值的干涉图；步骤2，基于干涉图中的所有像素点构建局部狄洛尼三角网。本发明利用地表应力应变模型来描述地表临近点形变之间的物理力学关系，可显著提高InSAR时序地表形变监测的精度，基于邻近点组成的弧段进行建模和参数求解，因此无需对干涉图进行解缠，可有效提高InSAR数据处理效率，考虑了观测数据在空间上的物理力学关系，因此无需对干涉图中的低相干区域进行掩膜，即可获取空间覆盖密度大的高精度InSAR形变监测结果。
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公开(公告)号：CN111398959B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202010265777.6
申请日：2020-04-07
摘要： 本发明提供了一种基于地表应力应变模型的InSAR时序地表形变监测方法，包括：步骤1，收集覆盖待监测区域的时序SAR影像，基于现有软件实现时序SAR影像的配准、差分干涉，生成满足预设时空基线阈值的干涉图；步骤2，基于干涉图中的所有像素点构建局部狄洛尼三角网。本发明利用地表应力应变模型来描述地表临近点形变之间的物理力学关系，可显著提高InSAR时序地表形变监测的精度，基于邻近点组成的弧段进行建模和参数求解，因此无需对干涉图进行解缠，可有效提高InSAR数据处理效率，考虑了观测数据在空间上的物理力学关系，因此无需对干涉图中的低相干区域进行掩膜，即可获取空间覆盖密度大的高精度InSAR形变监测结果。
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公开(公告)号：CN116977867A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310592218.X
申请日：2023-05-24
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/764 , G06T17/05 , G06F16/29
摘要： 本发明提供了一种InSAR‑DSM到DEM的自动编辑获取方法，该方法利用了SAR强度影像、SAR相干性信息、卫星成像信息以及可靠的公开外部数据，旨在全自动完成InSAR‑DSM到DEM的编辑处理，能够有效快速的完成InSAR‑DSM的数据异常识别与修复，并在此基础上自动识别水系与建筑区，分别针对水域、建筑区以及植被区进行自适应的高程编辑处理，在保证InSAR‑DSM数据完整的前提下，实现对水体与建筑区分别进行全自动的高程编辑，整个流程结构清晰，具有流程清晰、实现简单、处理范围大、自动化程度高等优点。
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公开(公告)号：CN110058236B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910423735.8
申请日：2019-05-21
申请人： 中南大学
摘要： 本发明公开了一种面向三维地表形变估计的InSAR和GNSS定权方法，包括：步骤1：利用待监测区域升轨和降轨InSAR数据，以及所述待监测区域的GNSS数据，基于地表应力应变模型及观测值成像几何建立未知点三维形变d0与周围点一定数量的InSAR/GNSS数据Li之间的函数关系；步骤2：对升轨和降轨InSAR和GNSS等观测值Li内部的Ki个观测数据进行相对定权，确定InSAR/GNSS各类观测值的初始权重矩阵Wi；步骤3：利用方差分量估计确定InSAR/GNSS各类观测值之间的精确权重矩阵基于最小二乘准则求解高精度的所述三维地表形变d0；步骤4：对每一个地表点经过上述步骤1‑3实现InSAR和GNSS融合估计高精度三维地表形变场。
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公开(公告)号：CN113281744B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202110265726.8
申请日：2021-03-11
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种基于假设检验和自适应形变模型的时序InSAR方法，包括：获取特定研究区域的时序SAR影像，对SAR影像进行配准、差分干涉、解缠，得到满足设定时空基线阈值InSAR干涉对数据集；将多主影像干涉图转化为单主影像时序相位，得到假设检验的观测数据；构建时间相关的三次函数和周期性函数组合作为原始形变模型，并将其转化为多元线性模型；根据所述观测数据对所述的多元线性模型参数进行假设检验，剔除假设检验不显著的模型参数，得到最终的形变模型；基于所述形变模型建立模型化的时序形变、地形残差与观测数据之间的观测方程并进行参数解算，得到地形残差和形变模型参数；在所述观测数据中提取出地形残差、去除大气影响，得到最终时序形变。
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公开(公告)号：CN114862892A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210601919.0
申请日：2022-05-30
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种基于增强深度边缘特征的二维及三维路面裂缝识别方法，包括：读入路面采集系统获取的三维路面数据/二维路面数据；数据预处理；三维路面数据姿态起伏/二维路面数据光照不均信息去除；边缘增强数据获取；整体嵌套边缘检测深度网络训练，根据训练模型获取测试数据边缘概率图；S6，对边缘概率图转化处理，获取路面数据强边缘信息；S7，强边缘选取和连接；S8，提取二维/三维路面的裂缝属性信息。本发明融合了路面横断面频率成分特性以及深度学习网络获取的多尺度边缘特性，对路面裂缝边缘进行增强，有助于二维、三维路面数据裂缝的准确提取，适用于二维、三维数据采集系统获取的多种典型路面的裂缝自动识别任务。
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公开(公告)号：CN111965645A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010795372.3
申请日：2020-08-10
申请人： 中南大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明公开了一种顾及几何约束的多基线植被高度反演方法及装置，其中方法包括：获取多景SAR影像进行预处理，得到多个干涉对各多种极化复相干系数；指定主干涉对和几何约束干涉对；指定RVoG模型作为植被高度反演模型，利用主干涉对的极化复相干系数建构观测方程组，并采用三阶段植被高度反演算法计算多参数初值；利用几何约束干涉对的极化复相干系数进行直线拟合，并构建有关于植被高度和消光系数的几何约束条件；利用各参数初值和几何约束条件，采用非线性迭代算法求解观测方程组中包括植被高度的未知参数。本发明在具有多景SAR影像的情况下，将植被参数与数据本身之间的关系转化为几何约束条件，植被高度反演效果较好。
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公开(公告)号：CN106767380B
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201710038785.5
申请日：2017-01-19
申请人： 中南大学
摘要： 本发明公开了一种基于两景SAR强度影像的矿区地表大量级三维形变估计方法，利用SAR强度偏移量追踪算法从两景SAR强度影像中生成矿区地表雷达视线向和方位向形变；基于矿区地表水平移动与下沉梯度的比例关系建立东西、南北方向水平移动与下沉之间的函数模型；分别建立矿区地表下沉与视线向和方位向形变的观测方程组；利用最小二乘法估计求解矿区地表下沉；基于求解的地表下沉，使用矿区地表水平移动与下沉梯度的比例关系估计矿区地表在东西、南北方向的水平移动。实现了仅利用两景SAR强度影像估计矿区地表大量级三维形变，有效地克服了传统方法无法从单个InSAR干涉对中获取大量级三维形变的局限。
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公开(公告)号：CN108594224A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810278794.6
申请日：2018-03-30
申请人： 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司 , 中南大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明提供了一种融合不同平台和轨道SAR数据的三维时序形变监测方法，包括以下步骤：第一步，选取干涉效果符合电力设施区域三维形变监测要求的不同平台的多时域高分辨率SAR影像；第二步，提取各个平台上电力设施区的公共永久散射体点，构建三维形变观测网，并求解出每个SAR影像上的观测弧段LOS向形变之差；第三步：根据形变模型、各个平台的成像时间以及各个平台的成像干涉组合，使用动态自适应滤波算法，融合不同成像时间的三维形变观测网，解算出动态三维时序形变。本发明融合不同平台和轨道的数据，克服InSAR形变监测只对LOS向形变敏感的问题。
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公开(公告)号：CN105938193B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201610554394.4
申请日：2016-07-14
申请人： 中南大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明公开了一种无需地面辅助的升降轨InSAR监测沉降区绝对地表形变的方法，首先利用升轨和降轨InSAR数据获取地表在两个不同斜距向上的相对地表形变测量值；然后融合升轨和降轨InSAR相对形变场估计地表在垂直向和东西向上的相对形变；进而利用东西向相对形变量级小于一定阈值的地面点计算升轨和降轨InSAR相对形变测量值的绝对偏移量；最后利用经绝对偏移量改正后的升轨和降轨InSAR形变值估计地表在垂直向和东西向上的绝对形变。突破了传统InSAR只能获取相对地表形变的技术瓶颈，无需布设地面控制点或者假设远场形变为零就可以得到地表在垂直向和东西向上的绝对形变结果。
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