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公开(公告)号：CN111950658A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010886292.9
申请日：2020-08-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的LiDAR点云与光学影像先验级耦合分类方法，属于遥感科学技术领域。本发明步骤为：首先通过二维深度卷积网络分类多波段光学影像；再将地表覆盖二维分类的结果（即类别概率）利用最近邻算法赋予机载LiDAR点云，作为三维点云的先验概率特征；而后采用三维神经网络分类已嵌入二维类别概率的LiDAR点云，得到最终的城市三维土地覆盖分类结果。本发明利用先验级耦合策略将光学影像提供的波段信息赋予LIDAR点云，弥补了现有三维LiDAR点云数据中存在较少的标注数据的问题，先验级耦合策略分类策略可以降低训练过程的损失，以获得更好的分类效果，并阐释了城市地表覆盖二维分类与三维分类之间的联系。
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公开(公告)号：CN111079073A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN202010078768.6
申请日：2020-02-03
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明涉及一种建筑物三维太阳能潜力计算方法，步骤包括：建筑物模型屋顶及立面点云采样、遮挡分析、天空视域分析、太阳辐射计算和太能潜力计算。本发明提升了精确估算三维建筑物实际太阳能潜力的技术手段，对建筑物模型进行屋顶-立面联合采样，然后进行遮挡分析和天空视域分析，以此进行太阳辐射的直射和散射计算。本发明提出的“屋顶-立面联合”技术方法不仅计算了常规方法中建筑物顶面的太阳能潜力，还同时计算了建筑物立面太阳能潜力，提高了城市建筑物太阳能利用的范围和潜力。本发明采用先对建筑物顶面和立面进行点采样，用离散化的方式进行空间遮挡分析和天空视域分析，充分考虑了周边建筑物对建筑物本身接受太阳能的影响。
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公开(公告)号：CN108985306B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201810731268.0
申请日：2018-07-05
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明涉及一种基于改进边界代数法的相交多边形提取方法，包括以下步骤：对所有图层中的多边形顺序进行编号；计算包含所有图层的MBR，数组hDstDS、pIDArray和RLEGroup分别存放栅格单元的属性值、多边形ID和游程；对所有多边形使用边界代数算法依次进行栅格化，在栅格化过程中赋予各多边形的属性值均为1；在数组hDstDS中获取当前多边形MBR包含的栅格单元，并逐行读取获取其属性值，并根据不同的属性值进行相应处理；从数组RLEGroup存储的游程中提取相应的相交多边形组，即每个游程中的数组pGroup即对应一个相交多边形组。本发明计算复杂度低，尤其适用于规模化的多边形数据集的相交多边形提取。
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公开(公告)号：CN109003316A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810730005.8
申请日：2018-07-05
Applicant: 南京大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明涉及一种基于多边形复杂度的并行栅格化数据划分方法，包括以下步骤：遍历所有多边形，计算每个多边形的最小外接矩形包含的栅格数目并归一化；计算各多边形的复杂度PC，并按从小到达的顺序进行排序形成队列；每次从队列首端和末端分别取出一个多边形，将其依次分配给所有的进程，直至所有的多边形分配完毕；各进程分别对被分配的多边形的最小外接矩形依次进行栅格化，其栅格化的结果以矩形栅格组存在，记录所述矩形栅格组的左上角点坐标以及该矩形栅格组的X方向和Y方向的栅格长度；各进程分别将其栅格化后得到的矩形栅格组写入到目标栅格中。本发明可以保证负载均衡并提高栅格化并行处理的效率。
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公开(公告)号：CN104008552B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410266813.5
申请日：2014-06-16
Applicant: 南京大学 , 南京市国土资源信息中心
Abstract: 本发明涉及一种基于动态时间弯曲的时序SAR影像耕地提取方法，步骤包括：构建时序SAR影像；提取耕地参考时间序列；计算待分类像元时间序列与耕地参考时间序列之间的动态时间弯曲距离；计算结果阈值分割，待分类像元归类为耕地与非耕地；分割结果空域滤波，滤除孤立的耕地像元，填补连片耕地之间的缝隙，得到耕地的最终提取结果。本发明考虑到耕地时间序列特有的“时间轴弯曲”现象，使用动态时间弯曲距离（DTW）作为相似性度量标准，从而实现耕地像元与非耕地像元的划分，解决了传统方法无法适应时间轴畸变的时间序列相似性度量这一问题，提高了耕地的提取精度。本发明方法适应性强，提取精度可达82%以上，能够满足实际生产的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103440489B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201310423428.2
申请日：2013-09-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明涉及一种像素级SAR影像时间序列的水体提取方法，该方法首先，对SAR影像数据集进行预处理，经过高精度匹配，构建像素级SAR影像时间序列，生成时间序列文本数据；其次，采样选取纯净水体像元和混合水体像元的时间序列，选取DTW作为时间序列的相似性度量，计算其DTW值作为最大阈值；然后计算所有像元的像素级SAR影像时间序列与纯净水体像元时间序列的DTW值，采用最大阈值方法分割SAR影像，获取二值图像；最后，采用8邻域搜索方法对二值图像进行操作以提高水体识别精度。该方法能够准确提取稳定的水资源分布范围，提取结果不受山体阴影、雨季积水及部分植被的影响，能够满足水体制图的要求。
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公开(公告)号：CN106157309A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610520898.4
申请日：2016-07-04
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06T17/30 , G06T2207/10044 , G06T2207/20024
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟种子点的机载LiDAR地面点云滤波方法，属于机载LiDAR点云数据分类领域。本发明的步骤为：首先，将机载LiDAR点云格网化，利用格网内点云的分布维度和高程分布直方图构建地面虚拟种子点；其次，使用多尺度形态学对虚拟种子点评估，剔除不属于地面的虚拟种子点，并且对点云进行初步滤波；最后，利用评估后的虚拟种子点构建初始TIN网，迭代加密TIN网完成LiDAR数据的地面点云滤波。本发明既降低了滤波算法的时间耗费，又保证了滤波算法的滤波精度，并且适用范围广。
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公开(公告)号：CN103440490B
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201310423429.7
申请日：2013-09-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明SAR影像时空相似性分析下的城市不透水面提取方法，首先对SAR影像数据集进行预处理，经过高精度匹配，构建像素级SAR影像时间序列；其次，采用动态时间弯曲（DTW）作为像素级SAR影像时间序列的相似性度量，计算采样混合像元与纯净像元的DTW值作为相似性提取的最大阈值，利用基于时间序列相似度的空间上下文分析方法，充分顾及相同地物像元时间序列较好的相似性和的空间的邻近性特征，以典型地物纯净像元的时间序列曲线为模板窗口，采用滑动窗口技术，分别计算模板窗口与滑动窗口内对应的时间序列曲线的DTW值，并采用像元的空间邻近规则从而确定中心像元的地物类型。该方法能够改善地物提取破碎现象，提高城市不透水面的信息提取精度。
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公开(公告)号：CN103324916B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201310227705.2
申请日：2013-06-07
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于建筑轮廓的车载和航空LiDAR数据配准方法，该方法从车载和航空LiDAR数据中分别提取二维建筑轮廓，并通过轮廓线段高程分割法得到车载和航空三维建筑轮廓线段；然后分别从车载和航空三维建筑轮廓线段中选取两对轮廓线段，计算该两对三维轮廓线段的初始转换矩阵;然后对初始转换矩阵进行迭代运算，若车载三维轮廓线段和三维建筑轮廓线段中匹配线段的数量大于指定阈值或者匹配线段的数量最多，则所述初始转换矩阵定义为可靠转换矩阵，利用所述可靠转换矩阵完成车载LiDAR数据和航空LiDAR数据的配准。本发明能够实现车载和航空LiDAR数据的自动高精度配准，其配准精度可以达到分米级。
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公开(公告)号：CN102968634B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201210482430.2
申请日：2012-11-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种主方向约束下的停车场结构提取方法，步骤包括：针对航空正射影像，使用Edison算法和Hough变换进行初始线段检测，获取车位线主方向；根据获取的主方向，使用主方向约束下的线段提取方法，检测出准确车位线；根据车位线角度对车位线进行编组筛选，并使用最大相交方向方法划分停车道；利用提取的车位线和划分的停车道，计算停车场的结构参数；依据停车场结构参数重新构建停车场的准确车位线，并生成停车道的分割线，完成停车场结构的自动提取。本发明利用初始线段检测获取车位线的主方向，以此作为约束进行车位线提取，提取的车位线正确性、完整性和定位精度都较高，能够更好地为停车场结构的提取提供依据。本发明以单景航空正射影像为数据进行停车场结构提取，数据获取容易，价格适宜。
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