一种基于MODIS时序影像的水稻信息提取方法

    公开(公告)号:CN115393732A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202210999465.7

    申请日:2022-08-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于MODIS时序影像的水稻信息提取方法,首先选择研究区域,获取研究区域的植被指数数据区块信息;再对获取的植被指数数据区块信息进行预处理;接着根据预处理后的植被指数数据区块信息计算时序归一化植被指数;然后对计算出的时序归一化植被指数结合土地利用数据进行掩膜处理,得到耕地的时序归一化植被指数;而后根据步骤S4得到的时序归一化植被指数建立时间谱遥感数据集并进行滤波重构;最后对步骤S5中滤波重构后的数据集进行混合像元分解;提取水稻的种植信息和空间分布情况。本发明可快速有效地提取大区域尺度范围内水稻的种植信息,如水稻的物候曲线、水稻的种植情况分布及水稻的年生长曲线变化情况。

    一种火星陨石坑精确识别方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115393730A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202210836220.2

    申请日:2022-07-15

    Abstract: 本发明公开了一种火星陨石坑精确识别方法,以U‑Net为基础模型框架,实验并分析了模型深度、特征通道数、下采样方式以及跳跃连接方式对识别率、识别准确性以及对关键陨石坑的识别能力的影响,在实验结果的基础上改进出一种更适合陨石坑识别的语义分割网络模型MC‑UNet。在结构层面将模型深度扩展至5层,并将原有的卷积通道数减少为四分之一,在保持分割精度的同时实现了模型轻量化;在机制层面,采用平均池化作为下采样方式,并在跳跃连接中加入对特征图的通道注意力机制,提高了分割精度、识别率以及对大尺寸陨石坑的分割效果。

    一种顾及数据驱动管片分割和模型驱动管片拼装的隧道三维几何重建方法

    公开(公告)号:CN111710027A

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN202010452286.2

    申请日:2020-05-25

    Inventor: 陈动 史玉峰 曹震

    Abstract: 本发明提出的是一种顾及数据驱动管片分割和模型驱动管片拼装的隧道三维几何重建方法,包括如下步骤:(1)隧道三维点云展开至二维图像的映射方法;(2)隧道图像分割方法;(3)基于模型匹配的隧道管片重建。本发明提出一种耦合数据和模型驱动思想的三维隧道几何模型重建方法,重构多尺度盾构隧道几何模型。基于数据驱动思想,首先将点云转化为二值图像,然后利用形态学和模板匹配算法,在逐环尺度和管片尺度上分别分割隧道点云。管片之间的密封沟和螺栓孔在二值图像上表现的更加显著,同时图像本身也蕴含了原始点云和像素之间的映射拓扑关系。基于隧道每一环仅包含一块封顶块的观察,我们将管片的分割问题转化为基于二值图像的最小二乘约束下的模板匹配问题,实现隧道管片的分割,此后基于模型驱动的思想,将盾构隧道管片尺度上的重建问题转化为管片点云与模型库的匹配问题,得到各类管片的类型、大小和位置,完成隧道管片的组装。

    基于高阶条件随机场的机载激光点云分类方法

    公开(公告)号:CN110110802B

    公开(公告)日:2020-09-15

    申请号:CN201910401905.2

    申请日:2019-05-14

    Abstract: 本发明提出的是一种基于高阶条件随机场的机载激光点云分类方法,具体包括如下步骤:(1)基于DBSCAN聚类的点云分割;(2)基于K‑means聚类的点云过分割;(3)基于Meanshift聚类的点集邻接关系构建;(4)基于多层次点集构造高阶条件随机场的点云分类方法。优点:(1)提出多层聚类的点集结构构建方法,并引入类别标签约束的Meanshift点集聚类构建点集之间的连接关系,能够更加准确的对点集的类别进行分类;(2)能够自适应的构造非线性点云个数的多层次点集,更完整的表征点云目标的结构和形状等信息;(3)以点集为一阶项构造CRF模型,具有更高的效率和分类效果,从而整合更高的框架,得到更好的效果。

    重复建筑自动感知下的大规模ALS建筑点云建模方法

    公开(公告)号:CN106126816B

    公开(公告)日:2019-04-05

    申请号:CN201610467713.8

    申请日:2016-06-24

    Abstract: 本发明是一种重复建筑自动感知下的大规模ALS建筑点云建模方法,包括以下步骤:(一)采用深度学习方法,精细分割ALS点云,获取“建筑”、“植被”、“地面”和“其他”四类目标;(二)针对建筑点云,在局部区域内探测重复建筑,并对探测出的重复建筑配准和对齐,接着采用数据驱动方法,构建重复建筑屋顶模型,针对剩余的非重复建筑,采取综合数据驱动和模型驱动的混合建模方法,构建建筑屋顶的几何模型;(三)定性和定量评价建筑屋顶几何模型建模方法的精度和效率。优点:1)建模的效率和精度高,适合对重复建筑较多的城市居民区进行建模。2)方便与其他方法整合,以提升建模方法的应用范围和模型的层次细节。

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