[发明专利]一种基于机器学习重建高时空分辨率地面沉降信息的方法有效
| 申请号： | 202110669387.X | 申请日： | 2021-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN113378945B | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 柯樱海;吕明苑;李小娟;郭琳;宫辉力;张可;王展鹏;朱丽娟 | 申请（专利权）人： | 首都师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G01C5/00 |
| 代理公司： | 北京保识知识产权代理事务所(普通合伙) 11874 | 代理人： | 张晶 |
| 地址： | 100048 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习重建高时空分辨率地面沉降信息的方法，步骤如下：S1、获取覆盖研究区范围的SAR观测影像数据；S2、获取覆盖研究区范围的特征数据集；S3、获取长时序地面沉降信息；S4、基于长时序的地面沉降信息，利用多项式拟合的方法对沉降曲线进行拟合，并获取多项式的相关参数；S5、结合Fishnet空间分析和滑动窗口判别的方法对数据缺失的位置定位；S6、利用机器学习重建数据缺失位置的沉降信息；S7、将重建后的沉降信息与PS‑InSAR结果叠加，最终获取高时空分辨率的地面沉降信息。本发明利用多输出机器学习的方法重建城市中时空相干性低、稳定性较差区域的地面沉降信息，最终获取大范围、高精度、高时空分辨率地面沉降信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 重建 时空 分辨率 地面沉降 信息 方法 | ||
【主权项】：
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