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公开(公告)号：CN116342738B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310083918.6
申请日：2023-01-31
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Abstract: 本发明提供一种基于GIS的禁捕矢量范围自动提取和图示制作方法，包括：通过获取制图区域范围内的河流数据、禁捕范围起止点和制图数据，对禁捕范围起止点进行矢量化，并合并获取的河流数据，得到有效河流数据，根据有效河流数据提取并简化目标河流中心线，根据禁捕范围起止点与目标河流中心线，获取对应的两条垂线，并基于两条垂线对有效河流数据进行裁剪，得到禁捕矢量范围，构建制图模板，设置地图制图参数，确定地图的分割单元，在分割单元中，结合禁捕矢量范围和制图参数，基于制图模板生成禁捕范围图示。本发明能够实现禁捕矢量范围的快速准确提取，获取精准的禁捕范围图示，简化了禁捕范围图示的生成方法，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN118095956B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410335861.9
申请日：2024-03-22
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种工程尺度生物多样性恢复成效评估方法、系统和设备，其中，方法包括：获取生物恢复评估基础数据，根据所述生物评估基础数据得到评价指标；对所述评价指标进行标准化处理，得到标准评价指标；根据所述标准评价指标，得到生物恢复评估指数；根据所述生物恢复评估指数进行多样性恢复成效评估。本发明以生物恢复快速的节肢动物作为指示物种，优化了工程尺度的生物多样性恢复成效评估方法，研发了生物恢复评估指数模型，实现了生物多样性恢复效果的量化评估。
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公开(公告)号：CN117933825B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410201622.4
申请日：2024-02-23
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种基于多光谱无人机的森林保护修复生态成效评估方法，包括：获取相关数据得到评估区域的空间范围，并基于评估区域选定参照生态系统；根据评估区域和参照生态系统划定多光谱无人机的影像采集范围，得到多光谱遥感数据；结合森林保护修复措施，选定生态指标，基于生态指标构建森林保护修复生态成效评估指标体系；将必选指标和至少两个选择性指标作为评估指标，建立森林保护修复生态成效指数；根据多光谱遥感数据，计算评估区域和参照生态系统的评估指标，并对评估指标进行分级和赋权；根据所有评估指标及对应权重计算生态成效综合得分，分析得到评估结果。本发明能够实现对修复成效的快速量化评估，提高评估工作的便捷性和科学性。
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公开(公告)号：CN117933825A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410201622.4
申请日：2024-02-23
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种基于多光谱无人机的森林保护修复生态成效评估方法，包括：获取相关数据得到评估区域的空间范围，并基于评估区域选定参照生态系统；根据评估区域和参照生态系统划定多光谱无人机的影像采集范围，得到多光谱遥感数据；结合森林保护修复措施，选定生态指标，基于生态指标构建森林保护修复生态成效评估指标体系；将必选指标和至少两个选择性指标作为评估指标，建立森林保护修复生态成效指数；根据多光谱遥感数据，计算评估区域和参照生态系统的评估指标，并对评估指标进行分级和赋权；根据所有评估指标及对应权重计算生态成效综合得分，分析得到评估结果。本发明能够实现对修复成效的快速量化评估，提高评估工作的便捷性和科学性。
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公开(公告)号：CN115019123B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210555496.3
申请日：2022-05-20
Applicant: 中南大学 , 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC: G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0895 , G06N3/091 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像场景分类的自蒸馏对比学习方法，包括：由结构一样的教师网络和学生网络组成长程依赖捕获主干网络模块；获取遥感图像并将图像进行全局切片、局部切片、尺度对齐及数据增强，得到同一张图像的融入尺度信息的不同版本；将全局切片图像送入教师网络、将全局切片图像和尺度对齐后的局部切片图像共同送入学生网络进行自蒸馏对比学习；获得不同版本的图片表征，再经过softmax将表征转化为概率分布，训练网络使学生网络输出的概率分布尽量匹配教师网络输出的概率分布；采用自蒸馏的方式训练神经网络模型；输出场景分类结果。本发明不依赖标签和负样本，可捕捉RSI的全局语义信息，可学习到RSI的多尺度特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113011427A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110285256.1
申请日：2021-03-17
Applicant: 中南大学 , 重庆市地理信息和遥感应用中心
Abstract: 本发明公开了基于自监督对比学习的遥感图像语义分割方法，包括以下步骤：构建语义分割网络模型(如Deeplab v3+)；采用无标注数据对所述网络模型的编码器进行预训练；预训练完成后，在标注样本上对所述网络模型进行有监督语义分割训练；采用有监督语义分割训练完成的网络模型对遥感图像进行语义分割；在预训练的过程中，采用全局风格对比和局部匹配对比结合的方式进行对比学习。本发明将对比自监督学习应用于到了遥感语义分割数据集，提出了全局风格和局部匹配对比学习框架，形成了基于自监督对比学习的遥感图像语义分割方法，使得语义分割方法的适用面更广，分割效果更好。
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公开(公告)号：CN113159122A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110280016.2
申请日：2021-03-16
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心 , 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于社交媒体图像数据的城市风貌分析方法，方法包括：获取社交媒体图像数据；对数据集的样本进行分类和去除噪声；使用卷积神经网络进行风貌学习；对样本不平衡问题进行处理；进行迁移学习；对风貌特征进行聚类；计算城市间的风貌距离；分析城市间的风貌相似性及城市的细粒度风貌。本发明将城市风貌编码为一组向量；解决了社交媒体图像分布的不均衡问题；利用城市风貌向量定义了城市风貌距离，使用该距离能分析出不同城市如何表象出风貌相似和风貌相近的，能分析出风貌距离和地理距离的相关性；使用城市风貌向量为嵌入向量的聚类方法，能够更细致地发现城市细粒度风貌。
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公开(公告)号：CN115019123A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210555496.3
申请日：2022-05-20
Applicant: 中南大学 , 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC: G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像场景分类的自蒸馏对比学习方法，包括：由结构一样的教师网络和学生网络组成长程依赖捕获主干网络模块；获取遥感图像并将图像进行全局切片、局部切片、尺度对齐及数据增强，得到同一张图像的融入尺度信息的不同版本；将全局切片图像送入教师网络、将全局切片图像和尺度对齐后的局部切片图像共同送入学生网络进行自蒸馏对比学习；获得不同版本的图片表征，再经过softmax将表征转化为概率分布，训练网络使学生网络输出的概率分布尽量匹配教师网络输出的概率分布；采用自蒸馏的方式训练神经网络模型；输出场景分类结果。本发明不依赖标签和负样本，可捕捉RSI的全局语义信息，可学习到RSI的多尺度特征。
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公开(公告)号：CN113159122B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202110280016.2
申请日：2021-03-16
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心 , 中南大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了基于社交媒体图像数据的城市风貌分析方法，方法包括：获取社交媒体图像数据；对数据集的样本进行分类和去除噪声；使用卷积神经网络进行风貌学习；对样本不平衡问题进行处理；进行迁移学习；对风貌特征进行聚类；计算城市间的风貌距离；分析城市间的风貌相似性及城市的细粒度风貌。本发明将城市风貌编码为一组向量；解决了社交媒体图像分布的不均衡问题；利用城市风貌向量定义了城市风貌距离，使用该距离能分析出不同城市如何表象出风貌相似和风貌相近的，能分析出风貌距离和地理距离的相关性；使用城市风貌向量为嵌入向量的聚类方法，能够更细致地发现城市细粒度风貌。
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公开(公告)号：CN113269223B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110281893.1
申请日：2021-03-16
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心 , 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于空间文化模因分析的城市风格分类方法，包括以下步骤：对数据集的样本去除噪声；通过训练神经网络获取风格特征，及每个样本的风格特征向量；利用DPC方法对训练集的风格特征向量进行字典学习，获取到每个城市的字典和稀疏矩阵，通过字典和稀疏矩阵计算城市间的模因距离；计算风格距离、稀疏表示和风格类型，并根据风格距离、风格类型和稀疏表示进行城市文化模因分析，根据字典和模因距离对城市进行风格分类，并将城市间的风格差异进行量化。本发明可定量和准确对城市风格进行准确分类，通过量化不同的模因类型分析风格相似和差异的原因，分析城市街景图片风格的模因线性组合，及不同城市的两张街景图片之间风格相似的原因。
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