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龙图腾网获悉首都师范大学申请的专利顾及空间异质性的InSAR地面沉降周期性与趋势特征提取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：CN119375886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411809806.5，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权顾及空间异质性的InSAR地面沉降周期性与趋势特征提取方法是由宫辉力;王琴;郭琳;陈蓓蓓;李小娟;朱琳;周超凡;高明亮;王永康;田雨设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本顾及空间异质性的InSAR地面沉降周期性与趋势特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了顾及空间异质性的InSAR地面沉降周期性与趋势特征提取方法。该方法获取长时序合成孔径雷达影像数据，利用PS‑InSAR技术对地面沉降进行高精度监测，在此基础上，采用主成分分析PCA对形变信息进行降维处理，并提出一种集成时空谱聚类与盲源信号分离ICA的组合算法，高效识别不同类型的沉降特征，提取不同类别的的地面沉降的周期性特征、趋势性特征、随机性特征，能够对地面沉降进行更加全面、细致和精确的分析，为沉降监测、风险评估及防治决策提供了更为可靠和科学的依据，具有广泛的应用前景。

本发明授权顾及空间异质性的InSAR地面沉降周期性与趋势特征提取方法在权利要求书中公布了：1.顾及空间异质性的InSAR地面沉降周期性与趋势特征提取方法，包括以下步骤； S1、首先，获取覆盖研究区范围的长时序合成孔径雷达SAR影像数据，假设获取的影像时间为t0,t1,…,tn；采用PS-InSAR技术对这些影像进行处理，提取地表每个稳定永久散射体PS点在雷达视线方向上的形变信息，并将其转化为垂向形变，最终获得每个PS点的年均沉降速率V以及各观测时刻的累积沉降量S0,S1,…,Sn； S2、在获取到年均沉降速率V以及各观测时刻的累积沉降量S0,S1,…,Sn的多维时序形变数据后，采用主成分分析PCA方法对数据进行降维处理；通过对形变数据的协方差矩阵进行特征值分解，筛选出方差贡献最大的主成分，从而有效降低数据维度，保留沉降变化的主要时空信息，并基于此确定后续进行盲源信号分离ICA的独立成分数量； S3、基于PCA降维后的数据，应用时空谱聚类算法对地面沉降数据进行聚类分析；该算法通过分析地下含水层边界、地下水位变幅、降水的时空相关性，识别沉降的空间分布与时间变化规律，将地面沉降信号分为多个不同的类别，每个类别代表不同的沉降特征； S4、针对每个类别的形变数据，采用盲源信号分离ICA技术进行独立成分分离；通过最大独立性准则，将混合信号分解为周期性成分、趋势性成分和随机性成分；然后再对周期性成分数据、趋势性成分数据和随机性成分数据进行归类整理。

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