-
公开(公告)号：CN113655295B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111225098.7
申请日：2021-10-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达数据的闪电强度识别方法，包括步骤如下：(1)设置闪电强度值分段区间，将闪电强度进行等级划分；(2)选取数据源，所述数据源包括闪电定位数据和雷达探测数据；(3)构建闪电所在位置的雷达场数据，并根据闪电等级对雷达场数据进行等级赋值，构建多等级的雷达场数据集，并将多等级雷达场数据集划分为训练集、测试集和验证集；(4)利用步骤（3）中训练集、测试集和验证集，调整网络模型的参数，以命中率与虚警率作为精度评判标准，构建闪电强度识别模型。本发明根据闪电强度构建多等级雷达场数据，继而采用深度学习方法，挖掘出数据中隐藏的空间规律与属性特征，解决闪电强度的识别问题。
-
公开(公告)号：CN113486093B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111042651.3
申请日：2021-09-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/2458 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开一种台风路径相似度评估方法，涉及大气科学领域，包括台风数据的转化、求算台风相似距离、求算台风相似度，进而对台风的数据进行处理，进行台风行进路径的评估；同时，本发明在使用时，通过快速运算算法来实时评估两台风之间的相似性，从而为当前正在发生的台风的路径预测提供参考，为台风的减灾防灾提供帮助因此，本发明提出台风路径相似度评估方法，填补了目前对于台风相似度定义的空白，并可以作为一种台风路径分析与预测的辅助手段，为台风灾害的预警与防护提供重要参考。
-
公开(公告)号：CN113537177B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111087346.6
申请日：2021-09-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉Transformer的洪涝灾害监测与灾情分析方法，包括步骤：（1）构建基于视觉Transformer的双时相图像变化检测模型；（2）选取双时相遥感影像，制作洪涝灾害标签；（3）根据步骤（1）构建的双时相图像变化检测模型，进行洪涝监测与灾情分析。本发明结合深度学习中基于先进视觉Transformer的双时相图像变化检测模型和不受时间、天气影响且穿透能力强的雷达数据，能获取洪涝发生时的数据和提高识别精度。
-
公开(公告)号：CN113537177A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202111087346.6
申请日：2021-09-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉Transformer的洪涝灾害监测与灾情分析，包括步骤：（1）构建基于视觉Transformer的双时相图像变化检测模型；（2）选取双时相遥感影像，制作洪涝灾害标签；（3）根据步骤（1）构建的双时相图像变化检测模型，进行洪涝监测与灾情分析。本发明结合深度学习中基于先进视觉Transformer的双时相图像变化检测模型和不受时间、天气影响且穿透能力强的雷达数据，能获取洪涝发生时的数据和提高识别精度。
-
公开(公告)号：CN113469587A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202111028972.8
申请日：2021-09-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种评估气候变化对区域滑坡发生时空影响方法及装置，属于滑坡评估及预测领域。该方法包括获取关于特定区域的降雨数据；根据所述降雨数据划分为多个降雨事件，每个所述降雨事件至少包括持续时间和累积降雨量；将所述降雨事件与历史滑坡灾害数据库中的每起滑坡灾害事件进行时间和空间匹配，以得诱发每起滑坡灾害事件的持续时间和累积降雨量；根据所述诱发每起滑坡灾害事件的持续时间和累积降雨量建立降雨阈值曲线；根据所述降雨阈值曲线评估气候变化对所述特定区域内发生滑坡的时空影响。本发明有效实现评估降水事件的持续时间和累积降雨量对滑坡的影响，进而在气候变化过程中提前感知可能发生滑坡的区域。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113390769A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110949698.1
申请日：2021-08-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于夜光灯光遥感数据的夜间污染物浓度监测方法，包括：提取传感器接收的DNB辐射亮度、云覆盖、月相角、卫星天顶角和卫星过境时间共5种数据集；对提取的数据集中的数据进行预处理；根据卫星过境时间取与之相邻的前后两个整点时刻PM2.5站点观测数据进行线性插值，得到卫星过境时刻的PM2.5浓度；对卫星过境时刻的PM2.5浓度进行湿度订正；基于辐射传输理论分析遥感传感器接收的夜间灯光辐射与PM2.5浓度之间的关系，将夜间地表光辐射传输方程。本发明能够对夜间大气环境进行监测，反映夜间大气污染的精细空间分布格局，为夜间大气环境监测与管理提供技术支撑。
-
公开(公告)号：CN107945146B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201711180763.9
申请日：2017-11-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的时空卫星图像融合方法。所述基于深度卷积神经网络的时空卫星图像融合方法包括如下步骤：训练阶段：选取对应的Landsat图像和MODIS图像形成Landsat‑MODIS图像对，并对Landsat图像进行下采样，得到接近MODIS空间分辨率的LSR Landsat图像，根据Landsat图像、MODIS图像和LSR Landsat图像的组合进行训练，并分别得到非线性映射CNN网络和超分辨率重建CNN网络；预测阶段：分别选取日期t1和t3的Landsat‑MODIS图像对，基于训练阶段得到的非线性映射CNN网络和超分辨率重建CNN网络，预测位于日期t1和t3之间的日期t2的Landsat预测图像。
-
公开(公告)号：CN112596058A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202110235093.6
申请日：2021-03-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本申请涉及一种基于三维雷达探测数据的闪电落区识别方法。该方法包括：将雷达探测区域内的闪电击中地面时探测的雷达基数据转换为三维雷达探测数据；输入至训练好的闪电落区识别模型进行识别，获得被闪电击中的区域；训练闪电落区识别模型的方式，包括：获取闪电样本的闪电定位数据和雷达基数据；将闪电样本的雷达基数据转换为闪电样本的三维雷达探测数据；基于闪电样本的闪电定位数据对三维雷达探测数据构建包含闪电落区雷达数据集和不包含闪电落区雷达数据集；根据包含闪电落区雷达数据集和不包含闪电落区雷达数据集，基于卷积神经网络模型训练，获得闪电落区识别模型。结合卷积神经网络模型能够精确的识别出闪电落区问题。
-
公开(公告)号：CN110737365A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911120077.1
申请日：2019-11-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F3/041
Abstract: 本发明提供了一种双指并拢划线变单指划线触摸区域的计算方法、装置及触控显示装置，方法包括：判断当前触摸区域的次大值是否在最大值八宫格周围的十六宫格内；如果是，则按照第一计算方式分别计算两点触摸区域的触摸值；如果不是，则判断当前触摸区域的次大值是否在最大值八宫格内；如果是，则按照第二计算方式分别计算两点触摸区域的触摸值；如果都不是，则继续进行下一循环。该方法能够有效增强双指并拢划线变单指划线过程中的线性稳定度。
-
公开(公告)号：CN107945146A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711180763.9
申请日：2017-11-23
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06T5/50 , G06N3/0454 , G06T3/4053 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的时空卫星图像融合方法。所述基于深度卷积神经网络的时空卫星图像融合方法包括如下步骤：训练阶段：选取对应的Landsat图像和MODIS图像形成Landsat-MODIS图像对，并对Landsat图像进行下采样，得到接近MODIS空间分辨率的LSR Landsat图像，根据Landsat图像、MODIS图像和LSR Landsat图像的组合进行训练，并分别得到非线性映射CNN网络和超分辨率重建CNN网络；预测阶段：分别选取日期t1和t3的Landsat-MODIS图像对，基于训练阶段得到的非线性映射CNN网络和超分辨率重建CNN网络，预测位于日期t1和t3之间的日期t2的Landsat预测图像。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
93
records
(took 0.01 seconds)
