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公开(公告)号：CN113989506B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111297100.1
申请日：2021-11-03
Applicant: 福州市规划设计研究院集团有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种基于卷积神经网络的半自动植被遥感样本选取的方法，包括：步骤S1：构建多源多时相遥感数据库；步骤S2：将研究区植被划分为m个植被群系；步骤S3：构建深度残差网络，将网络输出类别数目改为m；步骤S4：利用公开植被样本数据集，训练深度残差网络，使模型参数适用于植被群系分类；步骤S5：采用多尺度分割算法，将研究区影像分割为植被群系图斑；步骤S6：选取m种植被类型的n个代表性样本，m*n个样本作为样本选取的种子样本；步骤S7：计算研究区所有单独图斑的网络输出；步骤S8：计算种子样本的网络输出等步骤。在一定程度上解决了山区植被分类时样本稀缺的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116739215A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310706513.3
申请日：2023-06-15
Applicant: 福州市规划设计研究院集团有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F16/29
Abstract: 本发明涉及一种基于ARCGIS空间化的城镇化组团辐射带动能力计算方法。提出启发式引力模型，以多源空间数据为基础，以地理栅格为统计分析单元，基于ARCGIS平台对城镇化组团经济、人口、公共服务设施建设、基础设施建设水平进行空间化，建立反映组团城镇化建设水平的质量计算方法，确定反映城镇化组团之间要素双向流动的阻力的距离计算方法，并提出引力常量计算方法，实现城镇化组团之间辐射带动能力的计算。
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公开(公告)号：CN118070097A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410198631.2
申请日：2024-02-22
Applicant: 福州市规划设计研究院集团有限公司
IPC: G06F18/24 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出了一种基于迁移学习的水土流失自动更新监测与预警技术，结合迁移学习这类运用已有知识对相关的不同领域的问题进行求解的机器学习方法，实现了数据自动入库、样本自动提取与优化、水土流失自动化监测与预警的顺序自动化流程，极大提高了水土流失监测的自动化程度与实用性，在一定程度上满足了“全自动化”的应用需求，非常具有实际应用价值，能为未来水土流失制图工作节省大量的人力与物力。并且本发明方法的操作步骤仅需要少量的人工参与，能够制作成相关自动化软件，为水土流失问题实时动态监测与预警提供重要的科学手段。
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公开(公告)号：CN116797045A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310738707.1
申请日：2023-06-21
Applicant: 福州市规划设计研究院集团有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了夜间灯光融合多源数据的城镇化格局分析方法，包括以下步骤：步骤S1：构建多源时空数据库；步骤S2：建立新的空间观测单元；步骤S3：计算城镇质量指数；步骤S4：成立城镇化组团i；步骤S5：计算组团城镇化总质量#imgabs0#；步骤S6：计算组团生态可持续发展系数#imgabs1#；步骤S7：计算组团城乡统筹能力系数#imgabs2#；步骤S8：计算组团城市功能服务系数#imgabs3#；步骤S9：计算组团交流阻力系数#imgabs4#；步骤S10：计算组团距离#imgabs5#；步骤S11：测度城镇组团之间的吸引力#imgabs6#；步骤S12：评估新型城镇化水平变化情况。应用本技术方案可实现高精度、高精细程度、空间化的区域新型城镇化刻画方法，进而分析区域城镇化发展的短板与优势，能够为有关部门的相关决策提供重要的参考依据。
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公开(公告)号：CN118297303A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410227744.0
申请日：2024-02-29
Applicant: 福州市规划设计研究院集团有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q30/0202 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06N7/01 , G06N5/01 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及土地利用模拟技术领域，尤其为一种面向国土空间规划的多层次土地利用情景模拟方法。本发明摒弃了传统土地利用模拟方法过于依赖数学模型，难以充分考虑国土空间土地利用复杂变化情况的弊端。为此，本发明构建了多层次的土地利用模拟体系，该体系在模拟方法上，既充分衔接了国土空间总体规划方案，又考虑了相关政策、管控指标等因素的影响，在土地利用指标控制、土地利用的分类体系、未来情景设定等环节，均充分参考了政府部门现有的土地管理体系与规划战略，因此，最终形成的土地利用模拟结果能够被政府部门吸收，直接为优化土地利用结构、制定调控政策提供决策支撑，极大提高了土地利用模拟的应用价值。
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公开(公告)号：CN113989506A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111297100.1
申请日：2021-11-03
Applicant: 福州市规划设计研究院集团有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于卷积神经网络的半自动植被遥感样本选取的方法，包括：步骤S1：构建多源多时相遥感数据库；步骤S2：将研究区植被划分为m个植被群系；步骤S3：构建深度残差网络，将网络输出类别数目改为m；步骤S4：利用公开植被样本数据集，训练深度残差网络，使模型参数适用于植被群系分类；步骤S5：采用多尺度分割算法，将研究区影像分割为植被群系图斑；步骤S6：选取m种植被类型的n个代表性样本，m*n个样本作为样本选取的种子样本；步骤S7：计算研究区所有单独图斑的网络输出；步骤S8：计算种子样本的网络输出等步骤。在一定程度上解决了山区植被分类时样本稀缺的问题。
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