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公开(公告)号：CN117690039A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311738047.3
申请日：2023-12-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种综合纹理信息、光谱信息、偏振信息、多角度信息的深度学习云检测方法，包括：构建包含空间纹理、光谱、偏振、多角度等多维度信息的深度学习训练数据集，搭建基于DenseNet模型的偏振遥感云检测模型(GS‑DenseNet)，引入Gabor变换及通道注意力机制,优化云检测模型及数据集；通过MODIS云标签数据验证模型云检测的有效性。本发明可用于偏振遥感的云检测，为偏振遥感数据的应用与发展提供帮助。
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公开(公告)号：CN117851977A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410021005.6
申请日：2024-01-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/27 , G01N21/25 , G01W1/02 , G06N3/126 , G06F18/2131
Abstract: 本发明公开了一种全局与局部优化结合的地基红外高光谱CO2柱浓度反演方法，流程包括：采集光谱数据，数据预处理，获取大气参数，构建初始种群，计算模拟光谱，构建全局与局部优化结合的迭代反演算法，计算CO2柱浓度。反演算法中遗传算法(GA)用于全局搜索最优参数，以避免传统方法中可能遇到的局部最优问题，然后使用Levenberg‑Marquardt(L‑M)算法进行局部精细调整，提高了反演算法的准确性、鲁棒性及计算效率。
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公开(公告)号：CN114910427A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210489788.1
申请日：2022-05-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于辐射仿真数据的偏振遥感多层云识别方法。其过程包括：基于矢量辐射传输模型，获取准确的大气顶辐射仿真数据作为机器学习的训练样本；搭建基于K‑近邻模型的多层云识别算法，基于强度辐射、偏振辐射、多角度等多维信息，用K‑近邻模型训练偏振遥感仿真数据，实现对多层云的标识。本发明可用于偏振遥感云像元的多层云标识，为偏振遥感的数据应用提供支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118196608A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410226687.4
申请日：2024-02-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/764 , G06V10/52 , G06V10/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种结合多维度信息的深度学习水下偏振图像目标检测算法，包括：构建一个基于深度学习的水下偏振成像的算法模型，结合光强信息、三通道光谱信息、偏振度、偏振角等多维信息构建数据集，基于YoLov3目标检测算法模型，引入多尺度检测和通道注意力机制构建水下偏振图像训练模型，利用评估数据集验证水下偏振图像目标检测模型的精确度。本发明可用于水下偏振图像的目标识别，为水下偏振成像的应用与发展提供帮助。
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公开(公告)号：CN116010822A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310194886.7
申请日：2023-03-03
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06N5/01 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种polder、modis和仿真数据结合的随机森林云检测方法。其特征是利用矢量辐射传输模型获取大气顶辐射仿真数据，构建偏振遥感云检测训练数据集；基于随机森林搭建云检测方法模型并把训练数据集带入模型训练；把polder和modis相结合得到实测数据集并带入随机森林模型验证方法有效性。该方法不需要大量实测数据作为训练数据集，降低获取训练数据的成本和误差，同时把两种卫星实测数据结合起来得到更严谨、准确的实测数据，能有效解决单一实测数据造成的云检测精度不高问题。
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公开(公告)号：CN119918271A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510000979.0
申请日：2025-01-02
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的是一种大气影响偏振遥感油污检测的分析方法。其过程包括：A1，将海表的双向偏振反射率模型耦合到矢量辐射传输模型中；A2，使用耦合后的矢量辐射传输模型模拟计算不同大气条件下海水与大气耦合后的大气顶偏振辐射信息；A3，将海水的复折射率设置为油的复折射率，使用耦合后的矢量辐射传输模型模拟计算大气情况下油与大气耦合后的大气顶偏振辐射信息；A4，计算对应观测几何和大气条件下海水‑大气耦合和油‑大气耦合大气顶偏振信息差异；A5，对比不同大气情况下海水‑大气耦合和油‑大气耦合大气顶偏振信息差异变化情况，分析大气对基于偏振信息开展油污检测的影响。本发明可用于分析大气对卫星偏振遥感海面溢油检测的影响，可广泛应用于偏振遥感海面目标检测领域。
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公开(公告)号：CN115019170A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210623966.5
申请日：2022-06-02
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于辐射仿真数据的深度学习偏振遥感云检测方法。其特征是利用辐射传输模型计算大气辐射特性，获取大气顶辐射仿真数据；对大气顶的仿真数据进行敏感性分析，确定可用于偏振遥感云检测的信息；构建偏振遥感云检测训练数据集；基于SegNet模型，引入通道注意力机制搭建偏振遥感云检测方法模型，对模型及训练数据进行优化；通过实际观测数据验证云检测方法的有效性。该方法不需要大量实际观测数据作为训练数据集，从而有效降低了获取训练数据的成本；同时能有效解决实际观测数据难以对薄云进行有效标注，造成薄云检测精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN114624731A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210237741.6
申请日：2022-03-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的是基于偏振遥感数据的云层上方气溶胶光学厚度反演方法。基于云层上方气溶胶光学厚度反演算法，采用不同通道的强度辐射信息反演云光学厚度及有效粒子半径；根据云光学厚度及有效粒子半径的反演结果及偏振反射率查找对应的云层上方气溶胶光学厚度及不同通道的反射率数据；对获取的反射数据进行校正，重新进行云光学厚度及有效粒子半径和气溶胶光学厚度反演，以此不断迭代直至“云气分离”完成，实现云层上方气溶胶光学厚度反演。本发明可用于偏振遥感云层上方气溶胶参数反演，实现更准确的全球气溶胶特性评估提供支持。
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