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公开(公告)号：CN119048866B
公开(公告)日：2025-03-25
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、系统及计算机程序产品，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：CN119180723A
公开(公告)日：2024-12-24
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，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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公开(公告)号：CN119048865A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411523361.4
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 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06F18/10 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种林区物候及环境扰动检测方法、系统及计算机程序，包括：获取林区遥感时间序列图像数据；根据林区遥感时间序列图像数据，基于卷积神经网络和时间注意力机制构建时间序列全卷积神经网络模型；基于林区遥感时间序列图像数据，构建样本数据集，对时间序列全卷积神经网络模型进行训练，获得林区物候及环境扰动检测模型；将林区遥感时间序列图像数据输入林区物候及环境扰动检测模型，获得林区物候及环境扰动检测结果。本发明提供的技术方案，能够利用高时序中空间分辨率的林区遥感时间序列图像数据，构建时间序列全卷积神经网络模型，识别林区物候及环境扰动变化，定位扰动区域和时间。
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公开(公告)号：CN111753726B
公开(公告)日：2024-01-19
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: G06V20/10
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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公开(公告)号：CN108489480B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201810222310.6
申请日：2018-03-19
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明的第一方面提供了一种飞机航迹直线转弯检测方法，包括获取航迹数据步骤、方位角差值计算步骤、方位角差值求和步骤、第一航迹判断步骤、第一水平距离计算步骤、第二航迹判断步骤、第二水平距离计算步骤、第三航迹判断步骤和终止步骤，通过有效地将航迹分段，通过阈值控制从而提取直线段和转弯段，进而灵活地控制直线段和转弯段的形状。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106291584B
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201610889062.1
申请日：2016-10-12
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开一种基于激光雷达扫描特征的点云抽稀方法，包括以下步骤：(1)判断初始扫描线；(2)判断扫描线结束点；(3)根据扫描线内回波点之间距离进行抽稀；(4)判断角不重复扫描线；(5)计算角不重复扫描线间最小距离；(6)根据扫描线间最小距离进行抽稀。该方法具具有以下效果：(1)根据前后激光回波点的扫描角判断激光扫描线，并根据最远距离规则判断扫描线结束点；(2)计算激光扫描线内前后激光回波点之间的距离，按照距离阈值判断是否保存回波点；(3)根据‑5度和+5度范围内激光回波点判断激光扫描线之间的最小距离，按照距离阈值判断是否保存扫描线。
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公开(公告)号：CN108489480A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810222310.6
申请日：2018-03-19
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明的第一方面提供了一种飞机航迹直线转弯检测方法，包括获取航迹数据步骤、方位角差值计算步骤、方位角差值求和步骤、第一航迹判断步骤、第一水平距离计算步骤、第二航迹判断步骤、第二水平距离计算步骤、第三航迹判断步骤和终止步骤，通过有效地将航迹分段，通过阈值控制从而提取直线段和转弯段，进而灵活地控制直线段和转弯段的形状。
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公开(公告)号：CN107133949A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710356448.0
申请日：2017-05-19
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
CPC classification number: G06T7/0002 , G06F17/30268 , G06F17/3028 , G06T2207/10004 , G06T2207/10141 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明公开一种森林物候信息自动观测方法，包括以下步骤：(1)相机自动拍照的定时触发控制；(2)长时间序列、不同时刻获取照片的归类与自动/半自动化处理；(3)建立森林植被物候相关的植被指数方程；(4)通过观测时间序列照片和森林植被指数分析物候曲线、确定森林植被物候节点。通常森林物候观测主要是基于人工的、地面长时间序列观测，费时、费力、耗费财力。该技术方案，能够实现森林植被物候信息的自动提取，大大改善了森林物候信息提取的时效性、连续性和准确性，为森林经营管理人员、生态学研究人员掌握森林物候信息提供了有效的自动观测与信息提取方法。
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公开(公告)号：CN104360339B
公开(公告)日：2017-01-11
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
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：CN106291584A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610889062.1
申请日：2016-10-12
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G01S17/89
CPC classification number: G01S17/89
Abstract: 本发明公开一种基于激光雷达扫描特征的点云抽稀方法，包括以下步骤：(1)判断初始扫描线；(2)判断扫描线结束点；(3)根据扫描线内回波点之间距离进行抽稀；(4)判断角不重复扫描线；(5)计算角不重复扫描线间最小距离；(6)根据扫描线间最小距离进行抽稀。该方法具具有以下效果：(1)根据前后激光回波点的扫描角判断激光扫描线，并根据最远距离规则判断扫描线结束点；(2)计算激光扫描线内前后激光回波点之间的距离，按照距离阈值判断是否保存回波点；扫描线之间的最小距离，按照距离阈值判断是否保存扫描线。(3)根据-5度和+5度范围内激光回波点判断激光
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