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公开(公告)号：CN109118520A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810839560.4
申请日：2018-07-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 中国科学院遥感与数字地球研究所 , 国网山西省电力公司
CPC分类号： G06T7/246 , G01B11/02 , G06T7/30 , G06T2207/10044 , G06T2207/30184 , G06T2207/30232
摘要： 一种采动区电网杆塔位移监测方法及系统，包括：基于预先获取采动区地形的影像数据选择地面目标作为分布式散射体候选点；在分布式散射体候选点中确定分布式散射体点；基于分布式散射体点计算采动区地表形变量，根据所述地表形变量监测杆塔位移。该方案对输电线路采动区的地面沉降和地质变化有准确及时的反映，为电网杆塔位移监测提供快速、大面积的地表形变信息。并且为电网防灾减灾工作提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN109684910A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811272106.1
申请日：2018-10-30
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 一种网络检测输电线路地表环境变化的方法及系统，包括：获取数据输电线路所在地的原始图像和时间序列图像；将获取的原始图像和时间序列图像带入预先建立的全卷积网络预测模型得到所述原始图像和时间序列图像的当前地表元素特征图；将原始图像和所述当前地表元素特征图进行比对，确定所述输电线路地表环境是否发生变化，可在极短时间内成功提取裸地、建筑物、植被、道路以及阴影，准确率极高。
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公开(公告)号：CN104199027B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201410436028.X
申请日：2014-08-29
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所
摘要： 本发明公开了一种基于紧致极化雷达大面积近实时监测水稻物候期的方法，包括:(I)规划筹备、野外测量：选择合适的雷达数据源，结合其卫星过境时间规划开展野外同步测量的时间；野外同步测量得到GPS矢量文件和水稻样本点数据；将水稻样本点分为两个集合,A1为训练样本，A2为验证样本；(II)水稻分类:获取合适的紧致极化雷达影像、预处理、提取分析关键雷达参数；建立分类算法得到结果；利用验证样本进行分类精度评价；(III)物候反演：对A1中的每一个样本分析；提取分析关键雷达参数；建立反演算法；利用A2集合中的样本验证精度；调整确定有效雷达参数和算法。本发明具有监测范围尺度大、精细化程度高且实践推广性好的优点。
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公开(公告)号：CN104199027A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410436028.X
申请日：2014-08-29
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所
CPC分类号： G01S13/89 , G01S7/024 , G01S13/904
摘要： 本发明公开了一种基于紧致极化雷达大面积近实时监测水稻物候期的方法，包括:(I)规划筹备、野外测量：选择合适的雷达数据源，结合其卫星过境时间规划开展野外同步测量的时间；野外同步测量得到GPS矢量文件和水稻样本点数据；将水稻样本点分为两个集合,A1为训练样本，A2为验证样本；(II)水稻分类:获取合适的紧致极化雷达影像、预处理、提取分析关键雷达参数；建立分类算法得到结果；利用验证样本进行分类精度评价；(III)物候反演：对A1中的每一个样本分析；提取分析关键雷达参数；建立反演算法；利用A2集合中的样本验证精度；调整确定有效雷达参数和算法。本发明具有监测范围尺度大、精细化程度高且实践推广性好的优点。
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公开(公告)号：CN106258686B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201610659740.5
申请日：2016-08-11
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所
摘要： 本发明公开了一种改进的水云模型及应用该模型的水稻参数反演方法，所述水云模型在植被区场景构建中考虑了冠层异质性及其物候变化，在散射机理分析时考虑了植被与下垫面之间的二次散射，并建立了主要散射机理与植被参数之间的定量关系。该模型架构更加合理，更加符合水稻等作物生长发育的实际过程。所述水稻参数反演方法应用上述改进后的水云模型，基于极化SAR数据，充分考虑不同散射机理的贡献以及它们与不同水稻参数的相关性，发展成一种考虑冠层异质性及其物候变化的极化SAR水稻参数反演方法。该方法反演精度高、误差小，尤其能够准确反演水稻生长发育前几个物候期的参数，使得水稻长势监测及产量预估更加真实、准确、可靠。
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公开(公告)号：CN108766203A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810501345.3
申请日：2018-05-23
申请人： 中科卫星应用德清研究院 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC分类号： G09B29/00
摘要： 本申请公开一种紧致极化水稻制图的方法及系统，该方法包括：获取雷达数据源；规划所述样本田的属性特征数据的采集；接收所述样本田的属性特征数据均分为训练样本数据和验证样本数据；提取所述雷达数据源的特征参数预处理参数；得到所述样本田的响应值；计算所述样本中每个预处理参数所支持向量机的个数、并对所述预处理参数进行序列遍历搜寻得到多时相优选特征参数；对所述训练样本数据中的多时相优选特征参数进行支持向量机分类，建立优选参数建立决策树得到样本田分类结果；对所述样本田分类结果进行分类精度评价得到所述样本田的紧致极化水稻制图。本发明不需要通过大量人力去实地规划、区分，极大地节省了人力成本。
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公开(公告)号：CN108766203B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201810501345.3
申请日：2018-05-23
申请人： 中科卫星应用德清研究院 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC分类号： G09B29/00
摘要： 本申请公开一种紧致极化水稻制图的方法及系统，该方法包括：获取雷达数据源；规划所述样本田的属性特征数据的采集；接收所述样本田的属性特征数据均分为训练样本数据和验证样本数据；提取所述雷达数据源的特征参数预处理参数；得到所述样本田的响应值；计算所述样本中每个预处理参数所支持向量机的个数、并对所述预处理参数进行序列遍历搜寻得到多时相优选特征参数；对所述训练样本数据中的多时相优选特征参数进行支持向量机分类，建立优选参数建立决策树得到样本田分类结果；对所述样本田分类结果进行分类精度评价得到所述样本田的紧致极化水稻制图。本发明不需要通过大量人力去实地规划、区分，极大地节省了人力成本。
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公开(公告)号：CN106258686A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610659740.5
申请日：2016-08-11
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所
摘要： 本发明公开了一种改进的水云模型及应用该模型的水稻参数反演方法，所述水云模型在植被区场景构建中考虑了冠层异质性及其物候变化，在散射机理分析时考虑了植被与下垫面之间的二次散射，并建立了主要散射机理与植被参数之间的定量关系。该模型架构更加合理，更加符合水稻等作物生长发育的实际过程。所述水稻参数反演方法应用上述改进后的水云模型，基于极化SAR数据，充分考虑不同散射机理的贡献以及它们与不同水稻参数的相关性，发展成一种考虑冠层异质性及其物候变化的极化SAR水稻参数反演方法。该方法反演精度高、误差小，尤其能够准确反演水稻生长发育前几个物候期的参数，使得水稻长势监测及产量预估更加真实、准确、可靠。
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公开(公告)号：CN104062653B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201410339948.X
申请日：2014-07-17
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所
摘要： 本发明公开了一种基于三维微地貌重建的雷达遥感多尺度面粗糙度测量方法，包括如下步骤：(I)野外测量:第I-1步，确定测量方向；第I-2步，限定拍摄范围；第I-3步，铺设坐标控制尺；第I-4步，拍摄；第5步，重复步骤(I-1)-(I-4)进行多次测量；(II)内业处理：第II-1步，匹配“同名像对”；第II-2步，三维定标与精度验证；第II-3步，提取粗糙度采样点；第II-4步，筛选测量点，获取粗糙度曲线；第II-5步，计算多尺度下的粗糙度参数。本发明可以测量大范围的地表粗糙度，并且可以获取研究区域在不同波长尺度上的粗糙度，实现区域性的面粗糙度的测量，具有测量精度高、效率高、灵活方便及实用性强的特点，适于推广应用。
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公开(公告)号：CN104062653A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410339948.X
申请日：2014-07-17
申请人： 中国科学院遥感与数字地球研究所
摘要： 本发明公开了一种基于三维微地貌重建的雷达遥感多尺度面粗糙度测量方法，包括如下步骤：(I)野外测量:第I-1步，确定测量方向；第I-2步，限定拍摄范围；第I-3步，铺设坐标控制尺；第I-4步，拍摄；第5步，重复步骤(I-1)-(I-4)进行多次测量；(II)内业处理：第II-1步，匹配“同名像对”；第II-2步，三维定标与精度验证；第II-3步，提取粗糙度采样点；第II-4步，筛选测量点，获取粗糙度曲线；第II-5步，计算多尺度下的粗糙度参数。本发明可以测量大范围的地表粗糙度，并且可以获取研究区域在不同波长尺度上的粗糙度，实现区域性的面粗糙度的测量，具有测量精度高、效率高、灵活方便及实用性强的特点，适于推广应用。
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