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申请/专利权人：中南大学
摘要：本公开实施例中提供了一种基于深度学习的分布式散射体形变监测方法、系统及设备，属于图像处理技术领域，具体包括：采集目标区域的多景时间序列的SAR图像；对全部SAR图像进行配准和干涉；利用配准后的SAR图像训练SAE网络，得到分类模型；使用分类模型对时域平均SAR图像进行分类，得到分类结果；根据分类结果提取与其对应的SAR图像中每个像素的同质像素，并记录每个像素的同质像素和位置索引；根据全部同质像素和位置索引进行相位优化和相干性估计后，计算InSAR监测点上的绝对参数。通过本公开实施方案，将深度学习影像分类的结果用于同质像素选择及分布式散射体形变监测，提高了InSAR点密度和形变监测精准度。
主权项：1.一种基于深度学习的分布式散射体形变监测方法，其特征在于，包括：采集目标区域的多景时间序列的SAR图像；对全部所述SAR图像进行配准和干涉；利用配准后的SAR图像训练SAE网络，得到分类模型；使用所述分类模型对时域平均SAR图像进行分类，得到所述时域平均SAR图像对应的分类结果；根据所述分类结果提取与其对应的SAR图像中每个像素的同质像素，并记录每个像素的同质像素和位置索引；根据全部所述同质像素和位置索引进行相位优化和相干性估计后，计算InSAR监测点上的绝对参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 基于深度学习的分布式散射体形变监测方法、系统及设备
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