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公开(公告)号：CN102436679A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110423561.9
申请日：2011-12-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明属于中分辨率遥感影像离散点DEM构建方法领域，公开了一种基于中值滤波的中分辨率遥感影像离散点DEM构建方法。它包括以下步骤：步骤1：计算卫星成像时刻潮高信息；步骤2：离散卫星成像时刻提取的矢量水边线，步骤3：合并上述步骤离散的等距潮位点，根据遥感影像分辨率构建中值滤波的参考格网，并对所有离散的等距潮位点进行标号，标明其所属格网ID；步骤4：遍历所有格网；步骤5：在中值滤波结果的基础上利用线性内插构建最终的DEM结果。本发明的方法通过中值滤波的方法有效地利用了落在格网内所有离散点的高程信息，提高了离散点高程精度。
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公开(公告)号：CN102200575A
公开(公告)日：2011-09-28
申请号：CN201010568736.0
申请日：2010-12-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于恒虚警率的遥感影像舰船检测方法，属于雷达遥感影像目标检测领域。其步骤为：ENVISATASAR影像数据读取与格式转换，设定目标窗口、保护窗口与背景窗口三个检测窗口，在影像数据数组上滑动检测窗口，计算窗口均值与标准偏差，设定虚警率检测控制系数，按照舰船目标检测准则生成舰船目标-背景二值影像，遍历舰船目标-背景二值影像，生成矢量点状舰船目标。本发明解决了ENVISATASAR遥感影像舰船检测时滑动窗口与虚警率检测控制系数的设置问题，提出了矢量点状舰船目标的生成方法。应用本发明能够从ENVISATASAR影像中提取矢量点状舰船目标，服务于海洋环境与安全监测分析。
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公开(公告)号：CN102013093A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010572997.X
申请日：2010-12-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Gram-Schmidt融合和LEGION的高分辨率遥感影像分割方法。其步骤为：对高分辨率遥感影像多光谱波段重采样，使其和全色波段有相同大小及像素数；将全色波段和多光谱波段进行Gram-Schmidt融合，使得每个多光谱波段拥有更高的空间分辨率，并且基本保留了光谱信息；对每个像素的各波段像素值求均值，将多个波段的信息合成一个波段，作为LEGION分割方法的输入数据；使用LEGION方法对合成后的单波段影像进行分割；将分割结果写入到结果图像中，以可视化方式进行显示。本发明克服了LEGION分割方法只能使用单波段信息的不足，能够更加精确有效地对高分辨率遥感影像进行分割。
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公开(公告)号：CN102004922A
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN201010566913.1
申请日：2010-12-01
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于骨架特征的高分辨率遥感影像飞机提取方法。其包括以下步骤：选择基于嵌入置信度的遥感影像边缘检测算法进行边缘检测，实现基于嵌入置信度的遥感影像边缘检测算法；地物目标边缘的矢量化；用基于约束Delaunay三角网的算法从地物的矢量边缘提取出地物骨架基线；基于二叉树结构的目标主骨架提取算法；飞机目标主要骨架特征分析；飞机目标的自动识别方法实现。本发明实现了飞机目标的自动识别与提取，取得了较好的识别提取效果。飞机目标骨架特征具有旋转不变性、与其他地物的较高区分度等优良特性；实现了自高空间分辨率遥感影像中高效、精确提取地物目标的矢量边缘；实现了改进的目标主骨架提取。
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公开(公告)号：CN113128523B
公开(公告)日：2024-07-26
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：CN111950658B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202010886292.9
申请日：2020-08-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/08 , G06V20/10 , G06N3/0464
Abstract: 市地表覆盖二维分类与三维分类之间的联系。本发明公开了一种基于深度学习的LiDAR点云与光学影像先验级耦合分类方法，属于遥感科学技术领域。本发明步骤为：首先通过二维深度卷积网络分类多波段光学影像；再将地表覆盖二维分类的结果（即类别概率）利用最近邻算法赋予机载LiDAR点云，作为三维点云的先验概率特征；而后采用三维神经网络分类已嵌入二维类别概率的LiDAR点云，得到最终的城市三维土地覆盖分类结果。本发明利用先验级耦合策略将光学影像提供的波段信息赋予LIDAR点云，弥补了现(56)对比文件Xiaoqiang Liu等.HierarchicalClassification of Urban ALS Data by UsingGeometry and Intensity Information.《Sensors》.2019,第19卷(第20期),4583.Yangyan Li等.2D-3D fusion for layerdecomposition of urban facades《.2011International Conference on ComputerVision》.2012,882-889.Hassan Ghassemian.A review of remotesensing image fusion methods《.InformationFusion》.2016,第32卷75-89.
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公开(公告)号：CN116229252A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211295465.5
申请日：2022-10-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种复杂广域背景下的机场检测方法，包括以下步骤：S1、基于集成探测器对机场跑道进行特征初提取；S2、将特征初提取的数据通过教师节点对跑道判别；S3、将判别后的样本通过场景分类和像素精细提取对跑道确定。本发明在复杂广域背景便于对跑道的特征进行提取，并对提取的结果进行判别，且通过改进了机场提取框架，突破了单一方案的局限性，大大提高了本复杂广域背景下的机场检测方法对跑道进行特征提取的使用范围，使得该复杂广域背景下的机场检测方法的对机场检测的效率更加便捷，且通过保有率、错误去除率、和增长率对该框架的探测结果进行定量评价，大大提高了复杂广域背景下的机场检测方法现有的保有率和错误去除率。
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公开(公告)号：CN111564487B
公开(公告)日：2022-06-21
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：CN114581622A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210255058.5
申请日：2022-03-15
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/05 , G06T17/10 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了顾及三维空间的土地利用混合度综合计算及空间制图方法，该方法包括以下步骤：S1、对道路数据进行预处理获取街区数据；S2、将街区范围内获取的城市数据进行汇总；S3、整合三维空间中的建筑数据与兴趣点，分别计算不同角度的三维混合度指标；S4、构建三维多角度混合度指数，测度城市各街区的土地混合度；S5、对三维多角度混合度指数进行精度验证。通过融合多样性指标、可达性指标及兼容性指标并分别对其进行三维化及归一化处理得到三维多角度混合度指数，能够从根本上解决现有技术有单一视角所带来的片面性与局限性，从而提高城市土地混合度量化的精确性与全面性，形成了综合化多角度的三维混合度评价体系。
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公开(公告)号：CN110009054A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910294565.8
申请日：2019-04-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种利用几何与强度特征的分层次机载LiDAR点云分类方法，属于遥感科学技术领域。本发明步骤为：首先通过机载LiDAR获取地表的三维几何信息和强度信息，并根据几何信息和强度信息为每个LiDAR点构建几何特征与强度特征；再利用随机森林分类器处理几何特征，得到监督分类结果；从监督分类结果中提取地面地物，并利用高斯混合模型处理地面地物点的强度特征，得到非监督分类结果；而后利用启发规则对监督分类结果与非监督分类结果进行融合，获得最终分类结果。本发明克服了现有技术中，易变的强度信息所引起的机载LiDAR点云监督分类器不稳定、难迁移的不足，可以分层次利用机载LiDAR点云的几何信息和强度信息，得到较好的机载LiDAR点云分类结果。
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