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公开(公告)号：CN114862872A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210500765.6
申请日：2022-05-10
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Faster R‑CNN的红树林单木分割方法，涉及单木分割技术领域。该方法包括采集红树林的无人机机载LiDAR点云数据；对采集的红树林的无人机机载LiDAR点云数据进行预处理；利用Pit‑free算法对预处理后的红树林的无人机机载LiDAR点云数据生成冠层高度模型CHM；将二阶段目标检测方法Faster R‑CNN应用到步骤3产生的CHM中，构建基于CHM特征图的单木提取网络进行红树林的单木特征自动提取。该方法采用深度学习方法，借助大数据样本进行学习，相比传统流行的单木分割算法，可以解决下层木探测结果依赖上层木及点云的空间信息不能充分利用的问题，单木分割准确度更高，可有效减少错检漏检的单木数量，为提高基于无人机机载激光雷达数据的红树林单木分割精度提供可能性。
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公开(公告)号：CN118537352A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410716890.X
申请日：2024-06-04
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开提供一种桉树单木分割方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、获取历史桉树UAV数据；步骤S2、根据历史桉树UAV数据训练改进型Mask R‑CNN模型，得到单木分割模型；步骤S3、将目标区域的桉树UAV数据输入到单木分割模型，提取桉树单木的数量和单木冠幅面积。采用本发明的技术方案，提高复杂场景中识别准确率和在不同场景下的迁移适应性。
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公开(公告)号：CN118350700A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410448300.X
申请日：2024-04-15
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种新的放牧‑植被权衡与协同度量指标分析方法，所述方法包括：获取植被覆盖度FVC数据和放牧数据；基于所述植被覆盖度FVC数据和放牧数据构建放牧‑植被盖度协调指数GVCI；将放牧数据、植被覆盖度FVC数据与放牧‑植被盖度协调指数GVCI结果进行关联性分析；最后，对放牧‑植被盖度协调指数GVCI结果进行系统评价，得到植被覆盖度FVC数据和放牧数据的时空变化趋势。本发明提出的GVCI能较好的度量放牧强度与FVC的响应关系，可被用于监测人类放牧对生态环境的影响，研究结果可为政府制定合理的放牧规划和放牧经济可持续发展的政策提供科学依据。
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公开(公告)号：CN116165635A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310304232.5
申请日：2023-03-27
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G01S7/495 , G06T5/00 , G06V10/762 , G06V10/75
Abstract: 本发明涉及多级滤波算法的日间条件下不同波束光子云数据去噪方法，包括：通过读取光子点云数据并转换为沿轨距离‑高程的形式，基于RANSAC算法进行第一级粗去噪，并对去噪处理后的所述光子云数据进行点云特征分析获取其水平方向连续性参数，从而自适应的改进第二级精去噪算法，即OPTICS算法和RANSAC算法结合的多级滤波算法的搜索域参数，并给出三种滤波方向方案，即水平方向、组内统一方向和各光子自适应方向应用于第二级滤波算法处理，对第二级结果进行判断，如若为弱波束则进行异常数据处理，完成光子云数据去噪。本发明能够更好实现日间高背景噪声光子云数据精确去噪，适用性更强。
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公开(公告)号：CN115223061A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210755504.9
申请日：2022-06-30
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明提供了基于UAV数据的桉树人工林短时间跨度生长量提取方法，涉及森林资源调查与林业定量遥感研究领域。该方法包括对选取的桉树人工林样方进行野外实地样地调查和UAV数据采集；获得该样方DEM与每月的DOM和DSM，并将每月DSM与DEM做差得到每月CHM；从12个月CHM构成的数据集中划分出训练集，对其中CHM上每一树冠进行标注，获得带有标签的训练集，利用该训练集数据和深度学习算法进行单木分割，得到每月单木分割矢量图；提取出每月该样方的单木树高、单木冠幅和DOM的光谱反射指数；构建该样方的单木材积反演模型；提取出该样方每个月的桉树人工林单木材积并求和获得林分蓄积量，从而实现桉树人工林单木和样方林分的短时间跨度生长量提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114782235A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210493494.6
申请日：2022-05-07
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种生态安全分析的构建方法，包括：采集测试区域的生态数据，进行预处理，基于生态数据构建生态源模型、阻力面、生态安全格局；基于生态源模型、阻力面、生态安全格局对测试区域的生态安全进行分析。本发明基于生态保护重要性识别生态源地，从自然因素和人类活动两角度选择阻力因子构建阻力面，利用电路理论构建生态安全格局并提出生态保护建议，为喀斯特地区构建生态安全格局提供了可参考的意见。
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公开(公告)号：CN119415804A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411580907.X
申请日：2024-11-07
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开一种森林冠层高度估算方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、获取目标区域的GEDI波形数据；步骤S2、对GEDI波形数据依次进行去噪处理、归一化处理和高斯拟合处理；步骤S3、根据预处理后的GEDI波形数据，针对坡度较大区域，通过比较最后两个波峰的振幅，确定潜在地面回波中心位置，并计算波形峰值对应高程的均值作为地面高程；步骤S4、通过森林冠层顶部高程减去利用潜在地面回波中心位置的拟合波形对应的展宽幅值，作为校正后森林冠层顶部高程；步骤S5、通过计算校正后的冠层顶部高程与地面高程的差值，得森林冠层高度。采用本发明的技术方案，精确获取地形坡度较大区域森林冠层高度。
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公开(公告)号：CN118350700B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410448300.X
申请日：2024-04-15
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种新的放牧‑植被权衡与协同度量指标分析方法，所述方法包括：获取植被覆盖度FVC数据和放牧数据；基于所述植被覆盖度FVC数据和放牧数据构建放牧‑植被盖度协调指数GVCI；将放牧数据、植被覆盖度FVC数据与放牧‑植被盖度协调指数GVCI结果进行关联性分析；最后，对放牧‑植被盖度协调指数GVCI结果进行系统评价，得到植被覆盖度FVC数据和放牧数据的时空变化趋势。本发明提出的GVCI能较好的度量放牧强度与FVC的响应关系，可被用于监测人类放牧对生态环境的影响，研究结果可为政府制定合理的放牧规划和放牧经济可持续发展的政策提供科学依据。
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公开(公告)号：CN118918409A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410743371.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于RTMDet的油棕树识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取油棕树数据集；利用所述油棕树数据集进行训练，学习油棕树的特征信息，得到训练好的预测模型，所述预测模型是基于RTMDet得到的；将需要预测的油棕树图像输入到训练好的预测模型中，检测出油棕树。本发明中通过使用SimSPPF代替SPPF结构，引入CSP‑ELANLayer结构，并使用UpSamplingbiliearn作为上采样方式，最后引入SGEAttention机制，提高油棕树关键特征的提取能力，能够实现油棕树目标的精确检测，且不同复杂情况下模型的适应性均较强，同时模型运行速度也较快。
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公开(公告)号：CN115223062B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202210755517.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/20 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/54 , G06F16/535
Abstract: 本发明提供了基于UAV数据的桉树人工林区域林分蓄积量时间差校正方法，属于森林资源调查与林业定量遥感研究领域。基于UAV数据的桉树人工林区域林分蓄积量时间差校正方法通过桉树人工林林龄数据结合桉树人工林林分对应的高程信息、坡度信息和月尺度桉树人工林单木生长量的提取结果，可以校正因拼接影像的时间差导致的区域尺度桉树人工林林分蓄积量年度动态变化不准确结果，为大区域尺度桉树人工林林分蓄积量时间差异校正提供数据支持，进而实现月尺度的区域桉树人工林林分蓄积量动态变化监测，可为桉树人工林经营管理及政策制定提供及时的数据产品支撑。
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