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基于SLIC的哨兵1号雷达数据水体信息提取
被引量：
12
1
作者
湛南渝
李小涛
+1 位作者
路京选
许文波
《人民长江》
北大核心
2020年第4期213-217,225,共6页
针对水域面积较少时水体信息提取困难的问题,提出了以Sentinel-1A SAR为数据源,用简化的SLIC超像素分割算法对图像进行分割,根据相似度将分割后图像进行分层区域合并,将图像二值化得到最终水体信息的方法。将提取的信息与Otsu阈值法提...
针对水域面积较少时水体信息提取困难的问题,提出了以Sentinel-1A SAR为数据源,用简化的SLIC超像素分割算法对图像进行分割,根据相似度将分割后图像进行分层区域合并,将图像二值化得到最终水体信息的方法。将提取的信息与Otsu阈值法提取的水体信息进行对比分析,结果表明:水体提取算法相比Otsu阈值法有效提升了水体信息提取的效率和精度,对于防汛减灾具有重要的科学价值。将提出的方法应用于2019年7月份的株洲洪水监测,取得了较好的效果。
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关键词
水体信息提取
SLIC
分层区域合并
合成孔径
雷达
哨兵1号雷达
株洲
湘江
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职称材料
基于深度学习的Sentinel-1双极化SAR台风海况下海面风速反演方法
2
作者
李潇寒
闫秋双
+1 位作者
范陈清
张杰
《电波科学学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期1095-1101,共7页
实现台风海况下海面风场的高精度观测,对防灾减灾等具有重要意义。传统方法使用地球物理模型函数反演风速,需要外部风向信息的输入,风向的精度将直接影响风速反演的精度。深度神经网络方法将传统方法与数据挖掘相融合,使用此方法反演海...
实现台风海况下海面风场的高精度观测,对防灾减灾等具有重要意义。传统方法使用地球物理模型函数反演风速,需要外部风向信息的输入,风向的精度将直接影响风速反演的精度。深度神经网络方法将传统方法与数据挖掘相融合,使用此方法反演海面风速,不需要外部风向信息的输入,简化了反演过程,开拓了合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)海面风速反演的新发展方向,但其拟合能力有限。为实现高精度且无需外部风向信息输入的海面风速反演,本文提出了一种基于DenseNet深度学习模型的Sentinel-1双极化SAR台风海况下海面风速反演方法。实验结果表明,本文方法反演风速的均方根误差为1.741 8 m/s,相关度可达0.9以上,优于传统方法和深度神经网络方法的反演结果。本文提出的方法进一步证明了深度学习技术在SAR海面风场反演领域的有效性,可为海面风场反演提供新思路,开辟新方向。
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关键词
哨兵
一
号
合成孔径
雷达
(Sentinel-1
SAR)
海面风速反演
深度学习
数据挖掘
台风
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职称材料
基于MT-InSAR技术的广东省地表变形监测与分析
被引量：
1
3
作者
王明洲
龚春龙
熊寻安
《工程技术研究》
2022年第11期9-12,共4页
文章采用2018—2020年的805景哨兵1号卫星雷达影像,利用融合永久散射体和同分布散射体的多时相InSAR分析技术(MT-InSAR),获取了广东省地表约1.35亿个监测点的变形速率和变形序列。分析表明,广东省地表整体稳定,沉降速率基本在2 mm/年以...
文章采用2018—2020年的805景哨兵1号卫星雷达影像,利用融合永久散射体和同分布散射体的多时相InSAR分析技术(MT-InSAR),获取了广东省地表约1.35亿个监测点的变形速率和变形序列。分析表明,广东省地表整体稳定,沉降速率基本在2 mm/年以下;变形区主要分布于珠江三角洲平原、练江平原软土区及人类工程活动较为密集的区域;珠江市金湾区和斗门区沉降严重区域速率可达-60~-30 mm/年;汕头市司马浦镇及练江区域监测点沉降速率可达-30~-20 mm/年;普宁市地表在2019年1月后出现抬升,累计变形量为79.3 mm;深圳市某高层建筑物基坑周边累计变形量达-75.4 mm。影响地面变形的主要因素包括软土地质环境,以及地下水抽取、建筑物荷载、基坑开挖等人类工程活动,文章研究成果可为地面沉降调查和灾害防治工作提供科学依据。
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关键词
地表变形监测
多时相InSAR分析技术
哨兵
1
号
卫星
雷达
RapidSAR
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职称材料
题名
基于SLIC的哨兵1号雷达数据水体信息提取
被引量：
12
1
作者
湛南渝
李小涛
路京选
许文波
机构
电子科技大学资源与环境学院
中国水利水电科学研究院
出处
《人民长江》
北大核心
2020年第4期213-217,225,共6页
基金
“十三五”国家重点研发计划课题(2017YFB0504105)。
文摘
针对水域面积较少时水体信息提取困难的问题,提出了以Sentinel-1A SAR为数据源,用简化的SLIC超像素分割算法对图像进行分割,根据相似度将分割后图像进行分层区域合并,将图像二值化得到最终水体信息的方法。将提取的信息与Otsu阈值法提取的水体信息进行对比分析,结果表明:水体提取算法相比Otsu阈值法有效提升了水体信息提取的效率和精度,对于防汛减灾具有重要的科学价值。将提出的方法应用于2019年7月份的株洲洪水监测,取得了较好的效果。
关键词
水体信息提取
SLIC
分层区域合并
合成孔径
雷达
哨兵1号雷达
株洲
湘江
Keywords
water body information extraction
SLIC
stratified area merging
synthetic aperture radar
Sentinel-
1
Zhuzhou City
Xiangjiang River
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于深度学习的Sentinel-1双极化SAR台风海况下海面风速反演方法
2
作者
李潇寒
闫秋双
范陈清
张杰
机构
中国石油大学(华东)
自然资源部第一海洋研究所
出处
《电波科学学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期1095-1101,共7页
基金
国家自然科学基金(61931025)
山东省自然科学基金(ZR2021QD010)。
文摘
实现台风海况下海面风场的高精度观测,对防灾减灾等具有重要意义。传统方法使用地球物理模型函数反演风速,需要外部风向信息的输入,风向的精度将直接影响风速反演的精度。深度神经网络方法将传统方法与数据挖掘相融合,使用此方法反演海面风速,不需要外部风向信息的输入,简化了反演过程,开拓了合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)海面风速反演的新发展方向,但其拟合能力有限。为实现高精度且无需外部风向信息输入的海面风速反演,本文提出了一种基于DenseNet深度学习模型的Sentinel-1双极化SAR台风海况下海面风速反演方法。实验结果表明,本文方法反演风速的均方根误差为1.741 8 m/s,相关度可达0.9以上,优于传统方法和深度神经网络方法的反演结果。本文提出的方法进一步证明了深度学习技术在SAR海面风场反演领域的有效性,可为海面风场反演提供新思路,开辟新方向。
关键词
哨兵
一
号
合成孔径
雷达
(Sentinel-1
SAR)
海面风速反演
深度学习
数据挖掘
台风
Keywords
Sentinel-
1
SAR
sea surface wind speed retrieval
deep learning
data mining
typhoon
分类号
P412.16 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于MT-InSAR技术的广东省地表变形监测与分析
被引量：
1
3
作者
王明洲
龚春龙
熊寻安
机构
深圳市水务规划设计院股份有限公司
深圳市水务科技发展有限公司
出处
《工程技术研究》
2022年第11期9-12,共4页
文摘
文章采用2018—2020年的805景哨兵1号卫星雷达影像,利用融合永久散射体和同分布散射体的多时相InSAR分析技术(MT-InSAR),获取了广东省地表约1.35亿个监测点的变形速率和变形序列。分析表明,广东省地表整体稳定,沉降速率基本在2 mm/年以下;变形区主要分布于珠江三角洲平原、练江平原软土区及人类工程活动较为密集的区域;珠江市金湾区和斗门区沉降严重区域速率可达-60~-30 mm/年;汕头市司马浦镇及练江区域监测点沉降速率可达-30~-20 mm/年;普宁市地表在2019年1月后出现抬升,累计变形量为79.3 mm;深圳市某高层建筑物基坑周边累计变形量达-75.4 mm。影响地面变形的主要因素包括软土地质环境,以及地下水抽取、建筑物荷载、基坑开挖等人类工程活动,文章研究成果可为地面沉降调查和灾害防治工作提供科学依据。
关键词
地表变形监测
多时相InSAR分析技术
哨兵
1
号
卫星
雷达
RapidSAR
Keywords
surface deformation monitoring
multi-temporal InSAR analysis technology
Sentinel-
1
satellite radar
RapidSAR
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
P227 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SLIC的哨兵1号雷达数据水体信息提取
湛南渝
李小涛
路京选
许文波
《人民长江》
北大核心
2020
12
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职称材料
2
基于深度学习的Sentinel-1双极化SAR台风海况下海面风速反演方法
李潇寒
闫秋双
范陈清
张杰
《电波科学学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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下载PDF
职称材料
3
基于MT-InSAR技术的广东省地表变形监测与分析
王明洲
龚春龙
熊寻安
《工程技术研究》
2022
1
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职称材料
已选择
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