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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种冰川区InSAR大梯度相位解缠方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115963498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211741278.5，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种冰川区InSAR大梯度相位解缠方法是由李佳;钟文杰;郭磊;冯娟娟;李志强;吴俊辉设计研发完成，并于2022-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冰川区InSAR大梯度相位解缠方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种冰川区InSAR大梯度相位解缠方法，包括以下步骤：基于冰川区DEM差分值的干涉图模拟技术生成训练样本，通过构建的一个卷积层和Transformer混合的对称相位解缠网络模型对训练样本进行训练后，将预测的相位不连续信息作为概率质量图输入到最大流\最小割算法中，进行相位缠绕计数估计，完成相位解缠。本发明利用深度学习强大的学习总结能力和数据挖掘能力，摆脱了相位解缠对相位连续性假设的依赖。

本发明授权一种冰川区InSAR大梯度相位解缠方法在权利要求书中公布了：1.一种冰川区InSAR大梯度相位解缠方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、基于冰川区DEM差分值的干涉图模拟技术生成训练样本， 所述步骤1中，通过选取冰川覆盖山区的SRTM（ShuttleRadarTopographyMission）DEM数据和COP-DEM数据的差分值用于训练样本模拟； 所述步骤1的具体过程包括：统一两期DEM高程基准，配准两期DEM，差分两期DEM，基于DEM差分图模拟地形差分相位图，随后添加模拟的大气湍流噪声，高斯噪声，随机形状的大振幅噪声，大振幅噪声用于模拟水体和山体阴影引起的严重去相关，估计添加噪声后模拟干涉相位的相干性，最后将模拟的绝对相位进行缠绕得到模拟缠绕相位图； 步骤2、通过构建的一个卷积层和Transformer混合的对称相位解缠网络模型对训练样本进行训练； 所述步骤2中，构建了一个CNN和Transformer混合的对称相位解缠架构GTPU-Net，包括编码器、解码器和添加注意力机制的跳跃连接skipconnection；模型编码器的基本单元为VisionTransformer； 根据模拟的缠绕相位图基于“相位连续性假设”计算得到残差图，根据模拟的缠绕相位图位置裁剪得到冰川边界，最后将残差图、冰川边界和干涉图作为深度学习模型三个通道输入的特征；根据模拟的绝对相位图计算相位不连续点，将相位不连续点图作为深度学习模型的输出； 步骤3、将预测的相位不连续信息作为概率质量图输入到最大流\最小割算法中，进行相位缠绕计数估计，完成相位解缠； 所述步骤3具体包括：在马尔可夫随机场中定义能量函数，将相位不连续性信息作为缠绕计数估计中使用的相位变化先验知识，构建马尔可夫有向图，根据能量函数计算有向图各边的权重，基于最大流\最小割算法求解使能量函数最小化的缠绕计数k，完成相位解缠。

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