河南大学郭拯危获国家专利权
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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于数据补偿的复杂地形SAR地物分类方法、系统、存储介质及电子设备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：CN115657026B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211240638.3，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权基于数据补偿的复杂地形SAR地物分类方法、系统、存储介质及电子设备是由郭拯危;毋琳;黄亚博;李宁;王红霞设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于数据补偿的复杂地形SAR地物分类方法、系统、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开的基于数据补偿的复杂地形SAR地物分类方法，首先对SAR图像进行预处理，得到不同极化方式的后向散射图像；接着，得出局部入射角并分析其数学模型，从而判定叠掩区域与阴影区域并对叠掩区域进行补偿；然后对补偿后的降轨图像进行极化矩阵转换并进行极化分解，得到极化参数；接着，提取补偿后的降轨图像的相关极化特征与双极化雷达植被指数，并对极化特征数据与双极化雷达植被指数进行特征融合；接着，构建2D‑CNN地物识别模型，并利用数据集进行训练与测试；最后利用训练好的模型对补偿后的图像进行分类，并将结果输出。采用本发明的方法可以有效解决SAR传感器对有高程起伏的山体等复杂地形进行成像时，图像几何失真的技术问题。
本发明授权基于数据补偿的复杂地形SAR地物分类方法、系统、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于数据补偿的复杂地形SAR地物分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S101、对SAR图像进行预处理，得到不同极化方式的后向散射图像； 步骤S102、分析雷达卫星成像的几何模型，得到局部入射角； 步骤S103、分析局部入射角的数学模型，判定叠掩区域与阴影区域； 步骤S104、利用升轨数据对降轨数据中的叠掩、阴影区域进行补偿； 步骤S105、对补偿后的降轨图像进行极化矩阵转换，之后进行极化分解，得到极化参数； 步骤S106、提取补偿后的降轨图像的相关极化特征与双极化雷达植被指数，并对极化特征数据与双极化雷达植被指数进行特征融合； 步骤S107、构建数据集，分别为训练集、验证集； 步骤S108、构建地物识别模型，并利用数据集进行训练与测试； 步骤S109、利用训练好的模型对补偿后的图像进行分类，并将结果输出。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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