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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN109884279A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910270926.5
申请日：2019-04-04
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本申请实施例公开了土壤含水量的反演方法和反演装置。该方法的一具体实施方式包括：利用光学遥感数据对目标分析土壤进行区域分类；基于区域分类结果，利用微波遥感数据反演位于有效区域的目标分析土壤的土壤含水量；采集目标分析土壤的土壤含水量的实测数据，并根据实测数据对反演得到的土壤含水量数据进行误差校正；根据区域分类结果和校正后的土壤含水量数据，生成目标分析土壤的土壤含水量数据。这种实施方式融合了多种数据进行土壤含水量的反演，在一定程度上可以弥补单一数据反演的不足，有助于提高土壤含水量反演的准确度。
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公开(公告)号：CN111125622A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911167893.8
申请日：2019-11-25
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了一种改进的混合Freeman/Eigenvalue分解方法，步骤包括：获得全极化SAR数据相干矩阵，并进行滤波；判断全极化SAR数据中像素点处的主导散射机制；根据主导散射机制判断结果，计算像素点处表面散射功率、二次散射功率和体散射功率；得到分解后的RGB合成图。本发明能够有效的解决体散射功率过估计、表面散射和二次散射产生负功率的现象；针对自然目标区域和人造目标区域，选择不同的体散射模型，并且针对自然目标区域引入广义体散射模型，解决了传统分解方法的体散射模型有限，不能够总是满足实际情况的问题；本发明方法能够得到更加精确的目标散射特性分解图，可以在地物类型的分类中得到更加准确的分类类别。
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公开(公告)号：CN110412573A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910728872.2
申请日：2019-08-08
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种极化SAR图像分解方法及存储介质，该极化SAR图像分解方法包括：获取全极化SAR图像数据的极化相干矩阵T；判断全极化SAR图像数据中每个像素点处的主导散射机制，并根据主导散射机制对像素点处的相干矩阵T进行修正，获得修正后的相干矩阵T′；对修正后的相干矩阵T′进行四分量目标分解，求解螺旋体散射、体散射、表面散射和偶次散射的功率值。本发明根据像素点的主导机制进行相应的方位角补偿和相位角旋转操作，大幅度降低了体散射的过度估计现象，并解决了表面散射和偶次散射产生的负功率现象；另外，引入自适应体散射模型调整，能够使HH和VV分量比例连续变化，使分解结果更接近实际地物目标的散射机理。
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公开(公告)号：CN109615025A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811621588.7
申请日：2018-12-28
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了一种快速地物分类方法，属于遥感地物分类技术领域。该快速地物分类方法包括以下步骤：S1读入待分类图像的极化后向散射矩阵SS并获得目标平均相干矩阵TT；S2对该目标平均相干矩阵TT进行归一化，获得归一化后的目标平均相干矩阵NTT；S3根据该归一化后的目标平均相干矩阵，获得该归一化后的目标平均相干矩阵NTT的首元素NTT1；S4根据该首元素NTT1计算该归一化后的目标平均相干矩阵NTT的元素平方和Q；S5根据该首元素NTT1和该元素平方和Q的取值确定地物的类别。本发明提供的快速地物分类方法使用参数替代的方法，提高了运算效率，且用元素平方和Q与首元素NTT1组成的平面分类图代替了H/α平面分类图，使得分类效果与已有分类效果一致。
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