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[发明专利]基于冗余观测数对InSAR相位解缠绕网络的优化方法及装置-CN202310823025.0在审
发明人：王宝行;赵超英;李光荣;严明;陈恒译;李汶洪;陈立权;郑守住 -专利权人：闽江学院
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本申请提供一种基于冗余观测数对InSAR相位解缠绕网络的优化方法及装置。该方法在基于待监测区域内不同时刻观测的SLC影像，获取目标数量个短基线干涉图、相应干涉图的缠绕相位和相应干涉图中的候选点，得到每两个候选点相连形成的弧段对应的弧段相位差和空间网络；基于预设筛选条件和空间网络中各弧段的弧段相位差，对各弧段进行筛选，得到筛选后的相位解缠绕网络；对筛选后的相位解缠绕网络进行优化，得到优化后的相位解缠绕网络，之后采用基于边约束的线性规划算法，得到短基线干涉图中各弧段的解缠绕相位，通过解缠绕处理，得到当前相位解缠绕网络。该方法可同时兼顾和控制相位解缠绕精度和效率。
基于冗余观测 insar 相位缠绕网络优化方法装置

[发明专利]基于模拟退火算法的多时相InSAR相位解缠绕方法-CN202110617659.1有效
发明人：李汶洪;赵超英;王宝行;高壮;王哲 -专利权人：长安大学
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明属于InSAR信号处理技术领域，具体公开了一种基于模拟退火算法的多时相InSAR相位解缠绕方法，本发明采用稀疏相干点构建Delaunay三角网，作为初始网络；然后，计算时序残差，并用残差对网络优化过程进行定权，并用模拟退火算法对初始网络进行优化，优化过程中产生新的弧段，则要计算该弧段的时序残差并进行定权；最后，MCF相位解缠算法在优化后的网络上执行，获得解缠相位。本发明大大减少网络中不可靠弧段数量，提高解缠精度，同时计算复杂度低。
基于模拟退火算法多时 insar 相位缠绕方法

[发明专利]一种基于可靠冗余网络的InSAR相位解缠方法和系统-CN202011456738.0有效
发明人： 赵超英;李汶洪;王宝行;高壮 -专利权人：长安大学
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可靠冗余网络的InSAR相位解缠方法和系统，包括以下过程：获取待处理SAR图像的干涉图和干涉图上的相干点；基于相干点，构建连接网络；采用模糊度检测方法检测连接网络中的每一个弧段的模糊度，删除有模糊度的弧段，得到主网络和孤立点；将符合阈值要求的孤立点连接到主网络中，得到二次连接网络；基于二次连接网络，利用边缘相位解缠算法对干涉图进行解缠，得到干涉图中各相干点的解缠相位。本发明运用了带距离限制的自由网构网方法，不用对解缠图进行分块处理，避免了分块解缠算带来的相位跳变；运用了孤立点二次连接方法，尽可能保证相干点目标的密度，解缠结果精度高且对相位剧烈变化区域也能获得正确解缠相位。
一种基于可靠冗余网络 insar 相位方法系统

[发明专利]基于后向序贯最小二乘的地表形变监测方法及系统-CN202310187871.8在审
发明人： 赵超英;严明;王宝行;刘晓杰;李光荣 -专利权人：长安大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G01B15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于后向序贯最小二乘的地表形变监测方法及系统，方法包括：确定监测区域在当前时间段内每一个时间单元的第一形变速率及对应的协因数矩阵；确定监测区域在历史时间段内的SAR影像对应的多幅历史解缠干涉图；根据多个第一形变速率、协因数矩阵和多幅历史解缠干涉图，利用后向序贯最小二乘方法，确定历史时间段内的每一个时间单元的第二形变速率并更新第一形变速率；根据多个更新后的第一形变速率和多个第二形变速率，确定监测区域在当前时间段和历史时间段之间的累积形变。本发明可向后恢复历史时间的形变时间序列，方法简单，且因其计算过程中需要存储的数据较少，故可以极大地节省存储资源。
基于最小地表形变监测方法系统

[发明专利]基于激光点云数据的地表沉降监测方法及系统-CN202310161603.9在审
发明人： 赵超英;娄建起;李光荣;严明 -专利权人：长安大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G01C5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于激光点云数据的地表沉降监测方法及系统，方法包括获取待测区域在不同时间段内的第一期点云数据和第二期点云数据；确定每期点云数据中每条航带在Z坐标方向的航带偏差；根据航带偏差，确定每条航带的Z坐标改正数，并利用Z坐标改正数改正对应航带；根据改正航带后的第一期点云数据和第二期点云数据确定待测区域的地表沉降量。本发明能够提升点云数据航带间的相对精度，使其能够进行沉降量的差分计算，所得沉降监测结果更为精确。
基于激光数据地表沉降监测方法系统

[发明专利]地表变形监测方法、终端设备及计算机可读存储介质-CN202211501356.4在审
发明人： 赵超英;冯晓松;康亚;严明;辛瑜彬 -专利权人：长安大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种地表变形监测方法、终端设备及计算机可读存储介质，其中方法包括获取待监测区域不同监测时间的SAR影像，得到多幅SAR影像；根据多幅SAR影像构建小基线集，并对小基线集中的多幅SAR影像差分干涉后进行相位解缠，得到多幅相位解缠图；判断多幅相位解缠图的解缠相位是否满足预设条件，如否，则更新对应的相位解缠图；根据更新后的相位解缠图，确定待监测区域的变形序列。本发明能够充分利用基于多景SAR影像生成的冗余相位解缠图，自动识别并改正存在解缠误差与空值的解缠相位，提供精确的地表变形时间序列与完整的地表形变场，克服时间与空间失相干现象对监测结果的影响。
地表变形监测方法终端设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种复杂山区SAR影像与光学影像融合的滑坡监测方法-CN202210819982.1在审
发明人：杨成生;张本浩;魏云杰;朱赛楠;赵超英 -专利权人：长安大学
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂山区SAR影像与光学影像融合的滑坡监测方法，包括：利用R指数方法和GIS山体阴影模拟方法快速识别几何畸变区域、分析InSAR视线方向和地形的几何关系、将LOS方向的形变结果投影到坡面方向、SAR影像强度信息识别失相干区域、结合光学影像对InSAR识别结果进行判识、融合不同遥感数据。该方法提高滑坡识别的分辨率和识别结果可靠性。
一种复杂山区 sar 影像光学融合滑坡监测方法

[发明专利]融合SAR与光学偏移量技术的地表三维形变计算方法及系统-CN201911324493.3有效
发明人： 赵超英;陈立权;刘晓杰;陈恒祎;王宝行;丁明涛 -专利权人：长安大学
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了融合SAR与光学偏移量技术的地表三维形变计算方法及系统，包括：获取待监测区域形变前后的两景SAR数据，利用SAR偏移量跟踪方法根据两景单视复数影像计算待监测区域地表的方位向形变DAZI和视线向形变DLOS；获取待监测区域形变前后的两景光学，根据两景光学数据计算地表的南北向形变DNS和东西向形变DEW；最后通过公式(1)，获得地表的真实垂直向形变Dup、真实南北向形变Dns和真实东西向形变Dew。本发明方法和系统能够获得地表三维真实形变场，为诸如地震、滑坡等地质灾害的研究提供重要的技术支撑。
融合 sar 光学偏移技术地表三维形变计算方法系统

[发明专利]一种多源异构滑坡数据监测融合方法-CN202210013094.0有效
发明人：王利;张懿恺;许豪;赵超英;刘万林;成伟 -专利权人：长安大学
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种多源异构滑坡数据监测融合方法，包括：采用最大互信息系数方法MIC与灰色关联分析方法GRA结合的方式得到加权关联度，来反应多源异构滑坡监测变量对滑坡变形位移的影响作用和共有的变化趋势，进而根据加权关联度大小进行特征因子的优选，将优选得到的特征因子进行逐步回归拟合分析，得到相应的回归系数进而计算得到最终的回归方程及融合结果，对数据融合结果采用滑坡阶段性判别及趋势预测的方法来进行可靠性和有效性评价。该方法提出采用多源异构数据融合手段进行多变量的数据有效分析与处理，以获得更加可靠、准确的数据融合结果，为滑坡预测提供有价值的参考信息，从而有效的提高滑坡预测的精度。
一种多源异构滑坡数据监测融合方法

[发明专利]一种SAR偏移量二维形变时序计算方法及系统-CN202010229326.7有效
发明人： 赵超英;王宝行 -专利权人：长安大学
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种SAR偏移量二维形变时序计算方法及系统，包括：获取待监测地表区域在不同时间点的SLC影像，每两个不同时间点对应的SLC影像形成一组SLC影像对，得到多组SLC影像对；求取多组SLC影像对的二维形变数据L1；对待监测地表区域的每个监测点的形变建立复线性模型；根据复数模的最小化准则求解得到二维形变时间序列X1的估计值X(1)及X1的协因数矩阵动态更新待监测地表区域的二维形变时间序列。本发明通过建立复数模型，采用序贯最小二乘法求解二维形变时间序列，可以在不损失精度的情况下，可以动态更新每一景数据对应的形变，动态高精度获取形变时间序列，而且同时解算二维形变序列，动态更新效果好。
一种 sar 偏移二维形变时序计算方法系统

[发明专利]一种InSAR时序DEM误差估计方法-CN202211032656.2在审
发明人： 赵超英;李光荣;刘晓杰 -专利权人：长安大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种InSAR时序DEM误差估计方法，属于地形监测技术领域，能够解决传统SBAS‑InSAR技术中因为不同时间段DEM误差带来的形变时间序列和形变速率误差，以及无法获取不同时间段的填埋高度的问题。所述方法包括：S1、获取待监测区域的多幅单视复数影像，并对多幅单视复数影像进行差分干涉处理和相位优化处理，得到优化后的多幅干涉图；S2、对多幅干涉图进行相位解缠，得到多幅解缠图；S3、利用反演函数将多幅解缠图反转为多幅连续相位图，并根据多幅连续相位图获取每个像素的形变相位时间序列的n个分组时间点；S4、利用n个分组时间点将对应像素的形变相位时间序列分成n+1组，并获取每一组像素对应的DEM误差。本发明用于地形监测。
一种 insar 时序 dem 误差估计方法

[发明专利]一种融合多源SAR数据的潜在滑坡体积估算方法-CN202210801429.5在审
发明人：杨成生;熊国华;魏云杰;朱赛楠;赵超英 -专利权人：长安大学
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明提供了一种融合多源SAR数据的潜在滑坡体积估算方法，涉及地质灾害防治安全技术领域，包括如下步骤：InSAR形变监测、滑动面确定以及滑坡体积的估算。其中，InSAR形变监测包括SAR数据获取、形变监测与滑坡边界确定；滑动面通过Okada弹性位错模型进行确定，确定内容包括滑动面位置及形态；滑坡体积估算由积分可以计算得出。本发明通过获取滑动面的位置、形状和大小，并结合滑坡深度，利用该平面计算潜在滑坡的体积，精确判定潜在滑坡体的方量，为后续的数值模拟等滑坡灾害预测方法提供数据支持，具有较好的应用价值。
一种融合 sar 数据潜在滑坡体积估算方法

[发明专利]跨轨道高分三号SAR偏移量大梯度滑坡形变估计方法-CN202210734612.8在审
发明人： 赵超英;刘晓杰;陈立权;张玉宁 -专利权人：长安大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种跨轨道高分三号SAR偏移量大梯度滑坡形变估计方法，属于地表形变监测技术领域，能够解决现有SAR数据进行形变监测时，容易受到大的地形起伏和入射角差异的影响，从而导致滑坡监测难度较大的问题。所述方法包括：获取待监测区域滑坡前不同轨道上的SAR影像，并确定轨道内的主影像、轨道内的从影像、轨道间的主影像和轨道间的从影像；根据待监测区域的DEM数据和所有主影像，对所有对应的从影像进行正射校正和配准；将主影像和所有从影像组成多个偏移对，并根据多个偏移对获取待监测区域距离向和方位向的二维偏移量；根据待监测区域不同时间地表的二维偏移量，计算待监测区域的二维形变速率和时间序列。本发明用于地表大梯度滑坡监测。
轨道高分三号 sar 偏移梯度滑坡形变估计方法

[发明专利]一种融合DEM、光学遥感和形变信息的潜在滑坡识别方法-CN201910237520.7有效
发明人： 赵超英;荀张媛;刘晓杰 -专利权人：长安大学
申请日： 2019-03-27 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明属于潜在滑坡识别领域，提供了一种融合DEM、光学遥感和形变信息的潜在滑坡识别方法，具体包括：对研究区域内的SAR影像处理得到重采样后的形变速率图；获取研究区域的光学遥感影像数据和DEM数据，根据得到的研究区域的光学遥感影像数据和DEM数据，得到多个对象；根据重采样后的形变速率图和多个对象，处理得到利用面向对象分类技术获取的疑似滑坡区；选取研究区域内已知滑坡区和已知非滑坡区，得到优选阈值对应的疑似滑坡区域，与利用面向对象分类技术获取的疑似滑坡区进行结合，得到潜在滑坡区域；本发明操作简单，得到的疑似滑坡区域在空间上更加连续完整，有效减少了滑坡区域的错判漏判。
一种融合 dem 光学遥感形变信息潜在滑坡识别方法

[发明专利]基于宽度和深度傅里叶网络的高光谱遥感影像分类方法-CN202210589876.9在审
发明人：席江波;高思岩;姜万冬;赵超英;房建武 -专利权人：长安大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能和遥感领域，具体涉及基于宽度和深度傅里叶网络的高光谱遥感影像分类方法。本发明的宽度深层傅里叶神经网络，在宽度方向上使用傅里叶变换提取高光谱影像的空间和光谱信息，在深度方向上逐层添加宽傅里叶层，提取图像的分层特征，提高了学习效率和学习精度；将影像转换到频率域上对其进行特征提取，使用快速傅里叶变换来加速计算过程；并且由于只使用了有效的傅立叶变换输出分量，所以输出的数据量大大减少，因此本发明的宽度和深度傅里叶网络只需要很小的计算量；在宽度和深度傅里叶神经网络中添加了一个全连接层用于分类，通过使用最小二乘法学习全连接层中的权重，使得网络训练过程更加简化。
基于宽度深度傅里叶网络光谱遥感影像分类方法

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