[发明专利]基于多级深度学习网络的单航过InSAR系统端对端分类方法有效
| 申请号： | 202010871262.0 | 申请日： | 2020-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN112083422B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 陈立福;张鹏;韦立登;邢进;李振洪;邢学敏;袁志辉;肖红光 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G01S13/95 | 分类号： | G01S13/95;G01S13/90;G01S7/02 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 谭武艺 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多级深度学习网络的单航过InSAR系统端对端分类方法，本发明包括输入SAR图像、InSAR相位图和相干系数图；通过多尺度空间特征提取网络MSF从输入的SAR图像中获取多尺度空间统计特征；通过多层选择性注意力网络MLSAN对多尺度空间统计特征提取中层和高层特征；通过改进策略网络IS对中层和高层特征进行拼接加权得到最终的分类结果，实现对阴影、水体和叠掩区域的自动分类。本发明能够针对单航过InSAR系统自动检测InSAR图像中的阴影、水体和叠掩区域，进而提高相位解缠精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多级 深度 学习 网络 insar 系统 分类 方法 | ||
【主权项】：
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