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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第十四研究所申請(qǐng)的專利一種基于極化干涉SAR的地物分類方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114998365B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210401838.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/11；該發(fā)明授權(quán)一種基于極化干涉SAR的地物分類方法是由劉愛芳;徐一凡;樓良盛;陳剛;林幼權(quán)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于極化干涉SAR的地物分類方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于極化干涉SAR的地物分類方法，包括：極化干涉SAR數(shù)據(jù)獲取；數(shù)據(jù)預(yù)處理；極化SAR圖像分割；DEM高程提取；劃分強(qiáng)弱散射區(qū)域；弱散射區(qū)域分類；強(qiáng)散射區(qū)域分類；植被分類；分類結(jié)果融合。本發(fā)明提供了一種基于極化干涉SAR的地物分類方法，綜合利用地物的極化信息、干涉信息，結(jié)合極化SAR圖像分割結(jié)果、功率信息、高程信息、圖形特征以及統(tǒng)計(jì)信息，使得可區(qū)分的地物類別提升至8類，地物分類精度顯著提升。

本發(fā)明授權(quán)一種基于極化干涉SAR的地物分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于極化干涉SAR的地物分類方法，其特征在于，包括以下步驟：1.極化干涉SAR數(shù)據(jù)獲取：獲取觀測(cè)場(chǎng)景的極化干涉SAR數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行保相成像處理，得到包含極化信息和干涉信息的多幅復(fù)圖像；2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)步驟1獲取的復(fù)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，所述預(yù)處理操作包括輻射定標(biāo)、極化干涉定標(biāo)以及相干斑濾波；3.極化SAR圖像分割：對(duì)步驟2中經(jīng)過預(yù)處理的復(fù)圖像，融合不同極化通道的信息，提取全極化多方位梯度圖，將圖像分割為不同的同質(zhì)區(qū)域即不同的網(wǎng)格；4.DEM高程提取：提取步驟1獲取復(fù)圖像中的復(fù)圖像以及復(fù)圖像中地物的DEM高程信息；所述復(fù)圖像表示主天線水平極化發(fā)射水平極化接收得到的復(fù)圖像，所述復(fù)圖像表示輔天線水平極化發(fā)射水平極化接收得到的復(fù)圖像；5.劃分強(qiáng)弱散射區(qū)域：依據(jù)步驟3中極化SAR圖像分割結(jié)果以及復(fù)圖像的功率，將復(fù)圖像中的區(qū)域劃分為強(qiáng)散射區(qū)域和弱散射區(qū)域；6.弱散射區(qū)域分類：通過DEM高程信息以及復(fù)圖像的角點(diǎn)將步驟5提取的弱散射區(qū)域進(jìn)行細(xì)分；7.強(qiáng)散射區(qū)域分類：對(duì)步驟5劃分的強(qiáng)散射區(qū)域進(jìn)行極化分解，得到不同像素對(duì)應(yīng)的表面散射分量、偶次散射分量以及體散射分量；并依據(jù)這些散射分量的相對(duì)關(guān)系，將強(qiáng)散射區(qū)域分類為裸露土壤、人工建筑以及植被區(qū)域并進(jìn)行自適應(yīng)分類；8.植被分類：對(duì)步驟7中提取的植被區(qū)域進(jìn)行極化分解，結(jié)合步驟4提取的DEM高程信息，將植被細(xì)分進(jìn)行細(xì)分；9.分類結(jié)果融合：融合步驟6、步驟7、以及步驟8的分類結(jié)果，對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行配色，形成地物分類圖。

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