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龙图腾网恭喜昆宇蓝程(北京)科技有限责任公司申请的专利一种基于多源结构数据的大幅度动态地形生成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：CN119313841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411845998.5，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于多源结构数据的大幅度动态地形生成方法是由王晋升;张林辉;高苍劲;李韦;方世源设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源结构数据的大幅度动态地形生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于地形建模技术领域，具体是指一种基于多源结构数据的大幅度动态地形生成方法，方法包括数据采样，像素分类、波段筛选、光谱融合、特征融合和模型生成。本方案使用双流式优化U‑Net模型分别处理光学传感器和合成孔径雷达传感器采集的数据，使每个数据流能够专注于各自传感器特有的图像特征，满足对大规模自然景观逼真再现的需求；采用形态学操作优化地面掩膜，先对待测地形区域进行粗分类，再采用斑块分割和特征融合相结合的方法，根据多光谱影像和孔径雷达数据对地表的作物类型进行细分，从而实现构建的数字地形模型上的植被作物随时间变化动态模拟的自然过程。

本发明授权一种基于多源结构数据的大幅度动态地形生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源结构数据的大幅度动态地形生成方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采样，具体为，使用光学传感器和合成孔径雷达传感器分别采集待测地形区域的多光谱影像和孔径雷达数据，将多光谱影像和孔径雷达数据记为多源结构数据，预先设置云量阈值，采用云检测算法识别多源结构数据中的云量，筛选并保留在窗口期内云量小于云量阈值的天气的多源结构数据；步骤S2：像素分类；步骤S3：波段筛选，具体为，筛选并保留多光谱影像和孔径雷达数据中具有互补性的光谱波段，并将具有互补性的光谱波段的多光谱影像和孔径雷达数据作为新的多光谱影像和孔径雷达数据；对多光谱影像进行归一化处理；对孔径雷达数据进行滤波处理，预先设置预设分辨率和预设地理坐标系，采用最邻近法对孔径雷达数据进行重采样操作，将孔径雷达数据的分辨率统一为所述预设分辨率，将孔径雷达数据重新投影到所述预设地理坐标系；步骤S4：光谱融合；步骤S5：特征融合，采用K-最近邻算法将待测地形区域分割并粗分类为地表类别簇B，所述地表类别簇B，具体包括地面、植被和水体，对地表类别簇B为植被的待测地形区域进行地表作物类型细分类；步骤S6：模型生成，具体为，采用空间插值技术，从孔径雷达数据中提取数字地形模型，结合地表类别簇B和作物类型，在所述数字地形模型的基础上绘制待测地形区域的精细地形模型；在步骤S2中，所述像素分类，具体包括以下步骤：步骤S21：计算待测地形区域的植被指数；步骤S22：像素聚类，具体为，将多光谱影像的光谱波段作为聚类特征，采用主成分分析对所述聚类特征进行降维，构建高斯混合模型，将降维后的聚类特征输入至高斯混合模型，所述高斯混合模型对多光谱影像进行无监督聚类，将像素分组到地表类别簇A中，计算多光谱影像的像素属于每个地表类别簇A的聚类概率，所述聚类概率计算公式如下： ；式中，表示联合条件概率，表示给定参数集合，表示像素数量，表示高斯分布的个数，表示第个高斯成分的权重，表示第个像素的聚类特征向量，表示第个高斯分布的概率密度函数，表示均值，表示协方差矩阵；步骤S23：提取地面掩膜，具体为，根据植被指数，从地表类别簇A中提取地面掩膜；步骤S24：优化地面掩膜，具体为，将聚类概率小于λ的像素视为高不确定性像素，将高不确定性像素从地面掩膜中去除；步骤S25：去除稀疏分布的植被像素，用于避免在地形变化剧烈和采样密度低的区域造成较大误差，具体为，对于地形变化剧烈和采样密度低的区域，跳过形态学操作，对于非地形变化剧烈和非采样密度低的其他区域，通过形态学操作中的腐蚀操作，去除所述地面掩膜中分布稀疏的所属地表类别簇A为植被的像素；在步骤S4中，所述光谱融合，具体包括以下步骤：步骤S41：斑块分割，具体为，使用滑动窗口方法将所有多光谱影像和孔径雷达数据分割成不等大小的非重叠的斑块；步骤S42：斑块融合，具体为，对于每个斑块，采用云检测算法，选择云层覆盖最少的多光谱影像和孔径雷达数据分别进行融合，分别形成一个多时相光谱复合体和一个多时相雷达复合体；所述多时相光谱复合体，是指将同一待测地形区域在不同时间获取的多光谱影像进行融合后的图像；所述多时相雷达复合体，是指将同一待测地形区域在不同时间获取的孔径雷达数据进行融合后的图像。

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