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公开(公告)号：CN113591775A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110916652.X
申请日：2021-08-11
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种结合高光谱特征的多光谱遥感影像特定地物提取方法，包括以下步骤：S1,采集待测区域中若干个不同区域的斜坡散粒体及岩石的高光谱数据，其中岩石高光谱数据包括新鲜面光谱曲线和风化面的光谱曲线；S2，基于所采集到的斜坡散粒体及岩石的高光谱数据，获得斜坡散粒体的高光谱特征；S3，利用卫星获取待测区域的多光谱遥感影像，对所述多光谱遥感影像进行处理，得到分类特征对象和解译的多光谱影像；S4，基于所述解译的多光谱影像和所述斜坡散粒体的高光谱特征，对所述分类特征对象进行特征提取，得到斜坡散粒体的特征参数；S5，基于所述斜坡散粒体的特征参数进行地物提取。本发明显著的提高了斜坡散粒体的提取精度。
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公开(公告)号：CN112269176A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011094157.7
申请日：2020-10-14
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开一种矿山地表沉陷早期识别监测方法，首先利用振幅离差法选取PS，然后利用分类信息和数理统计方法相结合进行DS点识别，结合PS和DS，使用Delaunay三角网并附加距离限制原则连接选定的测量点，利用大气模型法、时间域的高通滤波和空间域的低通滤波中的一种方法去除大气相位以减小大气相位APS效应、DEM残差和轨道误差，最后估计DEM误差和形变速率；本发明利用PS和DS的鲁棒性进行形变估计的技术，能够在较大区域的矿山进行高密度的地表沉陷早期识别，可以在矿山大范围内快速、准确地获取地表沉陷信息，提高沉陷区的识别速率、精度和监测密度，对矿山地表沉陷区的早期识别和监测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116597226A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310622186.3
申请日：2023-05-30
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/13
Abstract: 本发明公开了一种多年冻土InSAR时序趋势预测的方法，包括：获取多年冻土区SAR影像数据，并对所述SAR影像数据进行处理，获取符合相干性的干涉图；利用大气校正和精密轨道参数对所述干涉图进行校正，获取校正后的干涉图；基于所述校正之后的干涉图，利用反演策略获取所述校正后的干涉图的形变数据；构建改进的Prophe模型，基于所述形变数据和所述改进的Prophe模型，对多年冻土区进行长时序趋势预测。本发明能够在极端气候环境下高效、安全、精确地预测冻土形变趋势，提升冻土区的监测维度、灾害预警精度以及工程安全系数，对多年冻土区的未来预警和研究具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112269176B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202011094157.7
申请日：2020-10-14
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开一种矿山地表沉陷早期识别监测方法，首先利用振幅离差法选取PS，然后利用分类信息和数理统计方法相结合进行DS点识别，结合PS和DS，使用Delaunay三角网并附加距离限制原则连接选定的测量点，利用大气模型法、时间域的高通滤波和空间域的低通滤波中的一种方法去除大气相位以减小大气相位APS效应、DEM残差和轨道误差，最后估计DEM误差和形变速率；本发明利用PS和DS的鲁棒性进行形变估计的技术，能够在较大区域的矿山进行高密度的地表沉陷早期识别，可以在矿山大范围内快速、准确地获取地表沉陷信息，提高沉陷区的识别速率、精度和监测密度，对矿山地表沉陷区的早期识别和监测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116597226B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202310622186.3
申请日：2023-05-30
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/13
Abstract: 本发明公开了一种多年冻土InSAR时序趋势预测的方法，包括：获取多年冻土区SAR影像数据，并对所述SAR影像数据进行处理，获取符合相干性的干涉图；利用大气校正和精密轨道参数对所述干涉图进行校正，获取校正后的干涉图；基于所述校正之后的干涉图，利用反演策略获取所述校正后的干涉图的形变数据；构建改进的Prophe模型，基于所述形变数据和所述改进的Prophe模型，对多年冻土区进行长时序趋势预测。本发明能够在极端气候环境下高效、安全、精确地预测冻土形变趋势，提升冻土区的监测维度、灾害预警精度以及工程安全系数，对多年冻土区的未来预警和研究具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118072106A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410395610.X
申请日：2024-04-02
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/13 , G06V10/774 , G06F17/11 , G06N20/00 , G06N3/0499 , G06N5/01
Abstract: 本申请涉及地质灾害预警领域，公开了一种滑坡隐患识别及易发性评价方法，包括以下步骤：S1、基础数据收集和滑坡数据库构建；步骤S2、环境因子的提取与共线性诊断；S3、利用SBAS‑I nSAR技术获取研究区域的地表形变数据；S4、基于地形、地质和气象因素，构建滑坡易发性评价的I V‑MLP模型；S5、结合地表形变数据和模型的结果，生成LSR，输出滑坡易发性评价指数；其中，所述LSR用于识别滑坡隐患区域，并对易发性进行评价。本发明通过将传统机器学习神经网络模型方法与SBAS‑I nSAR技术相结合，可获得准确有效的滑坡易发性分区图，在评估滑坡发生概率方面具有较好的效果。可以实现对滑坡易发区域的高精度识别和评价。
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公开(公告)号：CN116608900A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310538196.9
申请日：2023-05-11
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种地质生态环境动态评价方法，包括：获取地质生态环境数据；基于所述地质生态环境数据，获取评价指标；计算所述评价指标，并对所述评价指标的计算结果进行分析；基于分析结果，获取地质生态环境动态情况。该方法可以对不同的目标区域进行地质生态环境评价，不仅参考了传统的生态环境评价的参数指标和方法，也结合了差分干涉测量监测地表形变的优势，并且考虑了社会经济指标对于区域生态地质环境的影响，这对于定量化综合评价生态地质环境提供了新方法。
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公开(公告)号：CN118072106B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410395610.X
申请日：2024-04-02
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F18/2415 , G06V20/13 , G06F18/2431 , G06N3/0499
Abstract: 本申请涉及地质灾害预警领域，公开了一种滑坡隐患识别及易发性评价方法，包括以下步骤：S1、基础数据收集和滑坡数据库构建；步骤S2、环境因子的提取与共线性诊断；S3、利用SBAS‑I nSAR技术获取研究区域的地表形变数据；S4、基于地形、地质和气象因素，构建滑坡易发性评价的I V‑MLP模型；S5、结合地表形变数据和模型的结果，生成LSR，输出滑坡易发性评价指数；其中，所述LSR用于识别滑坡隐患区域，并对易发性进行评价。本发明通过将传统机器学习神经网络模型方法与SBAS‑I nSAR技术相结合，可获得准确有效的滑坡易发性分区图，在评估滑坡发生概率方面具有较好的效果。可以实现对滑坡易发区域的高精度识别和评价。
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公开(公告)号：CN118470245A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410588377.7
申请日：2024-05-13
Applicant: 武汉工程大学 , 湖北省地理国情监测中心
Abstract: 本发明涉及三维建模技术，具体公开了一种三维模型局部更新方法、系统及存储介质，该方法包括：获取研究区域的历史三维模型数据和更新三维模型数据，将更新三维模型数据中的可替换模型导入历史三维模型中，绘制三维模型边界线；将三维模型边界线和历史三维模型的三角形网格投影到XOY平面，通过物理分割和重构实现三角形网格切割和重构；使用ICP迭代最近点算法对历史三维模型与可替换模型接边处进行节点拟合，其中，通过点与点之间的配准来进行旋转和平移进行迭代拟合；更新后三维模型集成。本发明使用ICP迭代最近点算法对历史三维模型与可替换模型接边处进行节点拟合，提高三维模型局部更新效率和精度。
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公开(公告)号：CN117195750B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311464482.1
申请日：2023-11-07
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种参考时序形变的滑坡灾害敏感性模型构建方法，涉及地质灾害预警技术领域，步骤包括：构建影响因子数据库并提取评价指标；对评价指标进行最优离散化；对评价指标进行筛选；基于筛选后的评价指标，采用确定性因素模型与支持向量机模型构建滑坡敏感性评价模型，并获取滑坡敏感性值；基于ROC曲线验证滑坡敏感性评价模型的精度；基于自然断点法对滑坡敏感性值进行划分；将SBAS‑InSAR模型与滑坡敏感性评价模型相结合，获取综合评价结果；基于综合评价结果对研究区域进行敏感区域划分。本方法将神经网络模型方法与InSAR技术相结合，获得准确有效的滑坡敏感性分区图，在
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