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龙图腾网获悉中南大学申请的专利时空Kalman模型融合InSAR和GNSS数据重建矿区地表形变监测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：CN119247342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411486371.5，技术领域涉及：G01S13/86；该发明授权时空Kalman模型融合InSAR和GNSS数据重建矿区地表形变监测方法是由周玉杉;毛文祥;巫钰琛;肖竣译设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本时空Kalman模型融合InSAR和GNSS数据重建矿区地表形变监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种时空Kalman模型融合InSAR和GNSS数据重建矿区地表形变监测方法。针对形变空间变化不均匀且梯度大、时间变化高度非线性的矿区，本发明充分利用了InSAR形变高空间分辨率和GNSS形变高时间分辨率的优势。根据矿区形变的空间特征自适应构建空间模型，提高了算法的自动性和效率。同时附加矿区先验形变的时间特征约束，不仅减少了传统STRE融合方法对GNSS数据的依赖，而且提高了形变融合的精度。本发明的方法能够同时顾及矿区InSAR形变监测结果、GNSS形变监测结果和先验形变特征，有效地将这三种信息最大程度地融合，实现了对矿区高时空分辨率的形变监测。在我国对矿区资源需求旺盛的背景下，本发明对准确监测、评估和预防矿区地质灾害意义重大。

本发明授权时空Kalman模型融合InSAR和GNSS数据重建矿区地表形变监测方法在权利要求书中公布了：1.时空Kalman模型融合InSAR和GNSS数据重建矿区地表形变监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、InSAR和GNSS数据处理：对获取的InSAR干涉图进行滤波、解缠、大范围的趋势去除、大气校正和时空滤波之后进行地理编码，然后基于SBAS-InSAR技术解算研究区域的平均形变速率和时间序列形变结果；将GNSS三维形变监测结果转换到InSAR视线向；最后将GNSS形变与InSAR形变进行时空基准统一； S2、建立融合InSAR和GNSS形变的时空Kalman模型；首先建立STRE模型，STRE的模型参数为小尺度的细微形变、状态量、状态转移矩阵和状态转移过程中的方差；然后根据获取的InSAR和GNSS数据建立融合的空间模型、时间模型，形成时空相关的Kalman融合模型； S3、根据矿区的空间形变特征针对大尺度主要形变构建自适应的空间模型：以InSAR平均形变速率为基准，首先在全图布设一层均匀空间基来捕捉全局的光滑形变；然后计算第一层空间基建模后的残差，识别该残差中值较大的部分，并对其进行形态学的膨胀操作，对获得的不规则区域进行第二层空间基布设用于捕捉局部形变；接着计算第一层和第二层总的空间基建模后的残差，识别该残差中值较大的部分，并对其进行形态学的膨胀操作，对获得的不规则区域进行第三层空间基布设用于捕捉局部小形变；最后合并InSAR三层空间基和GNSS空间基，完成大尺度主要形变的自适应空间建模； S4、针对矿区的时间形变特征，引入矿区先验信息，为状态量附加Logistic模型约束，同时减少对GNSS数据的依赖；最后构建形变时空特征约束的融合InSAR和GNSS形变的时空Kalman模型； S5、求解融合过程中的模型参数：首先通过半变异函数拟合、方差分量估计确定InSAR小尺度的细微形变的方差、InSAR观测噪声的方差以及GNSS观测噪声的方差；然后通过最小二乘拟合、向前滤波和向后平滑确定融合过程中的模型参数；最后对整个融合过程用EM迭代估计； S6、重建地表高时空分辨率的形变结果：根据上述步骤求解的空间基、状态量和小尺度的细微形变重建恢复地表高时空分辨率的形变结果，并对形变结果进行精度评估。

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