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公开(公告)号：CN102915523A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210337389.X
申请日：2012-09-13
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种改进的小波变换遥感影像融合方法及其融合系统，属于遥感影像处理技术领域。它解决了传统的遥感影像普遍存在融合效果差的问题。该方法为：对待融合的多光谱影像影像的预处理和PCA变换后，取前三个分量，直方图匹配第一个分量与全色影像后进行小波变换，再将所得的高频信息采用局部方差的融合规则获得新的高频信息，低频信息则采用局部差异加权的融合规则获得融合后新的低频信息；然后进行小波逆变换，将结果作为新第一分量，再将其与原始的二、三分量进行PCA逆变换获取最终的融合结果影像。遥感影像融合系统包括：影像输入模块、小波分析模块、遥感影像融合模块、遥感影像融合效果评价模块和融合结果保存模块。适用于遥感影像的融合。
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公开(公告)号：CN102542276A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201110444692.5
申请日：2011-12-27
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06K9/46
Abstract: 应用Photoshop和Matlab快速提取森林郁闭度的方法，属于图像处理领域，本发明为解决现有郁闭度的测定方法效率低、设备成本昂贵的问题。本发明方法：森林郁闭度为多处观测点郁闭度的平均值，每处观测点郁闭度的获取方法为：步骤一、采用鱼眼镜头获取林冠鱼眼照片；步骤二、应用Photoshop对所述林冠鱼眼照片进行预处理，获取用于计算森林郁闭度的冠层图像；步骤三、在Matlab中读取用于计算森林郁闭度的冠层图像，并生成灰度图像；步骤四、确定天空部分灰度临界点阈值T，步骤五、根据天空部分灰度临界点阈值T生成二值化图像；步骤六、利用公式获取该处观测点的森林郁闭度。
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公开(公告)号：CN119810684A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411864408.3
申请日：2024-12-18
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/776
Abstract: 本发明提供了一种基于多源遥感数据和XGBoost回归模型的红树林冠层高度遥感精准反演方法，首先进行影像收集与预处理：获取典型区低潮期的UAV‑LiDAR数据，并对采集的UAV‑LiDAR数据进行预处理；筛选高质量的SDGSAT‑1影像和时序Sentinel‑1/2影像，基于卫星影像提取特征参数构建红树林冠层高度反演初始特征集；其次，基于XGBoost回归模型、交叉验证递归特征消除法和SHAP解释框架构建红树林冠层高度反演最优特征集；最后基于XGBoost回归模型和最优特征集精准反演红树林冠层高度，绘制大尺度红树林冠层高度空间分布图。本发明应用遥感技术实现了大尺度红树林冠层高度的快速精准反演，提高了红树林冠层高度遥感反演的精度和可信度，具有可重复性，其结果可以为红树林生态系统的恢复和管理提供重要信息。
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公开(公告)号：CN113408460A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110731327.6
申请日：2021-06-30
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 一种基于遥感大数据和云平台探测互花米草分布的方法，本发明涉及一种探测互花米草分布的方法。解决了现有遥感技术识别互花米草精度较低的问题，并从大数据和云平台入手实现互花米草时空分布检测。方法：一、生成互花米草样本库；二、生成两个基础影像集；三、融合为新的基础特征影像；四、计算7个参数；五、进行融合生成新影像；六、修改相关分割参数直至获取分割结果；七、获得训练样本和验证样本；八、获取互花米草空间分布信息。本发明实现了应用遥感技术准确快速探测获取互花米草入侵空间分布的问题，探测结果准确，提高了互花米草遥感分类的精度和可信度，具有可重复性和鲁棒性，对监测互花米草的遥感制图具有极其重要的意义。
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公开(公告)号：CN103383775B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310272367.4
申请日：2013-07-02
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 一种遥感影像融合效果评价方法，本发明涉及遥感影像效果评估，特别是涉及一种遥感影像融合效果评价方法。本发明是要解决现有遥感影像融合效果评价方法主要视觉效果人为干扰因素较大，容易产生误差，客观数理统计分析中指标的选取没有统一的标准，难以实现全面评价影像质量的问题。步骤一：原始待融合影像的预处理；步骤二：预处理后的多光谱影像与全色影像进行融合处理；步骤三：对融合前后的影像进行面向对象分割；步骤四：采用分类规则，对分割后的遥感影像进行分类；步骤五：从生产精度、用户精度以及Kappa系数三个角度对分类结果进行精度评价，对比分析融合前后影像的分类精度实现融合效果评价。本发明应用于遥感影像处理技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105447274A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510975435.2
申请日：2015-12-22
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/509
Abstract: 一种利用面向对象分类技术对中等分辨率遥感图像进行滨海湿地制图的方法，本发明涉及对中等分辨率遥感图像进行滨海湿地制图的方法。本发明是要解决传统遥感图像分类方法无法准确区分各种湿地类别，且分类后结果通常存在“椒盐现象”、“飞地现象”，不适用于中分辨率遥感影像的滨海湿地制图。对Landsat8 OLI影像及DEM数据进行预处理；对步骤一中预处理后的Landsat8 OLI影像进行多尺度分割；导出生成滨海湿地典型地物光谱曲线；确定可用于区分滨海湿地典型地物特征；得到初步分类结果；优化分类结果；导出分类结果即滨海湿地典型地物对象，生成各滨海湿地类型矢量。本发明应用于滨海湿地制图领域。
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公开(公告)号：CN105404753A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510901877.2
申请日：2015-12-08
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/509
Abstract: 基于面向对象-随机森林分类法和中等分辨率遥感影像的沼泽湿地制图的方法，本发明涉及一种利用遥感影像进行沼泽湿地制图的方法。本发明的目的是要解决目前遥感分类方法，仅利用光谱信息，不能准确的提取草丛沼泽、灌丛沼泽和森林沼泽空间信息的技术问题。本发明利用对Landsat-8OLI数据进行辐射定标、大气校正、正射纠正、几何精纠正和投影转换；并利用eCognition 8.64软件对数据进行处理，将非沼泽湿地对象去除保留沼泽湿地对象，通过设定指数阈值区分出草丛沼泽、灌丛沼泽和森林沼泽并在ArcGIS 10.0软件中制作沼泽湿地专题地图。利用本发明的制图方法精度高。本发明用于沼泽湿地制图。
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公开(公告)号：CN103294902A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310182072.8
申请日：2013-05-16
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06F19/00
CPC classification number: Y02A40/228
Abstract: 一种基于遥感影像与GIS空间分析确定自然湿地恢复方案的方法，涉及一种确定自然湿地恢复方案的方法，解决从传统的湿地恢复方法注重定位的分析，没有从定量的角度进行研究，并且没有充分结合GIS空间分析技术的问题。包括步骤：获取初始数据，并对初始数据统一；分别利用初始数据计算景观结构因子，DEM数据计算湿度指数，NPP产品数据划分耕地生产力等级；对步骤二获得景观结构因子、河流/道路密度数据、地貌数据、湿度指数、耕地生产力进行等级赋值，并对湿地恢复评估；步骤四：根据步骤三获得的湿地恢复评估结果，结合GIS空间分析，确定湿地恢复方案。本发明可广泛应用于大范围的湿地恢复方案确定。
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公开(公告)号：CN102609726A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210044320.8
申请日：2012-02-24
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 利用面向对象技术融合高空间和高时间分辨率数据的遥感图像分类方法，涉及一种面向对象的遥感图像分类方法。为了解决以往的遥感图像分类方法无法区分“异物同谱”的土地覆盖类型，不适用于在中低分辨率的遥感影像上应用的问题。应用SG滤波器进行滤波处理；确定待分类的遥感影像中典型植被的MODIS-NDVI时序曲线；对TM影像进行分割，每个分割单元作为一个对象；提取每个对象的特征信息；提取所有的非植被对象；去除非植被对象将所得到的植被对象作为面状矢量来分割MODIS-NDVI时序数据，从而获得每个植被对象获得相应的物候信息；判定每个对象所属的植被类型；完成土地覆盖分类。用于土地覆盖类型的区分。
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公开(公告)号：CN117746049A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202310954082.2
申请日：2023-08-01
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V10/40 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及遥感图像识别技术领域，具体涉及一种基于随机森林模型重构决策规则的红海榄遥感提取方法。获取目标区域遥感图像；提取红海榄对应的分类特征构建样本集；利用样本集对随机森林算法进行训练得到训练好的随机森林模型；获取随机森林模型中红海榄对应的决策规则；根据每个分类特征对应的特征频数获取多个特征组合；计算组合中每个特征的值域范围和潜在阈值并确定其对应的最佳阈值；得到每个特征组合对应的重构决策规则；根据每个特征组合对应重构决策计划的错误率确定最优决策规则，利用最优决策规则对红海榄遥感图像进行遥感提取。本发明基于重构决策规则的红海榄提取方法快捷有效，具有可迁移性和鲁棒性。
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