[发明专利]一种多时相多极化SAR滑坡提取方法有效
| 申请号： | 202110783793.9 | 申请日： | 2021-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN113408547B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 高贵;张涛;高昇;曹敏;陈超;黄魁华;文毅;刘涛 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/40 | 分类号： | G06V10/40;G06V10/774;G06V10/764;G06T7/11;G06T7/155;G06T7/194 |
| 代理公司： | 国防科技大学专利服务中心 43202 | 代理人： | 关洪涛 |
| 地址： | 614202 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多时相多极化SAR滑坡提取方法，包括以下步骤：S1、获取滑坡与背景区域不同时相、不同极化方式SAR数据的时序后向散射系数并对其进行分析；S2、将滑坡与背景区域后向散射系数特征差异性达到设定值的不同时相、不同极化方式SAR数据进行组合处理，形成滑坡与背景区域的复合图像；S3、基于复合图像中滑坡与背景区域的后向散射系数特征统计结果，获取滑坡与背景区域的后向散射系数特征值，确定复合图像的中存在的地物类别并对其进行分割处理；S4、采用二值形态学方法消除分割处理后的结果中所存在的伪目标或伪背景信息。本发明提取到了较为完整的滑坡区域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多时 多极化 sar 滑坡 提取 方法 | ||
【主权项】：
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- 本发明提供一种基于深度学习的流场时变数据的压缩存储方法，包括以下步骤：基于测点的原始流场时程数据的测量；基于深度学习的流场数据特征提取与压缩；基于时程特征编码的流场低维表征与存储；基于编码与解码器的流场时变数据还原技术。本发明采用深度学习方法对流场时变特征进行提取与压缩，与传统采用图像存储等方法具有根本的不同，由于本方法采用了全新的数据类型进行流场存储，克服了传统方法中无法准确保留时变特征的缺点，是一种精度高、时变特征还原准确的方法。
- 基于深度学习的地物目标提取方法和装置-202310809185.X
- 王勇 - 中国科学院地理科学与资源研究所
- 2023-07-04 - 2023-10-13 - G06V10/40
- 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的地物目标提取方法和装置。该方法包括：获取待提取的第一遥感影像；基于所述第一遥感影像的空间分辨率，确定目标采样因子，以利用所述目标采样因子对所述第一遥感影像进行空间采样；将空间采样得到的第二遥感影像输入到训练好的地物提取模型中，得到所述第一遥感影像的地物目标提取结果；其中，所述地物提取模型是利用标签遥感影像对预设的深度学习网络进行训练得到的。本发明的技术方案能够有效提高地物提取性能和识别精度。
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