江西师范大学高华获国家专利权
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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利基于时序InSAR的地表阶跃形变提取方法及装置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：CN120314946B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510764341.4，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权基于时序InSAR的地表阶跃形变提取方法及装置是由高华;林珲;陈皆红;何育枫;刘凌佳设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于时序InSAR的地表阶跃形变提取方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于时序InSAR的地表阶跃形变提取方法及装置，属于阶跃形变提取领域。方法包括：获取观测区域中观测点的影像、时间、地形及位置信息；采用小基线集时序InSAR策略进行基线筛选与时间序列分析，生成对应的时序形变数据集；结合阶跃初始时刻与预设陡度参数，利用双曲正切函数构建各观测点的阶跃模型；通过最小二乘法解算所有阶跃模型，获得线性形变速率、相位基准参数及阶跃形变值；最后对所有阶跃形变值分级着色，生成阶跃形变分布图。本申请采用时序InSAR策略，并基于双曲正切函数全局连续可导且阶跃特征明显的优势设计阶跃模型，以准确计算每一观测点的形变值，提高阶跃性地表形变提取的精度与运算效率。
本发明授权基于时序InSAR的地表阶跃形变提取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时序InSAR的地表阶跃形变提取方法，其特征在于，包括： 获取观测区域中至少一个观测点的相关数据；其中，所述观测区域包括存在阶跃形变的区域，所述相关数据包括影像、时间、地形和位置信息； 基于小基线集时序InSAR策略，对各观测点的所述相关数据进行基线筛选和时间序列分析，生成各观测点对应的时序形变数据集； 根据各观测点发生阶跃形变的初始时刻及所述相关数据，计算对应的阶跃形变时间间隔值； 基于所述时间间隔值、对应的时序形变数据集以及预设的阶跃陡度控制参数，采用双曲正切函数构建每一观测点的阶跃模型； 采用最小二乘法对所有构建的阶跃模型进行求解，得到各观测点的线性形变速率、相位基准控制参数以及阶跃形变值； 对所有观测点的阶跃形变值进行分级并以颜色进行可视化标注，生成所述观测区域的阶跃形变分布图。
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