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公开(公告)号：CN114743009A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210652347.9
申请日：2022-06-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种高光谱影像波段选择方法、系统及电子设备，该方法包括：S100、获取高光谱影像立方体，利用PCA和超像素分割算法将所述高光谱影像立方体分割为多个区域；S200、采用分层策略分别学习各所述区域对应的低维潜在特征，获取各所述区域的潜在特征矩阵，并提取所述高光谱影像立方体的平均潜在特征，构建平均潜在特征矩阵；S300、将各所述区域的潜在特征矩阵与所述平均潜在特征矩阵进行融合，获取所述高光谱影像立方体的低维自表征矩阵；S400、对所述低维自表征矩阵进行聚类，获取最优波段组合。本发明的有益效果：有效提高了高光谱影像波段选择的准确性。
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公开(公告)号：CN113963262A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111560773.1
申请日：2021-12-20
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 宁夏回族自治区地球物理地球化学调查院
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度特征融合模型的矿区土地覆盖分类方法，包括：获取标定矿区的遥感数据，从标定矿区的遥感数据中提取多模态数据，其中，多模态数据包括多光谱影像和数字高程模型数据；基于多模态数据提取多模态浅层特征，使用深度置信模型处理多模态浅层特征获得多模态深度特征；使用第一深层模型处理多光谱影像的像元邻域获得深层光谱‑空间特征，使用第二深层模型处理数字高程模型数据的像元邻域获得深层地形特征；融合多模态深度特征、深层光谱‑空间特征以及深层地形特征输入分类器，获得分类结果。利用卷积神经网络和深度置信网络的各自优势，能解决由于矿区典型特征导致其土地覆盖分类精度难以提升的问题。
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公开(公告)号：CN112418363A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202110093373.8
申请日：2021-01-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种复杂背景区滑坡分类模型建立、识别方法及装置，涉及类不平衡模型建立及滑坡识别。本发明所述的复杂背景区滑坡分类模型建立方法，包括：获取研究区的激光雷达数据；根据所述激光雷达数据构建地形对象，以及根据所述地形对象确定地形对象特征向量，以确定数据集；根据所述数据集对分类模型参数和平衡系数联合寻优，以确定协同最优平衡系数和协同最优分类模型参数；根据所述协同最优平衡系数和所述协同最优分类模型参数确定类平衡后的鲁棒敏感特征子集；根据所述类平衡后的鲁棒敏感特征子集建立滑坡分类模型。本发明所述的技术方案，提升了滑坡遥感识别精度。
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公开(公告)号：CN111797679A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010425191.1
申请日：2020-05-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种遥感纹理信息处理方法、装置、终端及存储介质，所述遥感纹理信息处理方法包含：获取立体遥感图像对，基于所述立体遥感图像对生成数字地形模型；基于所述数字地形模型获得坡向图像，其中，所述坡向图像的各个像元对应有坡向值；基于所述坡向图像中各个所述像元对应的坡向值，分别确定各个所述像元的灰度值，生成相应的灰度图像；基于所述灰度图像获得纹理特征信息。本发明提取的纹理特征/信息更加准确、精细，使得基于该纹理特征/信息作出的分类的精度得到提升。
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公开(公告)号：CN111507321A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010623009.3
申请日：2020-07-01
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种多输出土地覆盖分类模型的训练方法、分类方法及装置，所述训练方法包括：获取训练数据；将所述训练数据输入至基于深度置信网络的初始模型中进行训练，获得多输出土地覆盖分类模型，其中，所述初始模型包含N级输出，所述N级输出包括设置于所述初始模型最后一个网络层的输出和设置于所述初始模型第一个网络层至倒数第二个网络层中任意N-1个网络层的N-1级输出，根据所述N级输出的损失确定总损失，基于所述总损失进行反向传播，以调整所述初始模型的参数，N为大于或等于2的整数。本发明可使模型反向传播时不易发生梯度消失现象，有利于提高分类精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119888303A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411771135.8
申请日：2024-12-04
Applicant: 中国自然资源航空物探遥感中心 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V20/13 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种岩性场景分类方法、系统及存储介质，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：对检测区域的多遥感影像进行特征提取，得到多个遥感影像特征，其中，遥感影像特征包括空间特征和光谱特征；对空间特征和光谱特征进行自适应学习，生成邻接矩阵；通过图卷积网络，根据邻接矩阵中的节点之间的信息，对遥感影像特征进行更新，得到遥感影像特征对应的全局‑局部特征；通过对比学习模型，对全局‑局部特征进行对比学习，得到优化后的最终特征；对最终特征进行特征融合与分类处理，得到检测区域的岩性场景分类结果。本发明有效地对遥感影像中特征分布接近的岩性类别进行分类，并提高岩性类别的分类精度。
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公开(公告)号：CN119689544A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411673045.5
申请日：2024-11-21
Applicant: 海南水文地质工程地质勘察院 , 东北大学 , 中国地质大学(武汉) , 海南地质综合勘察设计院
Inventor： 刘琼 , 魏恋欢 , 李显巨 , 曾东灵 , 黄卓雄 , 杨勇昌 , 阳建新 , 肖德瑛 , 徐子东 , 王志鑫 , 彭玉冰 , 周俊 , 罗晗 , 刘洪林 , 黄泽佼 , 高元鹏
IPC: G01V1/01 , G01S13/90 , G01S19/14 , G01C5/00 , G01N33/00 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种地震活动断层监测预警方法及系统，所述预警方法包括下列步骤：以所述平均形变速率作为第一特征，以所述累计形变量作为第二特征；基于GNSS数据获得监测区域的位置变化和速度变化，并根据位置变化提取第三特征，根据速度变化提取第四特征；基于水准观测数据提取第五特征，基于断层气体测量数据提取第六特征；构建并训练第一深度学习模型以及第二深度学习模型，将所述第一特征、第二特征、第三特征、第四特征输入第一深度学习模型中，获得第一结果，将所述第五特征、第六特征输入第二深度学习模型中获得第二结果；构建并训练第三深度学习模型。将所述第一结果、第二结果输入第三深度学习模型中，获得地层预警信息。
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公开(公告)号：CN119180998A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411001511.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V20/13 , G06V20/70 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种基于地理信息条件扩散模型的多模态样本生成方法，涉及遥感图像生成技术领域，该方法包括：获取遥感多模态语义分割数据集，包括多源图像和与多源图像对应的语义标签；将遥感多模态语义分割数据集输入至地理信息条件扩散模型进行训练，得到多个多模态样本；其中，地理信息条件扩散模型包括联合输入模块和数据嵌合模块；通过联合输入模块将遥感多模态语义分割数据集中的多源图像和语义标签进行通道拼接处理，得到目标图像标签数据；通过数据嵌合模块将目标图像标签数据进行噪声注入‑降噪过程和数据分解处理，得到多个多模态样本。本发明解决了遥感图像标注数据样本通常缺少文本描述信息的问题，实现低成本和高效率的生成数据样本。
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公开(公告)号：CN119180967A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411001924.3
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 新疆生产建设兵团自然资源卫星应用技术中心(兵团自然资源基础数据中心)
IPC: G06V10/44 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种场景特征提取模型构建方法、系统及存储介质，涉及遥感数据处理技术领域，所述方法包括：根据获取的公开遥感数据集对预训练模型进行训练，得到初始教师模型；通过多个预设特定场景的多个自然图像对初始教师模型和学生模型进行知识蒸馏，得到初始教师模型和学生模型的蒸馏损失；同时，通过每个预设特定场景的多个遥感影像对学生模型进行蒸馏学习，得到融合所有预设特定场景的学生模型的监督损失；通过蒸馏损失和监督损失对融合所有预设特定场景的学生模型进行更新，得到场景特征提取模型。本发明不仅解决了现有技术中的分辨率和干扰问题，还提高了遥感图像处理的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117870613B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202311657218.X
申请日：2023-12-04
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 宁夏回族自治区地球物理地球化学调查院(自治区深地探测中心)
Abstract: 本发明提供了一种地表沉降量提取方法及设备，涉及地质监测技术领域，地表沉降量提取方法包括：获取当前矿区的摄影监测数据、雷达监测数据和卫星监测数据；根据摄影监测数据和雷达监测数据，将矿区划分为外围区域、中间区域和中心区域；根据雷达监测数据和卫星监测数据提取外围区域地表沉降量数据，根据摄影监测数据和雷达监测数据提取中间区域地表沉降量数据，根据摄影监测数据提取中心区地表沉降量数据；根据外围区域地表沉降量数据、中间区域地表沉降量数据和中心区域地表沉降量，生成矿区地表沉降量数据。本发明根据矿区不同区域的特点，采用不同监测数据进行地表沉降量提取，从而提高矿区的地表沉降量的提取精度。
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