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公开(公告)号：CN116299245B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310528019.2
申请日：2023-05-11
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种时序InSAR形变速率结果自适应镶嵌校正方法，如下：计算任意两个区域的形变速度场之间的交并比，提取满足条件的交并比对应的重叠区域；根据GNSS参考站的线性形变速率与对应的形变速度场的形变速率之差作为观测值，建立控制点方程；根据在重叠区域中各采样点上的形变速度之差建立连接点方程；将控制点方程与连接点方程形成速度场镶嵌校正模型，对速度场镶嵌校正模型进行解算；根据不同区域的形变速度场选择的改正模型不同，得到多个速度场镶嵌校正模型；对多个速度场镶嵌校正模型，使用K折交叉验证方法选择最优模型；使用最优模型解算出各区域每个形变速度场测量点的改正数，对时序InSAR的结果进行改正。
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公开(公告)号：CN115267781B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211193555.3
申请日：2022-09-28
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种基于多视SAR数据集的InSAR相干性估计方法，对配准后的n个原始单视时序SAR数据集先进行差分干涉，再进行L视处理，得到m景L视差分干涉图；对n个配准后的单视时序SAR数据集进行取模和平方运算，得到n个单视时序强度数据集，进行L视处理后得到n景L视时序强度数据集；设计满足L视时序强度数据集统计性质的独立同类像素选择方法，在每个滑动窗口内为每个参考中心像素选取来自相同影像质地的空间像素；然后以这些同类像素的均值作为种子值进行区域增长，用增长获取的邻域同类像素估计m景L视差分干涉图的相干性。本发明能在不进行分块的条件下，通过多视大幅度减小数据体积并同时改善估计精度，解决传统InSAR技术相干性估计效率低、可靠性差的技术问题。
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公开(公告)号：CN116485857B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202310497009.7
申请日：2023-05-05
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种基于多源遥感数据的高时间分辨率冰川厚度反演方法，如下：融合第三SAR影像对、光学影像对的各方向偏移量、与冰川三维流速矢量建立冰川表面三维流速方程；求解冰川表面三维流速方程，通过引入L1范数最小法来探测粗差并确定第一次平差的残差值；对残差值进行赋权得到权值；结合权值利用最小二乘准则得到三维流速的最佳估计值；三维流速的最佳估计值包括东西向、南北和垂直向；将由垂直向位移量求取的垂直速率分解为表面平行流和非表面平行流分量；结合东西向位移量、南北向位移量计算得到的水平速度矢量，与某一高度空间分辨率DEM数据进行高斯平滑滤波得到的表面坡度，计算表面平行流和非表面平行流分量。
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公开(公告)号：CN116299245A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310528019.2
申请日：2023-05-11
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种时序InSAR形变速率结果自适应镶嵌校正方法，如下：计算任意两个区域的形变速度场之间的交并比，提取满足条件的交并比对应的重叠区域；根据GNSS参考站的线性形变速率与对应的形变速度场的形变速率之差作为观测值，建立控制点方程；根据在重叠区域中各采样点上的形变速度之差建立连接点方程；将控制点方程与连接点方程形成速度场镶嵌校正模型，对速度场镶嵌校正模型进行解算；根据不同区域的形变速度场选择的改正模型不同，得到多个速度场镶嵌校正模型；对多个速度场镶嵌校正模型，使用K折交叉验证方法选择最优模型；使用最优模型解算出各区域每个形变速度场测量点的改正数，对时序InSAR的结果进行改正。
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公开(公告)号：CN115267781A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211193555.3
申请日：2022-09-28
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种基于多视SAR数据集的InSAR相干性估计方法，对配准后的n个原始单视时序SAR数据集先进行差分干涉，再进行L视处理，得到m景L视差分干涉图；对n个配准后的单视时序SAR数据集进行取模和平方运算，得到n个单视时序强度数据集，进行L视处理后得到n景L视时序强度数据集；设计满足L视时序强度数据集统计性质的独立同类像素选择方法，在每个滑动窗口内为每个参考中心像素选取来自相同影像质地的空间像素；然后以这些同类像素的均值作为种子值进行区域增长，用增长获取的邻域同类像素估计m景L视差分干涉图的相干性。本发明能在不进行分块的条件下，通过多视大幅度减小数据体积并同时改善估计精度，解决传统InSAR技术相干性估计效率低、可靠性差的技术问题。
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公开(公告)号：CN113610783A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110830747.X
申请日：2021-07-22
申请人： 中山大学
发明人： 蒋弥
摘要： 本发明公开了一种基于时序SAR强度图像变异系数的变化检测方法及装置，所述方法包括：获取待检测区域在预设时长内的若干个时间节点的SAR强度图像，得到时序SAR强度图像序列；根据时序SAR强度图像序列中每一空间像素点的强度时序样本，计算每一空间像素点的变异系数，继而根据每一空间像素点的变异系数，生成变异系数图；根据时序SAR强度图像序列，提取每一空间像素点所对应的统计同分布像素样本；根据每一空间像素点的统计同分布像素样本对变异系数图进行空间滤波，获得已滤波变异系数图；对已滤波变异系数图进行阈值分割，获得待检测区域的变化检测结果。通过实施本发明实施例能够提高变化检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113610781B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202110826661.X
申请日：2021-07-21
申请人： 中山大学
发明人： 蒋弥
摘要： 本发明公开了一种时序SAR图形的变化检测方法及装置，所述方法包括：获取SAR数据集，对所述SAR数据集进行取模与估计操作得到序列数据；对所述强度序列进行假设检验得到变化类样本，以及对所述相干性序列进行干涉对筛选得到稳定类样本；分别拟合所述变化类样本的变化特征与所述稳定类样本的稳定特征，得到条件分布参数；获取预设的滤波系数图，以所述条件分布参数为似然项并利用预设的图割算法将预设的滤波系数图进行阈值化，得到变化检测结果。本发明可以将时序SAR决策阈值转变为二分类并利用二分类进行变化检测，不但顾及变化的空间关联性，也避免了复杂的统计建模和聚类过程，缩短处理时间，区分数据中的微弱变化和噪声，以提高决策阈值的准确率。
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公开(公告)号：CN115453534B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211137798.5
申请日：2022-09-19
申请人： 中山大学
摘要： 本发明提供一种顾及解缠误差的序贯InSAR时序形变解算方法，如下：对历史N+1幅SAR影像序列，预处理得到解缠差分干涉相位图，建立性方程组；估计出历史形变相位，并引入M估计量，采用选权迭代法进行历史形变相位的求解，迭代得到协因数阵；获取新增N1景SAR影像，并与历史影像通过预处理，得到解算对象；对新增M1个观测值建立观测方程并写成误差方程的形式；根据历史形变相位建立虚拟观测方程，根据贝叶斯平差原理，构造目标函数；对目标函数求解得到序贯平差的参数估值；引入M估计量，采用选权迭代法，更新得到序贯平差的参数估值的协因数阵；通过对获得更新的序贯平差拟合获取形变速率参数。本发明方法避免参数估值受异常误差影响而歪曲，保证了时序InSAR序贯形变估计结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN115453534A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211137798.5
申请日：2022-09-19
申请人： 中山大学
摘要： 本发明提供一种顾及解缠误差的序贯InSAR时序形变解算方法，如下：对历史N+1幅SAR影像序列，预处理得到解缠差分干涉相位图，建立性方程组；估计出历史形变相位，并引入M估计量，采用选权迭代法进行历史形变相位的求解，迭代得到协因数阵；获取新增N1景SAR影像，并与历史影像通过预处理，得到解算对象；对新增M1个观测值建立观测方程并写成误差方程的形式；根据历史形变相位建立虚拟观测方程，根据贝叶斯平差原理，构造目标函数；对目标函数求解得到序贯平差的参数估值；引入M估计量，采用选权迭代法，更新得到序贯平差的参数估值的协因数阵；通过对获得更新的序贯平差拟合获取形变速率参数。本发明方法避免参数估值受异常误差影响而歪曲，保证了时序InSAR序贯形变估计结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN115291214A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211193554.9
申请日：2022-09-28
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种时序多极化SAR同质样本选取方法，如下：对原始时序多极化数据集处理，获得单视多极化强度数据集；获取配准后的单视多极化强度图像序列；将各时刻的单视多极化强度数据累加，形成总功率时序影像数据集；设计非参数自适应假设检验进行二分类；设定矩形滑动窗口，检验逐个比较矩形滑动窗口内每个空间像素的总功率时序样本与中心参考像素的时间样本的统计相似度，获得空间像素的同质样本；将每个空间像素作为中心参考像素，通过矩形滑动窗口遍历整个图像空间位置，获取每个空间像素的同质样本。本发明利用多极化数据集最大化信息量，运用自适应假设检验方法，能提高同质样本选取的精度，确保时序InSAR形变监测的可靠性。
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