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公开(公告)号：CN104614729B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410666032.5
申请日：2014-11-20
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达航带高程匹配质量分析方法，包括获取覆盖一个区域的多条航带激光雷达点云数据，多条航带之间分别具有重叠区，所述点云数据包括每个回波点的平面坐标和高程数据，所述方法包括建立点云数据栅格化步骤、重叠区栅格数据处理步骤和数据结果输出步骤；与传统分析方法相比，本发明可以使用计算机自动处理激光雷达航带数据，实现了对飞行区域内多条航带数据匹配质量进行快速评价，通过设置不同的栅格单元大小可以重复多次处理，评价结果全面，节省了人力。
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公开(公告)号：CN105403876A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510979624.7
申请日：2015-12-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G01S7/48
CPC classification number: G01S7/4802
Abstract: 本发明是有关于一种森林郁闭度的测量方法和装置，其中的方法主要包括：获取待修正的森林郁闭度；获取所述待修正的森林郁闭度对应的激光雷达回波损失率；获取森林冠层回波尺度因子以及地面回波损失率，其中，所述森林冠层回波尺度因子表征来自森林冠层的回波信号数量与来自植被的回波信号数量的比例关系；根据所述待修正的森林郁闭度、激光雷达回波损失率、森林冠层回波尺度因子、地面回波损失率以及下述公式获得修正后的森林郁闭度；其中，CCM为修正后的森林郁闭度，CC1为待修正的森林郁闭度，k为森林冠层回波尺度因子，RL为激光雷达回波损失率，RLG为地面回波损失率。本发明能够非常方便快捷对森林郁闭度进行修正，并且有效提高了森林郁闭度的准确性。
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公开(公告)号：CN119048866A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411523394.9
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/26 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06F18/10 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种林区植被类型变化检测方法、系统及计算机程序，包括：获取林区多时相高空间分辨率遥感图像数据；根据林区多时相高空间分辨率遥感图像数据，基于卷积神经网络模型和多任务学习构建多任务全卷积神经网络模型；基于林区多时相高空间分辨率遥感图像数据，构建样本数据集，对多任务全卷积神经网络模型进行训练，获得林区植被类型变化检测模型；将林区多时相高空间分辨率遥感图像数据输入林区植被类型变化检测模型，获得林区植被类型变化检测结果。本发明提供的技术方案，能够利用林区多时相高空间分辨率遥感图像数据，构建多任务全卷积神经网络模型，检测林区植被类型变化，实现植被覆盖变化的精准检测。
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公开(公告)号：CN112651937A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011543365.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种分层树冠识别方法，包括以下步骤：根据树冠高度栅格单元的个数，创建不相交集；依次遍历每个树冠顶点，从树冠高度栅格中提取树冠顶点的高度；将树冠划分为4个象限，分别为左上象限、右上象限、左下象限、右下象限，判别每个象限内树冠边界；提取树冠底部的高度；使用树冠顶点索引对树冠进行编码；依次遍历树冠顶点，对树冠外边界进行矢量化。本发明实施例提供的一种分层树冠识别方法，能够快速地识别分层树冠，同时还可用于识别普通树冠，增强了识别树冠的普适性，有效提高了树冠边界识别精度。
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公开(公告)号：CN111753726A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010588462.5
申请日：2020-06-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于树冠编码的磁力标记树冠边界矢量化方法，用以解决现有技术中树冠边界矢量化效率低的问题。所述边界矢量化方法，在树冠编码栅格单元的基础上，新建树冠标记栅格层，在当前栅格单元的树冠编码有效且未完成矢量化时，作为种子点，获得矢量化的树冠边界，再对边界范围内的栅格单元进行磁力标记，得到磁力标记的树冠栅格单元。本发明不依赖于树冠顶点信息，不需要建立空间索引，不需要判断栅格单元是否位于已经矢量化的树冠边界内，通过磁力标记能够快速地实现树冠边界矢量化，随着数据量的增加，运算时间线性增加，而不会出现几何化增长，运算效率高，节约时间，同时也适用于大数据量栅格的快速矢量化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106443641A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610857173.4
申请日：2016-09-28
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G01S7/497
CPC classification number: G01S7/497
Abstract: 本发明公开一种激光雷达扫描均一性测量方法，包括以下步骤：(1)判断末次回波；(2)判断扫描线；(3)计算扫描线内激光回波点之间的水平距离及其统计量；(4)计算扫描线0度扫描角激光回波点的中心点；(5)计算扫描线间的水平距离及其统计量；(6)计算激光扫描均一指数；该激光雷达扫描均一性测量方法能够判别激光扫描线、判别激光扫描线中线点以及判别激光扫描均一性。
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公开(公告)号：CN104360339A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410601556.6
申请日：2014-10-31
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G01S7/48
CPC classification number: G01S7/4802
Abstract: 本发明是有关于一种激光雷达航带扫描边界识别方法及装置，其中的方法包括：计算相邻回波点数据中的激光扫描角Sai和Sai-1的差值和差值的累计值；在判断出差值大于零且累计值小于零的情况下或在差值小于零且累计值大于零的情况下，将Sai-1/Sai对应的回波点确定为当前激光扫描线的结束点，且累计值清零；计算当前激光扫描线上的各回波点与当前激光扫描线的边界点之间的距离，并根据距离边界点最大的回波点来修正当前激光扫描线的边界点；利用修正后的边界点的回波点数据以及第一条激光扫描线和最后一条激光扫描线各自的两个边界点之间的所有回波点数据形成激光雷达航带扫描边界。本发明提高了激光雷达航带扫描边界识别的准确性。
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公开(公告)号：CN102419818B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201110332395.1
申请日：2011-10-28
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明的目的在于针对CHM、从LiDAR数据中提取单木时，减少对CHM质量的依赖，提高单木提取的精度。具体通过如下方法实现：基于形态学冠层控制，在CHM中确定外部标记；对所述CHM进行全局中值滤波处理，结合所述外部标记，使用局部极值的方式获得中值滤波处理后的CHM的内部标记；结合所述内部标记，对CHM进行两次分水岭操作；利用所述外部标记，分别对分水岭操作结果进行优化；根据单木分割结果，提取单木参数。本发明提供的方法，分割的结果只存在可忽略的过分割现象，使得单木分割的精度得到了提高，且对CHM质量的依赖程度得到降低，具有很强的实用价值。
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公开(公告)号：CN102419818A
公开(公告)日：2012-04-18
申请号：CN201110332395.1
申请日：2011-10-28
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明的目的在于针对CHM、从LiDAR数据中提取单木时，减少对CHM质量的依赖，提高单木提取的精度。具体通过如下方法实现：基于形态学冠层控制，在CHM中确定外部标记；对所述CHM进行全局中值滤波处理，结合所述外部标记，使用局部极值的方式获得中值滤波处理后的CHM的内部标记；结合所述内部标记，对CHM进行两次分水岭操作；利用所述外部标记，分别对分水岭操作结果进行优化；根据单木分割结果，提取单木参数。本发明提供的方法，分割的结果只存在可忽略的过分割现象，使得单木分割的精度得到了提高，且对CHM质量的依赖程度得到降低，具有很强的实用价值。
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公开(公告)号：CN119180723B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411640482.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06Q50/02 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种林区跨季变化检测方法、系统及计算机程序产品，所述方法包括：获取林区遥感时间序列数据和多时相高空间分辨率遥感影像数据；基于卷积神经网络和时间注意力机制构建林区物候及环境扰动检测模型；基于卷积神经网络和多任务学习方法构建林区植被类型变化检测模型；获得林区物候及环境扰动检测结果，据此对林区植被类型变化检测模型进行微调和再训练，获得林区跨季变化检测模型；获得林区跨季变化检测结果。本发明提供的技术方案，基于林区植被类型变化检测，整合林区物候及环境扰动变化信息，提取植被覆盖精细尺度详细变化信息，实现年内多期植被覆盖精细变化信息准确提取；基于多项指标对网络模型进行综合评估和微调完善。
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