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公开(公告)号：CN108763804A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810569892.5
申请日：2018-06-05
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种剔除测量空白域影响的岩体广义RQD获取方法，方法包括：针对待处理的岩体，采用摄影测量方法，建立岩体边坡三维模型；根据模型的实测数据，采用空间圆盘规则，建立岩体不连续面三维模型；获取空白域信息；设置至少一个用于填充空白域的填充物，获取具有至少一个填充物的不连续面三维模型；针对具有至少一个填充物的不连续面三维模型，通过遍历方式选择出平行于X轴、Y轴和Z轴方向测线群分别对应的最佳不连续面间距阈值，根据测线与空间圆盘、填充物的空间关系，获取剔除空白域影响的岩体广义RQD。本发明基于不连续面实测数据获取剔除空白域影响的岩体广义RQD，可以更加真实地评价岩体完整性质量。
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公开(公告)号：CN118760862B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411239460.X
申请日：2024-09-05
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/241
Abstract: 本发明属于景观格局分析领域，提供一种景观格局分析与预测方法，获取研究区域的地表覆盖数据，基于地表覆盖数据计算土地利用转移矩阵和景观格局指数，并利用Pearson相关性分析方法去除冗余的景观格局指数，选择相关性较低的景观格局指数并结合土地利用转移矩阵对研究区域的景观时空变化进行分析；利用地理探测器计算驱动力因素的解释力，确定研究区域的主要驱动力因素，以构建CA‑Markov模型，对研究区域未来的地表覆盖情况进行预测。本发明能够客观选择景观指数，确定研究区域的主要驱动力因素，并依其解释力预测未来的地表覆盖结果，以对研究区域的生态建设提供参考价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118760862A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411239460.X
申请日：2024-09-05
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/241
Abstract: 本发明属于景观格局分析领域，提供一种景观格局分析与预测方法，获取研究区域的地表覆盖数据，基于地表覆盖数据计算土地利用转移矩阵和景观格局指数，并利用Pearson相关性分析方法去除冗余的景观格局指数，选择相关性较低的景观格局指数并结合土地利用转移矩阵对研究区域的景观时空变化进行分析；利用地理探测器计算驱动力因素的解释力，确定研究区域的主要驱动力因素，以构建CA‑Markov模型，对研究区域未来的地表覆盖情况进行预测。本发明能够客观选择景观指数，确定研究区域的主要驱动力因素，并依其解释力预测未来的地表覆盖结果，以对研究区域的生态建设提供参考价值。
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公开(公告)号：CN116629654A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310235473.9
申请日：2023-03-13
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种基于物元模型的耕地质量预警方法，包括：构建耕地质量预警物元；耕地质量预警物元包括多个耕地质量预警等级、耕地质量预警指标特征和耕地质量预警指标特征的数值；确定耕地质量预警物元的经典域和节域；基于耕地质量预警物元，分别根据耕地质量预警指标特征中的正向指标和负向指标确定不同类型的模糊侧距关联函数；根据模糊侧距关联函数计算各个耕地质量预警指标特征的优度值；根据各个优度值计算综合优度值，并确定耕地质量预警等级。本发明可以兼顾正向指标和负向指标对耕地质量的影响，提供更加客观、科学的预警结果。
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公开(公告)号：CN116045862A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211394535.2
申请日：2022-11-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于微波辐射亮温识别月壤分层的方法，方法包括：基于预先获取的卫星微波辐射计数据，生成预选地区的亮温信息；基于所述亮温信息和电磁波穿透特性信息，确定所述预选地区的月壤分层结构；基于所述分层结构，通过预设的热传导方程和辐射传输方程，建立所述预选地区的分层月壤亮温模型；基于所述分层月壤亮温模型确定每一分层月壤亮温曲线，基于所述分层月壤亮温曲线对分层月壤厚度进行反演，计算所述分层月壤的厚度值范围，确定浅层月壤的覆盖信息。本发明的基于微波辐射亮温识别月壤分层的方法，提高了识别浅层月壤分层的准确性，减小了月壤厚度的计算误差。
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公开(公告)号：CN111899249A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010777887.0
申请日：2020-08-05
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及基于ResNet50和DeeplabV3+的卷积神经网络的遥感图像变化检测方法，解决了现有技术中传统的遥感图像变化检测处理效率低和处理精度差的问题。基于ResNet50和DeeplabV3+的卷积神经网络的遥感图像变化检测方法，步骤如下：(1)数据选取：数据选取训练集和验证集两幅遥感变化检测图像；(2)创建语义分割：利用deeplabv3plusLayers函数创建基于ResNet50网络的语义分割网络。本发明通过对网络进行输入层的改造，采用随机补片和图像增强技术直接处理大范围遥感图像，采用ResNet50和DeeplabV3+构建语义分割卷积神经网络，节省了图像裁剪操作，提高了变化检测的处理效率，降低了模型过拟合和内存消耗问题出现的可能性，保证了变化检测图像的完整性，提高了变化检测提取精度。
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公开(公告)号：CN101975941A
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN201010275027.3
申请日：2010-09-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种便携式野外遥感影像信息采集系统。是由电子地图模块与遥感影像模块连接，并通过数据线与标准光谱数据库模块和采集信息数据库模块连接，再与标准光谱数据库管理模块、工作地图管理模块、遥感影像匹配模块、GPS导航定位模块和采集数据管理模块串联连接构成。将工作区域的遥感影像图和电子地图作为工作底图导入采集装置，判别地物类型；并且将地物类型关联到工作底图上，形成地质图。为野外地质工作提供了方便快捷的数字化地质信息采集工具，为实现地质工作野外无纸化作业奠定了基础，省去了携带大量地质图件到野外现场所带来的诸多麻烦；丰富了地质调查内容，提高了工作效率和质量，减轻了野外地质工作人员的负担。
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