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公开(公告)号：CN110399832B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201910676471.7
申请日：2019-07-25
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本申请实施例公开了基于相干性的TomoSAR植被病虫害监测方法及装置。该监测方法的一具体实施方式包括：基于获取的目标植被的合成孔径雷达图像数据得到目标图像数据；采用多信号分类算法对目标图像数据进行处理，得到目标植被的三维结构数据；将目标植被的三维结构数据与样本植被数据进行相干性分析；根据分析结果确定目标植被的病虫害状况。这种实施方式可以对植被进行全天时、全天候监测，而且能够实现高度向植被结构的高精度测量，有助于提高植被病虫害监测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN110378896B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201910676975.9
申请日：2019-07-25
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本申请实施例公开了基于极化相干性的TomoSAR植被病虫害监测方法及装置。该监测方法的一具体实施方式包括：基于获取的目标植被的合成孔径雷达图像数据得到目标图像数据；采用最小方差无畸变响应波束形成算法对目标图像数据进行处理，得到目标植被的三维结构数据；将目标植被的三维结构数据与样本植被数据进行相干性分析；根据分析结果确定目标植被的病虫害状况。这种实施方式可以对植被进行全天时、全天候监测，而且能够实现高度向植被结构的高精度测量，有助于提高植被病虫害监测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN110378894B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201910676482.5
申请日：2019-07-25
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本申请实施例公开了基于相关性的TomoSAR植被病虫害监测方法及装置。该监测方法的一具体实施方式包括：基于获取的目标植被的合成孔径雷达图像数据得到目标图像数据；对目标图像数据进行层析成像处理，得到目标植被的三维监测数据；将目标植被的三维监测数据与样本植被数据进行相关性分析；根据分析结果确定目标植被的病虫害状况。这种实施方式可以对植被进行全天时、全天候监测，而且能够实现高度向植被结构的高精度测量，有助于提高植被病虫害监测结果的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110399832A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910676471.7
申请日：2019-07-25
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本申请实施例公开了基于相干性的TomoSAR植被病虫害监测方法及装置。该监测方法的一具体实施方式包括：基于获取的目标植被的合成孔径雷达图像数据得到目标图像数据；采用多信号分类算法对目标图像数据进行处理，得到目标植被的三维结构数据；将目标植被的三维结构数据与样本植被数据进行相干性分析；根据分析结果确定目标植被的病虫害状况。这种实施方式可以对植被进行全天时、全天候监测，而且能够实现高度向植被结构的高精度测量，有助于提高植被病虫害监测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN110956602B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201911301265.4
申请日：2019-12-17
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06T5/50 , G06T7/12 , G06V10/762 , G06V10/80
Abstract: 本申请提供了一种变化区域的确定方法、装置及存储介质，其中，确定方法包括：获取目标区域的第一图像和第二图像，其中，第一图像和第二图像的采集时间不同；基于第一图像和第二图像，计算得到相干系数图；以及，基于第一图像和第二图像，计算得到对数比值图；基于相干系数图和对数比值图进行融合计算，得到融合差异图；利用聚类算法，对融合差异图进行分割，并对分割得到的每个像素进行二值化处理，确定目标区域内的变化区域。本申请提供的变化区域的确定方法中，对地基雷达图像(第一图像和第二图像)进行一系列的计算，来确定目标区域是否存在变化，以及目标区域内的变化区域，精确度较高。
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公开(公告)号：CN110956602A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911301265.4
申请日：2019-12-17
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本申请提供了一种变化区域的确定方法、装置及存储介质，其中，确定方法包括：获取目标区域的第一图像和第二图像，其中，第一图像和第二图像的采集时间不同；基于第一图像和第二图像，计算得到相干系数图；以及，基于第一图像和第二图像，计算得到对数比值图；基于相干系数图和对数比值图进行融合计算，得到融合差异图；利用聚类算法，对融合差异图进行分割，并对分割得到的每个像素进行二值化处理，确定目标区域内的变化区域。本申请提供的变化区域的确定方法中，对地基雷达图像(第一图像和第二图像)进行一系列的计算，来确定目标区域是否存在变化，以及目标区域内的变化区域，精确度较高。
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公开(公告)号：CN110378894A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910676482.5
申请日：2019-07-25
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本申请实施例公开了基于相关性的TomoSAR植被病虫害监测方法及装置。该监测方法的一具体实施方式包括：基于获取的目标植被的合成孔径雷达图像数据得到目标图像数据；对目标图像数据进行层析成像处理，得到目标植被的三维监测数据；将目标植被的三维监测数据与样本植被数据进行相关性分析；根据分析结果确定目标植被的病虫害状况。这种实施方式可以对植被进行全天时、全天候监测，而且能够实现高度向植被结构的高精度测量，有助于提高植被病虫害监测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN110378896A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910676975.9
申请日：2019-07-25
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本申请实施例公开了基于极化相干性的TomoSAR植被病虫害监测方法及装置。该监测方法的一具体实施方式包括：基于获取的目标植被的合成孔径雷达图像数据得到目标图像数据；采用最小方差无畸变响应波束形成算法对目标图像数据进行处理，得到目标植被的三维结构数据；将目标植被的三维结构数据与样本植被数据进行相干性分析；根据分析结果确定目标植被的病虫害状况。这种实施方式可以对植被进行全天时、全天候监测，而且能够实现高度向植被结构的高精度测量，有助于提高植被病虫害监测结果的准确度。
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