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公开(公告)号:CN118822474B
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202410806162.8
申请日:2024-06-21
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06Q10/101 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开一种矿山生态修复业务实施监管系统及方法,包括:矿山调查业务模块,用于建立多级部门联合矿山调查业务体系,构建矿山生态修复数据库;项目跟踪业务模块,用于根据所述矿山生态修复数据库中信息制订各矿山生态修复工程规划设计、项目实施、竣工验收、指标交易的全流程业务体系;多维业务监管模块,用于对所述矿山生态修复工程规划设计、项目实施、竣工验收、指标交易的全流程业务体系进行多维度的监督、监管项目实施进度和实施情况。本发明实现了矿山修复全流程管理的精准化、智能化。
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公开(公告)号:CN118822474A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410806162.8
申请日:2024-06-21
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06Q10/101 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开一种矿山生态修复业务实施监管系统及方法,包括:矿山调查业务模块,用于建立多级部门联合矿山调查业务体系,构建矿山生态修复数据库;项目跟踪业务模块,用于根据所述矿山生态修复数据库中信息制订各矿山生态修复工程规划设计、项目实施、竣工验收、指标交易的全流程业务体系;多维业务监管模块,用于对所述矿山生态修复工程规划设计、项目实施、竣工验收、指标交易的全流程业务体系进行多维度的监督、监管项目实施进度和实施情况。本发明实现了矿山修复全流程管理的精准化、智能化。
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公开(公告)号:CN117973836A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202311720552.5
申请日:2023-12-14
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) , 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种基于生态系统服务供需平衡的生态风险识别方法,包括:根据研究区确定生态服务类型,生态服务类型包括土壤保持、水源涵养、粮食服务和释氧服务;基于生态系统服务类型,计算得到研究区评估期间对应的生态系统服务供需值,采用归一化和加权叠加分析得到研究区生态系统服务供需综合评价指标;根据得到的生态系统服务供需综合评价指标,计算得到研究区生态服务供需比和协调度;根据供需比及协调度,利用趋势检验分析法分别得到评估期间供需比和协调度的变化趋势;基于供需比和协调度的变化趋势,对研究区的生态风险进行识别,得到生态风险识别结果。本发明能够充分考虑生态系统服务供需平衡的变化,提高生态风险识别的准确性。
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公开(公告)号:CN117315455B
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202310046948.X
申请日:2023-01-31
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Abstract: 本发明通过高分辨的遥感影像设计云信息表征指数、自适应阈值分割初步提取云体、几何特征过滤非云对象和提纯云体、设计形态学滤云算子进一步提纯精化,最后通过云体栅格转为矢量并统计云量实现检测,相比于机器学习和深度学习云检测方法对样本数据的依赖,本发明人工参与少、自动化程度高、检测结果具有显著的云团几何形态优势,仅利用云层的亮度和几何形态特征,实现对高分辨率遥感影像自动化精准云检测,检测过程简单,可为高分辨率影像的质量检查、无云影像筛选,以及云覆盖区域的影像补采、填补生成无云影像等生产工序提供支撑,具有较强的泛化性和实用性。
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公开(公告)号:CN110443770A
公开(公告)日:2019-11-12
申请号:CN201910737998.6
申请日:2019-08-12
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) , 武汉大学
Inventor: 丁忆 , 李朋龙 , 连蓉 , 王亚林 , 徐永书 , 张泽烈 , 叶立志 , 胡翔云 , 胡艳 , 陈静 , 罗鼎 , 段松江 , 刘金龙 , 陈甲全 , 吴凤敏 , 王小攀 , 钱进 , 魏文杰 , 曾远文 , 李晓龙
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于离散粗糙度估计的机载激光点云数据噪声检测方法,包括步骤:读取机载激光点云数据,并构建离散点云TIN模型;根据离散点云TIN模型,获取模型中各顶点的一环邻域、二环邻域;采用离散粗糙度估计算子,计算各点的离散粗糙度;计算各点的二环邻域离散粗糙度均值和二环邻域粗糙度标准差;计算各点的二环邻域高程均值和二环邻域高程标准差;标记噪声点。其显著效果是:提高了机载激光点云数据噪声检测的智能化程度,极大地提高了机载激光点云数据处理效率及后续处理精度。
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