一种基于随机森林时序分类的GB-InSAR大气改正方法 .pdfVIP

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利说明书

(10)申请公布号CN114187533A

(43)申请公布日2022.03.15

(21)申请号CN202210135116.0

(22)申请日2022.02.15

(71)申请人西南交通大学

地址610031四川省成都市二环路北一段

(72)发明人刘国祥向卫张瑞亢邈迒刘雨鑫毛文飞吴仁哲

(74)专利代理机构61271西安正华恒远知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人傅晓

(51)Int.CI

G06V20/13

G06V10/774

G06V10/764

G06V10/82

G06K9/62

G06N3/08

权利要求说明书说明书幅图

(54)发明名称

一种基于随机森林时序分类的GB-

InSAR大气改正方法

(57)摘要

本发明公开了一种基于随机森林时

序分类的GB‑InSAR大气改正方法，包括

以下步骤：S1、采集若干时序差分干涉相

位图，得到第一训练样本；S2、根据第一

训练样本，得到训练好的随机森林；S3、

通过训练好的随机森林对所有的时序差分

干涉相位图进行分类，得到最优分类结

果；S4、根据最优分类结果，得到各时间

点的高精度形变相位，完成大气的改正。

通过现场实测数据进行了分析，表明本发

明在温度和水汽变化较快的日间连续监测

过程中取得了较好的应用效果，有效减弱

了大气延迟误差。

法律状态

法律状态公告日法律状态信息法律状态

2022-03-15公开发明专利申请公布

实质审查的生效IPC(主分

类):G06V20/13专利申请

2022-04-01实质审查的生效

号:2022101351160申请

日

权利要求说明书

1.一种基于随机森林时序分类的GB-InSAR大气改正方法,其特征在于,包括以下步

骤:

S1、采集若干时序差分干涉相位图,得到第一训练样本;

S2、根据第一训练样本,得到训练好的随机森林;

S3、通过训练好的随机森林对所有的时序差分干涉相位图进行分类,得到最优分类

结果;

S4、根据最优分类结果,得到各时间点的高精度形变相位,完成大气的改正。

2.根据权利要求1所述的基于随机森林时序分类的GB-InSAR大气改正方法,其特征

在于,所述步骤S1具体为:

S11、从GB-InSAR系统连续观测处理得到的所有时序差分干涉相位图中选取M幅

时序差分干涉相位图,并分别从M幅时序差分干涉相位图中选取N个位置相同的像

元;

S12、提取每个像元时间序列上的差分干涉相位,并将每个像元的差分干涉相位作为

一个数据集,进而将得到的N个数据集作为第一训练样本;

其中,每个数据集包含M个时序差分干涉相位。

3.根据权利要求1所述的基于随机森林时序分类的GB-InSAR大气改正方法,其特征

在于,所述步骤S2包括以下分步骤:

S21、根据第一训练样本通过随机抽样形成第二训练样本;

S22、根据第二训练样本得到训练好的随机森林。

4.根据权利要求3所述的基于随机森林时序分类的GB-InSAR大气改正方法,其特征

在于,所述步骤S21包括以下分步骤:

S21-1、从第一训练样本