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龙图腾网获悉中冶武勘工程技术有限公司申请的专利一种基于InSAR与深度学习的地表形变监测与分类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：CN120044524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510140352.5，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种基于InSAR与深度学习的地表形变监测与分类方法是由吴文清;程文;向炳兰;杨力;吴奇;胡耀平设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于InSAR与深度学习的地表形变监测与分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于InSAR与深度学习的地表形变监测与分类方法，包括以下步骤：1采集监测区域的多景时间序列SAR影像和DEM数据，2对多景时间序列SAR影像进行配准、干涉和DEM差分，3利用振幅离差和相干系数阈值选择PS像素，4链接PS像素构建空间网络，5解算空间网络弧段的模型参数，6恢复PS监测点的形变信息，7利用随机森林对配准的SAR影像进行一次分类，8利用一次分类样本和ViT网络对SAR影像进行二次分类，9基于多分类结果对形变进行分类、统计与成因分析。本发明提高了SAR影像分类方法的分类精度，利用土地分类结果可以有效的对InSAR形变进行分类与分析。

本发明授权一种基于InSAR与深度学习的地表形变监测与分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于InSAR与深度学习的地表形变监测与分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集监测区域的多景时间序列SAR影像和DEM数据； 2对多景时间序列SAR影像进行配准、干涉和DEM差分； 3利用振幅离差和相干系数阈值选择PS像素； 4链接PS像素构建空间网络 利用TIN构建PS空间网络，将德洛内三角剖分方法应用于PS点的空间分布，以形成稳定的三角网格结构； 5解算空间网络弧段的模型参数 在PS空间网络上，计算干涉图中两个邻近的相干点的弧段上的相位差，以复数总体相干系数的绝对值作为参数估计，选择一个稳定的参考点将弧段上的解积分到所有PS监测点上，得到监测地区的形变速率和地形残差结果； 6从残余相位去除大气误差影响，恢复PS监测点的形变信息； 7利用随机森林对配准的SAR影像进行一次分类 对配准后的每景SAR影像进行滤波处理，降低噪点，基于强度影像进行人为经验性标注样本，根据实际需求和分类器性能，将SAR影像标注分类，利用标注的样本与强度特征进行模型训练，随机选择一部分样本作为训练集，剩下的标注样本作为验证集，用来验证模型精度，利用训练好的随机森林模型对整个监测区域进行预测和分类； 8利用一次分类样本和ViT网络对SAR影像进行二次分类 将SAR影像块输入到ViT网络主干中以构建特征表达，然后使用具有交叉熵损失函数的Softmax分类器进行监督分类，该监督分类的标签来源于随机森林产生的一次分类结果； 9基于多分类结果对形变进行分类、统计与成因分析。

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