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公开(公告)号：CN110310370B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201910528151.7
申请日：2019-06-18
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 一种基于积分平差实现GPS与SRTM点面融合的方法，包括以下步骤：1)通过地面GPS观测，获得目标地区SRTM的DEM格网上任一点p的GPS高程值hp；2)用测量平差方法把hp和p所在DEM格网的高程值进行融合；得到p点所在格网的格网值和四个角点a、b、c、d新的高程值；作为第一层融合；3)以a、b、c、d四个点为新的观测值，分别对其周围的网格进行融合，得到外围8格网融合后新的格网值及外围12个节点的新的高程；作为第二层融合；依次类推，得到全格网的高程值；当有格网的角点得到多个高程值时，取平均值。本发明的基于积分平差实现GPS与SRTM点面融合的方法的精度高。
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公开(公告)号：CN110310308A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910528152.1
申请日：2019-06-18
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 近年来，所有的图像配准算法都是基于整景图像信息的配准，这样会花费大量的时间，特别是对于数据量巨大的遥感影像。这里提出一种新的基于子图的图像配准算法，这种算法在保证亚像素配准精度的前提下可以极大程度地减少配准时间。这个算法的中心思想是具有全局变换的图像对的变换模型通常与从原始图像划分的子图像的变换模型一致，反之亦然。因此，这个算法首先把参考图像划分为相同大小的子图，然后对每个子图进行小波分解，提取小波系数和最大的子图作为新的参考图像，接着利用小波变换和矩阵乘法离散傅里叶变换对待配准图像和参考子图。本发明和整个图配准一样能达到亚像素配准精度，且可以大量地缩短计算时间。
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公开(公告)号：CN110322557B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910528737.3
申请日：2019-06-18
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 一种结合GPS与SRTM融合的游动平差方法，包括以下步骤：1)在第一个已知GPS点建立已知第一个GPS点与对应SRTM格网九个相邻格网的平差模型；2)求解平差模型计算对应SRTM格网和四个角点的改进高程值；3)把四个角点作为下一轮改进SRTM的已知值，求每一层平差融合后的新值与原格网值的差值，若差值的均值
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111445023A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010100141.6
申请日：2020-02-18
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 一种遗传算法优化的BP神经网络GF-2影像森林分类方法，包括以下步骤，1)将分类区域地表植被分成三级；2)对在分类区域获取的遥感影像进行预处理；3)将进行预处理的遥感影像光谱中加入特征值，以增强特征差异性；4)建立BP神经网络的拓扑结构；5)对权值和阀值进行遗传算法优化；6)将遥感影像中的特征值输入到BP神经网络算法中，完成地物的分类。本发明的遗传算法优化的BP神经网络GF-2影像森林分类方法克服BP神经网络稳定性不高，最终权值与阈值容易陷入局部最优，使得分类效果无法达到最好的缺点的遗传算法优化的BP神经网络GF-2影像森林分类方法，其能够进一步的提高分类精度。
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公开(公告)号：CN110322557A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910528737.3
申请日：2019-06-18
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 一种结合GPS与SRTM融合的游动平差方法，包括以下步骤：1)在第一个已知GPS点建立已知第一个GPS点与对应SRTM格网九个相邻格网的平差模型；2)求解平差模型计算对应SRTM格网和四个角点的改进高程值；3)把四个角点作为下一轮改进SRTM的已知值，求每一层平差融合后的新值与原格网值的差值，若差值的均值
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公开(公告)号：CN111445023B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010100141.6
申请日：2020-02-18
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 一种遗传算法优化的BP神经网络GF‑2影像森林分类方法，包括以下步骤，1)将分类区域地表植被分成三级；2)对在分类区域获取的遥感影像进行预处理；3)将进行预处理的遥感影像光谱中加入特征值，以增强特征差异性；4)建立BP神经网络的拓扑结构；5)对权值和阀值进行遗传算法优化；6)将遥感影像中的特征值输入到BP神经网络算法中，完成地物的分类。本发明的遗传算法优化的BP神经网络GF‑2影像森林分类方法克服BP神经网络稳定性不高，最终权值与阈值容易陷入局部最优，使得分类效果无法达到最好的缺点的遗传算法优化的BP神经网络GF‑2影像森林分类方法，其能够进一步的提高分类精度。
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公开(公告)号：CN111783706A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010651657.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 一种小波DFT零填充重采样重建的随机森林分类方法，首先采用BayesShrink阈值滤波法去除遥感影像中的大部分高斯白噪声，不仅能极大地提高遥感影像的信噪比，同时也能较好地保留原始影像的边缘和尖峰点；然后对去噪后的影像应用小波DFT零填充重采样算法进行重建；接着使用随机森林对重建影像进行森林分类。经小波DFT零填充重采样重建的遥感影像较原始影像，具有更高的分辨率、噪点减少、纹理结构更加清晰；且重建影像采用随机森林分类的精度得到有效提升。
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公开(公告)号：CN110310370A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910528151.7
申请日：2019-06-18
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 一种基于积分平差实现GPS与SRTM点面融合的方法，包括以下步骤：1)通过地面GPS观测，获得目标地区SRTM的DEM格网上任一点p的GPS高程值hp；2)用测量平差方法把hp和p所在DEM格网的高程值 进行融合；得到p点所在格网的格网值和四个角点a、b、c、d新的高程值；作为第一层融合；3)以a、b、c、d四个点为新的观测值，分别对其周围的网格进行融合，得到外围8格网融合后新的格网值及外围12个节点的新的高程；作为第二层融合；依次类推，得到全格网的高程值；当有格网的角点得到多个高程值时，取平均值。本发明的基于积分平差实现GPS与SRTM点面融合的方法的精度高。
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