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申请/专利权人：山东省煤田地质局物探测量队
摘要：本发明提出了一种基于InSAR的开采沉陷盆地信息提取方法及系统，涉及矿区监测领域，具体方案包括：获取待监测矿区的InSAR干涉图；将InSAR干涉图输入到训练好的深度学习网络模型中，提取开采沉陷盆地信息；其中，所述深度学习网络模型的训练数据集，包括真实训练数据集和模拟训练数据集，所述真实训练数据集是采用差分干涉测量与静态概率积分法结合的方式求取真实的开采沉陷盆地信息进而构建的，所述模拟训练数据集是利用动态概率积分法模拟开采沉陷相位，再结合柏林噪声和高斯噪声模型构建的；本发明基于真实训练数据集和模拟训练数据集，对深度学习网络模型进行充分的训练，提高开采沉陷盆地信息提取的准确性和效率。
主权项：1.一种基于InSAR的开采沉陷盆地信息提取方法，其特征在于，包括：获取待监测矿区的InSAR干涉图；将InSAR干涉图输入到训练好的深度学习网络模型中，提取开采沉陷盆地信息；其中，所述深度学习网络模型的训练数据集，包括真实训练数据集和模拟训练数据集，所述真实训练数据集是采用差分干涉测量与静态概率积分法结合的方式求取真实的开采沉陷盆地信息进而构建的，所述模拟训练数据集是利用动态概率积分法模拟开采沉陷相位，再结合柏林噪声和高斯噪声模型构建的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省煤田地质局物探测量队 一种基于InSAR的开采沉陷盆地信息提取方法及系统
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