联合PS目标与DS目标的双极化相位优化地表形变监测方法

    公开(公告)号:CN113204023B

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202110507977.2

    申请日:2021-05-10

    IPC分类号: G01S13/90 G01B7/16

    摘要: 本发明提供一种联合PS目标与DS目标的双极化相位优化地表形变监测方法,利用平均幅度阈值法分别选取VV、VH双极化数据的PS目标,将两种极化数据的PS目标合并。再利用Anderson‑Darling检验和平均幅度阈值法识别DS目标,对DS目标采用自适应均值滤波进行降噪处理。基于PS目标和DS目标生成时空间相干矩阵,采用相干矩阵特征值分解方法分离出第一主成分,即最大特征值,采用BGSM算法寻找最优散射机制使得第一主成分相位贡献达到最大,可以有效改善相干点目标密度和提高相位质量,最后联合PS目标与DS目标反演地表形变。

    一种基于PS目标时空间相干矩阵的极化相位优化方法

    公开(公告)号:CN113189586A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110360335.4

    申请日:2021-04-02

    IPC分类号: G01S13/90

    摘要: 本发明提供一种基于PS目标时空间相干矩阵的极化相位优化方法,利用振幅离差值分别选取VV、VH双极化数据的PS目标,将两种极化数据的PS目标合并后生成时空间相干矩阵,采用相干矩阵特征值分解方法分离出第一主成分,即最大特征值,并采用ESPO算法寻找最优投影矢量使得第一主成分贡献率达到最大,最终相较于单极化数据能有效增加PS点数量,还能提高主导信号比重,从而减少噪声,提高PS目标相位质量。

    基于MODIS-Landsat遥感数据的地表温度时空融合方法及装置

    公开(公告)号:CN116956537A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202211727430.4

    申请日:2022-12-30

    摘要: 本发明公开了一种基于MODIS‑Landsat遥感数据的地表温度时空融合方法及装置,通过利用GEE云平台托管的地表温度与土地覆盖产品,顾及该平台像元级并行运算的特点,提出了GEE‑STFM时空融合模型。该模型借鉴了传统权重模型的核心理念,首先通过多期Landsat地表温度产品合成解决模型输入数据缺失问题,其次结合时域重建后的MOD11A1产品构成基准影像对,进而采用土地覆盖利用产品来获取相似像元,并用空间滤波代替传统权重模型的移动窗口,最终通过加权融合的方式来计算缺失时刻的高空间分辨率地表温度产品。该方法极大降低了输入数据的门槛,且在大范围研究区内具有良好的应用价值,能够在一定程度上弥补国内高时空分辨率连续地表温度产品的数据空白。

    基于叠掩信息的SAR图像多类型建筑物高度估计方法

    公开(公告)号:CN112883796A

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN202110069225.2

    申请日:2021-01-19

    摘要: 本发明提供了一种基于叠掩信息的SAR图像多类型建筑物高度估计方法。该方法包括:从高分辨率SAR图像中提取建筑物的叠掩区,按叠掩区的形状变异参数对所述叠掩区进行定性分类,分为:低层建筑物叠掩区、中层建筑物叠掩区和高层建筑物叠掩区;采取不同提取方法分别提取所述低层建筑物叠掩区、所述中层建筑物叠掩区和所述高层建筑物叠掩区的叠掩尺寸信息;根据叠掩尺寸信息结合建筑物的成像几何关系估算建筑物高度。本发明根据不同建筑物类别采取不同建筑物高度信息提取方法,能有效的提取出较为准确的楼层高度信息。

    基于MODIS遥感数据的逐日地表温度重建方法及装置

    公开(公告)号:CN116227142A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202211727441.2

    申请日:2022-12-30

    摘要: 本发明提供一种基于MODIS遥感数据的逐日地表温度重建方法及装置。该方法能够在个人终端或云平台(如:GoogleEarthEngine)上独立实现假定晴空条件下任意区域的每日地表温度重建。该模型首先采用最邻近时相线性插值对以云污染为首的缺失值进行初步填充,再通过临年同期数据的加权融合缩小缺失范围,对于存在的噪声点和过拟合问题,引入信号学中的SG滤波进行平滑和校正,最终生成逐日1km的无缝地表温度产品。验证结果表明,该发明获得的产品能够较好地反映假定晴空下地表温度的真实状态,更能在排除天气因素干扰后有效反映地表温度的季节性特征,在长时序分析研究中更具有可靠性。

    基于叠掩信息的SAR图像多类型建筑物高度估计方法

    公开(公告)号:CN112883796B

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202110069225.2

    申请日:2021-01-19

    摘要: 本发明提供了一种基于叠掩信息的SAR图像多类型建筑物高度估计方法。该方法包括:从高分辨率SAR图像中提取建筑物的叠掩区,按叠掩区的形状变异参数对所述叠掩区进行定性分类,分为:低层建筑物叠掩区、中层建筑物叠掩区和高层建筑物叠掩区;采取不同提取方法分别提取所述低层建筑物叠掩区、所述中层建筑物叠掩区和所述高层建筑物叠掩区的叠掩尺寸信息;根据叠掩尺寸信息结合建筑物的成像几何关系估算建筑物高度。本发明根据不同建筑物类别采取不同建筑物高度信息提取方法,能有效的提取出较为准确的楼层高度信息。

    基于多光谱数据的局部气候区分类方法及系统

    公开(公告)号:CN115761363A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211496136.7

    申请日:2022-11-24

    摘要: 本发明提供一种基于多光谱数据的局部气候区分类方法,包括:对原始Sentinel‑2图像进行预处理,获得待分类图像;在基于深度学习的Tensorflow中的keras框架中搭建初始多层卷积神经网络;在初始多层卷积神经网络中增加残差连接和注意力机制模块,获得第一优化阶段卷积神经网络;采用深度可分离卷积层替换第一优化阶段卷积神经网络中的普通卷积层,获得最终卷积神经网络;采用基于LCZ分类的训练数据集对最终卷积神经网络进行训练,获得最优模型;将待分类图像输入最优模型进行分类,获得目标区域的LCZ分类图。本发明构建了一种全新的最优模型,该最优模型可用于抽象和学习有意义的复杂的上下文特征,总体分类准确率较同行模型更高,且具有更强的鲁棒性。

    一种基于PS目标时空间相干矩阵的极化相位优化方法

    公开(公告)号:CN113189586B

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202110360335.4

    申请日:2021-04-02

    IPC分类号: G01S13/90

    摘要: 本发明提供一种基于PS目标时空间相干矩阵的极化相位优化方法,利用振幅离差值分别选取VV、VH双极化数据的PS目标,将两种极化数据的PS目标合并后生成时空间相干矩阵,采用相干矩阵特征值分解方法分离出第一主成分,即最大特征值,并采用ESPO算法寻找最优投影矢量使得第一主成分贡献率达到最大,最终相较于单极化数据能有效增加PS点数量,还能提高主导信号比重,从而减少噪声,提高PS目标相位质量。