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公开(公告)号：CN109376742A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811092269.1
申请日：2018-09-19
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开一种基于遥感影像的积雪提取方法及系统。该方法包括：获取待提取积雪信息的遥感影像；通过判断遥感影像中的各个像素是否满足预设归一化积雪指数阈值和各波段反射率阈值确定各个像素是否属于积雪分布范围；利用训练好的DBN网络对属于积雪分布范围内的各个像素进行进一步积雪特征识别，得到深度提取结果；训练好的DBN网络是利用积雪提取样本集对DBN网络进行训练得到的；对深度提取结果中的各个像素的周边像素进行像素类别调整，得到最终的积雪提取结果。本发明的积雪提取方法及系统能够尽可能小的避免地物对积雪提取的影响，提高积雪提取的准确度。
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公开(公告)号：CN109086689A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810775756.1
申请日：2018-07-16
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 本发明公开一种基于神经网络和遥感影像的湿地提取方法及系统。该方法包括：获取对历史遥感影像进行湿地区域划分得到的已划分影像；将已划分影像随机划分成训练影像和验证影像；提取训练影像的光谱特征、纹理特征和水文特征作为神经网络的输入，将训练影像的划分结果作为神经网络的输出，对神经网络进行训练，得到神经网络模型；提取验证影像的光谱特征、纹理特征和水文特征作为神经网络模型的输入，以验证影像的划分结果为神经网络模型的目标输出对神经网络模型进行调整；提取待划分影像的光谱特征、纹理特征和水文特征作为调整后的神经网络模型的输入，得到神经网络模型的分类结果。本发明的方法及系统能够提高湿地信息提取的准确度。
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公开(公告)号：CN108985281A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201811092267.2
申请日：2018-09-19
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 本发明公开一种基于时序遥感影像的建设用地与农田区分方法及系统。该方法包括：获取研究区域的时序遥感影像；对时序遥感影像进行预处理后得到像元的植被指数曲线数据；逐像元比较植被指数值与预设的植被指数阈值，根据像元的植被指数值与植被指数阈值的比较结果确定像元的农田状态；得到农田特征提取结果图；利用高光谱遥感影像数据处理技术对非农田特征进行处理，提取出表示建设用地特征变化趋势的时空特征；对时间序列进行处理获得建设用地特征提取结果图。本发明的方法及系统能够精确的将建设用地与农田区分开来。
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公开(公告)号：CN104217426A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410406360.1
申请日：2014-08-18
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 一种基于ENVISAT ASAR与Landsat TM遥感数据面向对象提取水体的方法，本发明涉及基于ENVISAT ASAR与Landsat TM遥感影像数据利用面向对象遥感图像分类方法。本发明是要解决现有的利用遥感影像提取水体信息的方法提取精度低、水体提取方法复杂不易操作的问题。一与二：对数据进行预处理；三：对ENVISAT ASAR数据进行重采样；四：对数据进行空间配准；五：对影像进行多层多尺度分割；六：建立开放水体指数放大第4波段的光谱差异；七：初步区分水体对象和非水体对象；八：确定水体雷达后向散射系数阈值；九：准确提取水体信息；十：导出水体对象，生成水体矢量；十一：制作水体专题地图。
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公开(公告)号：CN118228005B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410642640.6
申请日：2024-05-23
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06F18/20 , G06N3/082 , G06N3/0985 , G06V20/13 , G06V20/10
Abstract: 森林树种多样性监测方法及装置，涉及林业树种检测技术领域。现有树种多样性监测工作中，仍然存在重大局限性，本发明提供的技术方案为：森林树种多样性监测模型构建方法，所述方法包括：采集森林遥感影像；根据植物生长季节时间段的所述森林遥感影像，得到森林的时空异质性指标，作为影像特征集；采集实测的树种多样性数据；根据所述影像特征集和树种多样性数据，得到遥感影像特征与多样性指数之间的空间匹配关系；根据所述遥感影像特征与多样性指数之间的空间匹配关系得到输入变量；根据所述输入变量，对预设深度学习模型进行训练。根据构建的模型，对待测区域森林影像进行处理，得到多样性结果。可以应用于森林树种多样性监测工作中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118228005A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410642640.6
申请日：2024-05-23
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06F18/20 , G06N3/082 , G06N3/0985 , G06V20/13 , G06V20/10
Abstract: 森林树种多样性监测方法及装置，涉及林业树种检测技术领域。现有树种多样性监测工作中，仍然存在重大局限性，本发明提供的技术方案为：森林树种多样性监测模型构建方法，所述方法包括：采集森林遥感影像；根据植物生长季节时间段的所述森林遥感影像，得到森林的时空异质性指标，作为影像特征集；采集实测的树种多样性数据；根据所述影像特征集和树种多样性数据，得到遥感影像特征与多样性指数之间的空间匹配关系；根据所述遥感影像特征与多样性指数之间的空间匹配关系得到输入变量；根据所述输入变量，对预设深度学习模型进行训练。根据构建的模型，对待测区域森林影像进行处理，得到多样性结果。可以应用于森林树种多样性监测工作中。
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公开(公告)号：CN116385864A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211722205.1
申请日：2022-12-30
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V20/10 , G06V20/52 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及火烧迹地提取方法技术领域，具体涉及一种基于云计算平台和随机森林算法的火烧迹地提取方法，包括如下步骤：步骤1)遥感数据获取、预处理及构建时间序列影像数据集；步骤2)构建火烧迹地样本库；步骤3)划分样点数据；步骤4)特征向量提取及建立时间序列特征向量影像集；步骤5)构建随机森林模型并优化模型；步骤6)火烧迹地提取结果精度评价；步骤7)火烧迹地制图；本发明将随机森林算法应用到火烧迹地提取方法中，实现了逐年、高精度、大尺度上的火烧迹地提取，在时间尺度上对火烧迹地进行动态监测，可以快速获取影像质量高的合成遥感数据，显著提高用户的研究和工作效率，最终实现大尺度、长时序火烧迹地快速、自动的提取。
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公开(公告)号：CN108986116B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201810775694.4
申请日：2018-07-16
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 本发明公开一种基于遥感影像的红树林提取方法及系统。该方法包括：获取待研究区域的遥感图像；利用遥感图像识别待研究区域的水体区域；以各个水体区域的边缘为起点向各个水体区域外侧扩展一定距离，确定水陆交界区域；利用假彩色合成技术对水陆交界区域进行假彩色合成，得到水陆交界假彩色图像；对假彩色图像按照像元相似度进行分割，得到多个分割图像；将多个分割区域进行植被类型与非植被类型的划分，去除属于非植被类型的区域，得到多个植被区域图像；利用红树林的纹理特征和拓扑特征将多个植被区域图像分类为红树林图像和非红树林图像。本发明的方法及系统能够提高红树林空间提取的准确度。
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公开(公告)号：CN112649372A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011360244.2
申请日：2020-11-27
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的遥感反演森林郁闭度的方法，本发明涉及基于机器学习遥感反演森林郁闭度的方法。本发明是要解决当前无法低成本、高效率且大面积估计森林郁闭度的问题，而提出了一种以遥感影像为基础，运用机器学习高精度反演森林郁闭度的方法。
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公开(公告)号：CN109118462A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810775691.0
申请日：2018-07-16
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开一种遥感影像融合方法。该方法包括：分别对全色影像和多光谱影像搭建三层金字塔结构，并分别对三层金字塔结构的全色影像和多光谱影像进行下采样，得到三层金字塔结构对应的重采全色影像和重采多光谱影像；根据重采全色影像和重采多光谱影像之间的光谱能量关系计算相同层金字塔结构的重采全色影像和重采多光谱影像对应的遥感影像的初步融合系数；根据重采多光谱影像确定重采全色影像中各个像素所属的地物类型；根据地物类型对各层金字塔结构的初步融合系数进行调整，得到最终融合系数；根据最终融合系数对全色影像和多光谱影像进行融合。本发明的该遥感影像融合方法，能够提高色彩保真度和清晰度，增强融合影像的细节信息。
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