[发明专利]一种基于深度学习的多通道InSAR高程反演方法在审
| 申请号： | 202211517470.6 | 申请日： | 2022-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN115984684A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 耿佃强;谢先明 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学;广西科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 覃永峰 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多通道InSAR高程反演方法，包括创建连续地形和突变地形数据集；将创建的数据集放入多通道特征连接与融合网络中进行训练；将待反演的多通道干涉图放入已经训练好的多通道神经网络模型中得出反演的真实高程图像。该方法设计出一种多通道特征连接与融合网络，将其用于建立多幅干涉图和对应高程图的直接映射关系。网络中采用融合了注意力机制的残差单元，用密集连接的方式实现多通道特征复用，加强了特征图的传播，提高了网络对多幅干涉图信息的融合能力。经过不同地形的干涉图高程反演实验，其结果表明该方法可以同时反演出连续地形和突变地形的高程图，具备良好的鲁棒性和稳健性，具有重要的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 通道 insar 高程 反演 方法 | ||
【主权项】：
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