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公开(公告)号：CN102013015A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010572413.9
申请日：2010-12-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种面向对象的遥感影像海岸线提取方法，属于全自动遥感影像海岸线提取领域。其步骤为：遥感影像滤波处理；选择分割算法对遥感影像进行分割；利用样本点对分割后的遥感影像进行分类；利用种子生长的方法提取出海水区域；最后利用相应的判别准则提取海岸线。本发明提高了现有海岸线提取算法的准确性，通过面向对象的方法经过分割分类处理提高了海水提取的正确率，保证了海岸线提取的准确性。由于海岸线变化较为频繁，本发明为国家各级基础地理信息数据库海岸线信息的维护与更新提供便利。
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公开(公告)号：CN119672518A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411652993.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 南京大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/24 , G06V10/26
Abstract: 本发明涉及本发明公开了一种顾及底质特征的浅海水深高光谱反演方法包括以下步骤：高光谱遥感影像结合星载激光雷达数据中的水深数据，得到浅海高光谱遥感影像；对浅海高光谱遥感影像水边线处的底质进行光谱数据采样并对同类底质的光谱数据求均值，然后赋值到底质的空间分布数据中，得到底质光谱影像；以星载激光雷达数据覆盖区域的浅海高光谱遥感影像和底质光谱影像作为训练样本的输入数据，星载激光雷达数据中的水深数据作为训练样本的输出数据，对浅海水深反演模型进行训练，并使用训练后的浅海水深反演模型进行浅海水深反演。本发明充分挖掘并利用底质特征来削弱浅海底质异构干扰，为浅海水深遥感反演提供了一种更高精度的方法。
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公开(公告)号：CN115235431A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210546616.3
申请日：2022-05-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱分层的浅海水深反演方法及系统，一种基于光谱分层的浅海水深反演方法包括以下步骤：S1、基于计算机数字图像处理技术对预设的遥感影像数据集进行预处理；S2、基于多光谱测深性能和影像分割的无参数光谱分层策略，获取遥感影像波段分量；S3、通过获取的所述遥感影像波段分量建立基于光谱分层的浅海水深反演算法。本发明提出一种基于光谱分层的浅海水深反演方法，解决了传统水深反演算法没有顾及不同光谱的测深极限与适用范围的问题，为浅海水深反演提供了一种更高精度的方法。
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公开(公告)号：CN114973018A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210671132.1
申请日：2022-06-15
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种人类活动对植被覆盖变化的定量分析方法，该方法包括以下步骤：S1、采用MODIS/NDVI遥感数据表征植被覆盖、VIIRS/DNB遥感数据表征人类活动强度，通过时间序列预处理技术分别构建MTS和VTS两个时间序列；S2、构建时间序列分割技术，实现时间序列的迭代分割；S3、构建时间序列合并与特征提取技术，通过排序角度法迭代实现时间序列的合并，并提取时间序列特征；S4、通过分析MTS和VTS的时间序列特征，进行MTS和VTS的计算与空间格局分析，实现MTS和VTS相关性的定量化分析。通过融合时间序列分割、时间序列合并、空间分析与统计等技术，实现人类活动对植被覆盖影响的定量化分析。
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公开(公告)号：CN113128523A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110516844.1
申请日：2021-05-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时间序列遥感影像自动提取珊瑚礁的方法，包括以下步骤：第一步、遥感影像并行预处理——对于影像进行大气校正；第二步、遥感影像自动筛选——从空间重叠、日期唯一、云量、图像熵四个方面实现影像的自动筛选；第三步、时间序列构建——构造影像MNDWI的时间序列；第四步、珊瑚礁自动提取——构建珊瑚礁时间序列的特征曲线，计算像素级时间序列与所述特征曲线之间的DTW值，使用二分法确定DTW阈值并提取珊瑚礁。本发明解决了珊瑚礁影像中存在多种噪声的问题，实现了遥感影像自动筛选，提出了一个可靠的基于时间序列遥感影像自动提取珊瑚礁的方法，并为基于其他卫星传感器自动提取珊瑚礁范围提供了流程思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111564487A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010423278.5
申请日：2020-05-19
Applicant: 南京大学
IPC: H01L29/417 , H01L29/423 , H01L29/778 , H01L21/335 , H01L21/28
Abstract: 本发明公开了一种基于厚栅介质层电极一步成型的AlGaN/GaN MIS-HEMT器件及其制备方法，基于厚栅介质层电极一步成型的AlGaN/GaN MIS-HEMT器件，包括自下而上依次设置的衬底、AlN成核层、AlGaN或GaN缓冲层、GaN沟道层、AlGaN势垒层和厚绝缘栅介质层；厚绝缘栅介质层上刻蚀或腐蚀有源极区域和漏极区域，源极区域和漏极区域之间设有栅极区域，源极区域设有源电极，漏极区域设有漏电极，栅极区域设有栅电极，源电极、漏电极和栅电极一步成型，并一起经历欧姆电极的合金化退火工艺。本发明基于厚栅介质层电极一步成型的AlGaN/GaN MIS-HEMT器件，源极、漏极、栅极同时蒸发同样的金属叠层，一步成型，大大简化了工艺制程，节省了成本，并且得到了高性能的AlGaN/GaN MIS-HEMT器件；可以应用于高效功率开关以及射频器件中。
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公开(公告)号：CN111428916A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010169849.7
申请日：2020-03-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种海上救援船舶巡航路径规划方法，包括以下步骤：第一步、利用基于GIS的多准则决策分析方法，建立航行风险指数，对每个格网的救援需求进行评估；第二步、基于时间可达性模型识别救援船的巡航区域；第三步、以路径所经格网救援需求之和最大为目标，通过求解线性规划问题确定最优巡航路径。本发明使用海洋环境数据可以确定救援船最优巡航路径。本发明可为有关部门规划救援船舶的海上巡航路径提供参考。
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公开(公告)号：CN111401702A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010150608.8
申请日：2020-03-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种海上交通风险评估方法，包括以下步骤：第一步、海上交通风险评估指标体系构建，指标体系包括三个风险组分：1）、危险性；2）、脆弱和暴露性；3）、缓解能力；第二步、评估指标空间数据库建立；第三步、评估指标权重计算——计算各风险组分指标权重；第四步、组分加权图生成；第五步、海上交通风险评估——计算海上交通风险指数，并进一步分为5级：非常高、高、中、低、非常低。本发明分析了海上交通风险的内在驱动因素，增加了海上交通风险的透明性，为降低海上事故的可能提供重要技术支持。本发明中地理空间技术、多准则决策、风险指数的结合提供了一个科学的海上交通风险评估方法，克服了海上交通风险工具的不足。
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公开(公告)号：CN105844707B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610148169.0
申请日：2016-03-15
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明涉及一种基于城墙断面从LiDAR点云数据自动提取古城墙数据的方法，包括以下步骤：获取城墙待选区，矢量化得到顶部二维中心线，并插值得到完整的城墙顶部三维中心线；对城墙顶部三维中心线密集采样得到探测基点，计算每个探测基点断面上的点云；构建城墙断面格网；并基于城墙断面“横向探测—纵向探测”城墙顶部、垛口和侧面点云数据。本发明提出利用LiDAR点云数据提取古城墙的数据，解决了利用LiDAR技术进行数字存档的关键技术，有效的解决了传统测量耗时耗力，且无法获取城墙侧面细节信息的不足。本发明提出的“纵向探测‑横向探测”的城墙侧面点精确提取方法，可以有效的实现城墙侧面细节信息和顶部信息的自动获取。
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公开(公告)号：CN108985306A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810731268.0
申请日：2018-07-05
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明涉及一种基于改进边界代数法的相交多边形提取方法，包括以下步骤：对所有图层中的多边形顺序进行编号；计算包含所有图层的MBR，数组hDstDS、pIDArray和RLEGroup分别存放栅格单元的属性值、多边形ID和游程；对所有多边形使用边界代数算法依次进行栅格化，在栅格化过程中赋予各多边形的属性值均为1；在数组hDstDS中获取当前多边形MBR包含的栅格单元，并逐行读取获取其属性值，并根据不同的属性值进行相应处理；从数组RLEGroup存储的游程中提取相应的相交多边形组，即每个游程中的数组pGroup即对应一个相交多边形组。本发明计算复杂度低，尤其适用于规模化的多边形数据集的相交多边形提取。
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