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公开(公告)号：CN112287807B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011162338.9
申请日：2020-10-27
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种利用卷积神经网络提取遥感影像上完整道路信息的方法。构造了构建一个多分支的金字塔神经网络，通过两个并行的特征恢复结构以及基于几何结构分析和特征点提取的后处理技术，充分挖掘低层位置信息和高层语义信息，解决卫星影像上道路提取时面临的道路稀疏性问题和被植被建筑物等遮挡造成的道路断裂问题。本方法通过稀疏性检验和设计新的损失函数，综合考虑了道路分布的稀疏性和样本的不均衡性，使网络更关注稀疏的、难分类的道路像素。同时，针对道路被植被和建筑物遮挡的情况，本方法基于几何特征点分析进行自动化的断裂检测和断裂连接，提高了道路提取的精确率，在计算机视觉和遥感道路提取等场景中具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN114373013A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111572105.0
申请日：2021-12-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的填筑碾压车辆行驶速度的快速统计方法。其特征在于：使用图像处理的方式实现碾压施工中各位置处的平均碾压速度的快速计算和统计，将实际工程平面坐标转换到图像坐标中，然后在图像上设计算法进行计算，最终得到每一个像素点的平均碾压速度。本发明能快速、准确得到碾压施工全仓面的高精度平均碾压速度图，实现了实时、准确、对应空间位置的填筑碾压施工过程中的平均碾压速度统计，真实直观地反映了土石方填筑碾压施工过程中的实时质量信息，供监理方、业主方以及施工方及时了解，实时把控施工质量，保证工程安全，具有重要的市场价值。
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公开(公告)号：CN108932520B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201810386697.9
申请日：2018-04-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种结合先验概率估计的SAR影像水体概率制图方法，包括以下步骤：步骤1，建立SAR影像像元后向散射系数分布统计模型假设；步骤2，估计水体分布先验概率；步骤3，根据研究区域影像后向散射系数σ0估计分布参数；步骤4，计算该像元属于水体的条件概率。本发明采用贝叶斯推断对研究区域影像像元后向散射系数做Gauss分布假设，随后结合k‑means聚类算法对像元做水体、非水体二分类，计算研究区域水体像元比例作为水体分布先验概率的估计值，最后结合该先验概率估计值将后向散射系数理论概率密度函数叠加在统计分布直方图之上，使用非线性最小二乘拟合完成模型参数估计，得到研究区域影像每个像元属于水体的概率。
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公开(公告)号：CN110646587B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201910934058.6
申请日：2019-09-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明公开了一种结合多源遥感数据的高分辨率农业干旱监测方法及装置，属于农业干旱监测领域，包括：对雷达、光学和地形数据进行空间分辨率转换，使之与土壤水分的低分辨率相同；以随机森林为训练模型，以粗分辨率的雷达、光学和地形数据为输入，以粗分辨率土壤水分数据为输出，获得土壤水分计算模型；将雷达、光学和地形数据进行空间分辨率转换至目标的高分辨率；计算某天高分辨率土壤水分；计算高分辨率的田间持水量和土壤凋萎系数；计算HSWDI。本发明构建了一种较为普适的土壤水分计算模型，并结合土壤农业水文特性，利用土壤水分亏缺监测农业干旱，是一种简单快捷近实时的农业干旱的预测预警方法，主要针对遥感土壤水分产品。
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公开(公告)号：CN111325384A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010080915.3
申请日：2020-02-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种结合统计特征和卷积神经网络模型的NDVI预测方法。本发明将原始遥感影像进行波段提取和格式转换得到NDVI数据集；通过NDVI数据集构建统计特征；对NDVI数据集进行裁剪；NDVI数据集和对应的统计特征输入到结合统计特征和卷积神经网络模型中进行训练和验证，直到训练集误差降低而验证集误差升高时停止，获得NDVI预测模型。本发明可提前获取大范围土地绿度信息，填补了结合统计特征和卷积神经网络模型以预测NDVI的技术空白；相比其他传统的NDVI预测方法，本发明预测具有快速、准确的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108169161B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201711320452.8
申请日：2017-12-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N21/3554
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型MODIS指数的玉米种植区域土壤湿度评估方法，该方法包括以下步骤：步骤1)对采集到的MODIS遥感数据进行预处理；2)遥感指标计算；3)植被覆盖度分区；4)根据步骤3)中确定的裸土低植被与中高植被覆盖区域的阈值，构建改进型MODIS指数；5)构建土壤含水量估算模型。相对于被动微波产品，本发明空间分辨率较好，相较于主动微波，本发明时间分辨率较高。本发明折中了主被动微波方法的时间与空间分辨率特点，提供了同时具有较好时间与空间分辨率的表层土壤含水量估算方法。
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公开(公告)号：CN105930173A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610329521.0
申请日：2016-05-18
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G06F9/4416 , G06F9/5016 , G06T3/4038 , G06T2207/20221 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种基于OSGi的MODIS数据分布式处理方法，将IDL语言进行编程实现的MODIS数据生产算法进行并行化与组件化改造，使之能够在分布式的OSGi环境中进行动态的部署与安装，并将MODIS数据生产封装成OSGi中的标准服务，通过服务调用实现MODIS数据的分布式生产。本发明整合了局域网内的计算资源，提高了MODIS数据处理的效率；改变了原有软件手工操作的生产模式，减少数据生产过程中的人工交互及出错概率，为MODIS数据生产带来了统一规范的管理方式。
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公开(公告)号：CN103281376B
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201310211886.X
申请日：2013-05-31
Applicant: 武汉大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种云环境下海量时序遥感影像的自动缓存构建方法：针对Hadoop云环境下影像缓存构建特点，在固定时间间隔内对新接收的分景数据进行数据优化划分，执行数据块粒度的单景或多景数据缓存计算，并通过数据块在云环境中的优化放置影响缓存切片的任务调度，从而以时间上连续的多个小批量MapReduce任务实现时序影像持续抵达情况下的自动缓存构建过程。本发明通过若干优化策略尽可能地发挥MapReduce“数据本地化计算”特性，利用Hadoop提供的可扩展云计算能力，在短周期内能够快速构建与更新多种时序抵达遥感数据的缓存服务；适用于不同空间时间分辨率，不同数据源的遥感影像，具有良好的普适性。
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公开(公告)号：CN103092775B
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201310037992.0
申请日：2013-01-31
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F12/08
Abstract: 本发明公开了一种基于键值结构的空间数据双缓存方法及机制，属于空间数据存储与管理技术领域。本发明基于键值结构提出了内存缓存和文件缓存的双缓存机制，内存缓存为第一级缓存，使用B+树组织数据，并采用缓存回写机制以异步方式写入文件缓存；文件缓存为第二级缓存，使用大文件构建，并构建基于B+树的缓存索引以加快检索速度；文件缓存的空闲空间使用基于B+树的空闲空间管理。本发明保持了键值存储模式自由、查询速度快和并发性能高等优点，提高了网络环境下空间数据缓存的存储和访问效率，可用于网络GIS中遥感影像、矢量数据、DEM等类空间数据的缓存。
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公开(公告)号：CN103281376A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310211886.X
申请日：2013-05-31
Applicant: 武汉大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种云环境下海量时序遥感影像的自动缓存构建方法：针对Hadoop云环境下影像缓存构建特点，在固定时间间隔内对新接收的分景数据进行数据优化划分，执行数据块粒度的单景或多景数据缓存计算，并通过数据块在云环境中的优化放置影响缓存切片的任务调度，从而以时间上连续的多个小批量MapReduce任务实现时序影像持续抵达情况下的自动缓存构建过程。本发明通过若干优化策略尽可能地发挥MapReduce“数据本地化计算”特性，利用Hadoop提供的可扩展云计算能力，在短周期内能够快速构建与更新多种时序抵达遥感数据的缓存服务；适用于不同空间时间分辨率，不同数据源的遥感影像，具有良好的普适性。
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