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龍圖騰網(wǎng)獲悉長安大學(xué)申請的專利一種結(jié)合GACOS的星載InSAR大氣校正方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114415131B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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?zhí)?專利號為：202210042898.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01S7/40；該發(fā)明授權(quán)一種結(jié)合GACOS的星載InSAR大氣校正方法是由李振洪;張雪松設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種結(jié)合GACOS的星載InSAR大氣校正方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種結(jié)合GACOS的星載InSAR大氣校正方法，首先獲取原始衛(wèi)星SAR影像，再將原始衛(wèi)星SAR影像共配準(zhǔn)至公共主影像，進(jìn)行干涉處理得到纏繞干涉影像，最終得到解纏后的原始干涉影像；之后使用GACOS在線服務(wù)生成所有影像的大氣校正數(shù)據(jù)，對全部的所述原始干涉影像進(jìn)行初始大氣校正；再將所有經(jīng)過初始大氣校正的所述原始干涉影像按照SAR影像重新組合為若干子集；然后將每個所述子集分別進(jìn)行主成分分析處理，去除每個子集中的達(dá)到閾值的主成分分量，再將子集還原為干涉影像；最后將還原的干涉影像輸入到小基線集InSAR中進(jìn)行時序分析，以生成累積形變量、形變速率以及地形誤差。本發(fā)明易于操作、效果較好、資源節(jié)約，且適用范圍廣、不限制使用平臺。

本發(fā)明授權(quán)一種結(jié)合GACOS的星載InSAR大氣校正方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種結(jié)合GACOS的星載InSAR大氣校正方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：獲取原始衛(wèi)星SAR影像，以及原始SAR影像對應(yīng)的衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)與地形數(shù)據(jù)； 步驟2：將原始衛(wèi)星SAR影像共配準(zhǔn)至公共主影像，進(jìn)行干涉處理得到纏繞干涉影像，并使用基于Delaunay三角網(wǎng)的最小代價流算法將所述纏繞干涉影像進(jìn)行相位解纏，形成解纏后的原始干涉影像； 步驟3：使用GACOS在線服務(wù)生成所有影像的大氣校正數(shù)據(jù)，對全部的所述原始干涉影像進(jìn)行初始大氣校正； 步驟4：將所有經(jīng)過初始大氣校正的所述原始干涉影像按照SAR影像重新組合為若干子集，所述子集中包括：SAR影像做主影像的干涉影像以及SAR影像做副影像的干涉影像； 步驟5：將每個所述子集分別進(jìn)行主成分分析處理，并根據(jù)每個子集設(shè)置相應(yīng)的閾值，去除每個子集中的達(dá)到閾值的主成分分量，再將子集還原為干涉影像； 步驟6：將步驟5中還原的干涉影像輸入到小基線集InSAR反演算法中，進(jìn)行時間序列分析以解得累積形變量、形變速率以及地形誤差； 在步驟5中，對所述子集分別進(jìn)行主成分分析處理的時候，包括如下步驟： 步驟5-1：將每一個所述子集的干涉影像生成二維矩陣； 驟5-2：將每一個二維矩陣進(jìn)行奇異值分解，并根據(jù)每個子集設(shè)置相應(yīng)的閾值，去除每個子集中的達(dá)到閾值的主成分分量； 步驟5-3：將子集還原為干涉影像； 在步驟6中，根據(jù)不同SAR影像的時間分辨率以及小基線集InSAR中的時間閾值的設(shè)置，對主成分分析時去除的分量進(jìn)行調(diào)整。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人長安大學(xué)，其通訊地址為：710000 陜西省西安市雁塔區(qū)南二環(huán)路中段；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。