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公开(公告)号：CN118311536A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410418448.9
申请日：2024-04-09
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01S7/48 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/18 , G01S17/88 , G01C5/00 , G01C7/02 , G01S17/08
Abstract: 本发明涉及地形测绘技术领域，特别涉及一种基于激光雷达观测数据的地形匹配方法及系统，通过获取目标区域中激光雷达数据信号光子；基于金字塔迭代搜索算法并结合数字地表模型DSM对信号光子激光点轨迹与地形剖面进行粗匹配，获取激光点轨迹粗匹配结果；基于高程差最小的匹配准则并依据仿射变换模型对激光点轨迹粗匹配结果进行位置校正，以依据位置校正结果确定激光点轨迹与地形剖面的最佳匹配。本发明使用二维仿射变换模型来描述激光雷达数据地面轨迹的形变，基于高程差最小的匹配准则修正模型参数，以实现激光点轨迹与地形剖面的最佳匹配，提升地理定位精度。
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公开(公告)号：CN118332378A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410418455.9
申请日：2024-04-09
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及主被动遥感数据处理技术领域，特别涉及一种基于主被动融合技术的融水范围监测方法及系统，对激光测高数据和多光谱卫星影像数据进行预处理，对预处理后的激光测高数据进行多参数光子特征提取，基于各参数光子特征组合的类间方差选取最优特征组合对光子数据进行分类；计算预处理后的多光谱影像数据中各像素的冰雪归一化消融指数，通过线性插值获取激光测高数据的光子在多光谱影像数据上的冰雪归一化消融指数，并结合光子数据分类结果设置冰面融水的冰雪归一化消融指数的阈值，以利用该阈值提取消融区冰层融水范围。本发明通过激光测高数据和卫星遥感数据两者的主被动融合，保证融水范围监测精度，能够适用于各种复杂消融区环境冰面融水情况的监测。
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公开(公告)号：CN117708505A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410019724.4
申请日：2024-01-05
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种水深光子去噪方法，属于水深光子去噪领域，水深光子去噪方法通过将目标区域的原始光子所在空间转化为四叉树结构，得到每个光子的隔离深度，再根据每个光子的高程数据确定每个高程对应的深度阈值，根据隔离深度和高程数据综合得到海面边界高程，先通过海面边界高程将水上的空气光子去除，再通过隔离深度将水下光子的噪声光子去除，由于为每个高程范围确定了一个对应的深度阈值，避免了依据定值深度阈值去噪，存在去噪过度或者去噪效果差的现象；从而提高了光子去噪的精细度。
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公开(公告)号：CN117331055A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202210725552.3
申请日：2022-06-23
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及机载激光测深近水面渗透误差修正的半经验波形分解方法，属于机载激光测深技术领域，本发明利用激光分别到达水面和水底的时刻、回波强度和形状调节参数构建水面回波模型和水底回波模型，再通过简化激光辐射传输理论构建水体后向散射模型，从而整体构成半经验信号卷积模型；利用深水波形样本估计模型中水体参数的概率分布，进而确定水体参数的合理初值和取值范围，结合水体参数初值和取值范围对半经验信号卷积模型参数进行优化求解，由模型参数确定水面信号位置并修正近水面渗透误差。本发明能够对波形各组成部分进行合理建模，同时能够适应不同水深下的波形处理，有效提高了水面信号的检测精度。
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公开(公告)号：CN113720351B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202111006411.8
申请日：2021-08-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明属于遥感测绘技术领域，具体涉及一种星载激光测高数据与遥感立体影像的联合区域网平差方法。该方法首先生成测区的DSM，并将其与星载激光测高数据进行轨迹匹配；然后将DSM上的匹配轨迹点依据平差后的影像RPC参数进行反投影得到对应的像点坐标；之后采用多种约束条件对星载激光测高点进行筛选得到可靠的激光测高点数据；最终利用筛选后的激光测高点数据和卫星遥感立体影像数据进行顾及激光测高点平面坐标误差的光束法联合区域网平差。本发明利用自由区域网平差后测区内立体影像内符合精度高的优势，减轻影像RPC参数误差的影响，得到激光测高点对应的准确像点坐标，保证了物像一致性，有效提高了平差精度和无控条件下的遥感立体影像定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116543191A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310040195.1
申请日：2023-01-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于遥感数据处理与应用技术领域，具体涉及一种多源遥感数据自适应融合地物分类方法。获取同一地区同一时间的遥感影像和LiDAR点云，输入至构建的地物分类模型中，得到地物分类结果；其中，地物分类模型包括二维网络、三维网络、采样重构模块、特征融合模块和分类器；二维网络用于对输入的遥感影像进行特征提取得到二维特征，三维网络用于对输入的LiDAR点云进行特征提取得到三维特征；采样重构模块用于实现二维特征和三维特征的对齐；特征融合模块用于将对齐后的二维特征和三维特征进行融合处理。本发明突破了现有融合方法大多基于影像而对三维信息利用不够充分的问题，为异源数据融合提供了新的思路，在实际应用中具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117849817A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410019723.X
申请日：2024-01-05
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种近岸水深光子的提取方法，属于近岸水深测量技术领域。确定目标区域内的原始光子数量以及光子分布情况，利用四叉树方法对目标区域进行空间划分，得到各层级子区域，在利用所述四叉树方法进行空间划分时，所采用的划分停止条件包括：当某层级的子区域内光子数量大于1时，若该层级子区域内所有光子均分布在第一区域内，或者当某层级子区域内光子数量小于等于1时，则停止该层级子区域的划分，计算每个隔离后的光子在所述四叉树中的隔离深度，将隔离深度大于深度阈值的光子标记为水深光子，以实现水深光子的提取，本方法能够准确的提取出水深光子。
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公开(公告)号：CN116704330A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310523166.0
申请日：2023-05-10
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种基于元学习的多模态遥感数据地物分类方法，属于遥感数据处理技术领域。本发明构建多模态融合关系网络能够仅利用少量样本实现多模态遥感影像的融合分类，通过跨模态重建从多模态数据中提取更多的内部互补信息；利用三步元学习过程对所构建的网络进行训练和学习，在源数据集上通过训练获得学习能力，在仅具有少量标记样本的目标数据集下微调就能够快速适应到不同的目标场景，具备良好的泛化性能。本发明通过元学习对每个类别更多的关注有效地缓解了复杂场景中其他方法中存在的混杂错分现象，更精细准确地划分了细节目标，并且很好地保留了地物的边界信息，提升了分类的精度。
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公开(公告)号：CN116664826A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310130974.0
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于点云数据处理技术领域，具体涉及一种小样本点云语义分割方法。首先采用元学习训练策略对构建的语义分割网络模型进行训练；所述语义分割网络模型包括特征提取网络、多原型生成模型和关系学习网络；特征提取网络用于分别对支撑集和查询集进行语义特征提取得到支撑集特征和查询集特征，多原型生成模型用于对支撑集特征进行特征选择得到原型特征，关系学习网络用于学习原型特征和查询特征之间的相似性关系；然后将待分类点云数据输入至训练后的语义分割网络模型得到分类结果。本发明设计了一种小样本分类元学习方法，面对全新场景时仅需要少量标记样本就能够实现新类别的分类，相较于基于监督的深度学习方法能提高整体分类精度。
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公开(公告)号：CN113720351A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111006411.8
申请日：2021-08-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明属于遥感测绘技术领域，具体涉及一种星载激光测高数据与遥感立体影像的联合区域网平差方法。该方法首先生成测区的DSM，并将其与星载激光测高数据进行轨迹匹配；然后将DSM上的匹配轨迹点依据平差后的影像RPC参数进行反投影得到对应的像点坐标；之后采用多种约束条件对星载激光测高点进行筛选得到可靠的激光测高点数据；最终利用筛选后的激光测高点数据和卫星遥感立体影像数据进行顾及激光测高点平面坐标误差的光束法联合区域网平差。本发明利用自由区域网平差后测区内立体影像内符合精度高的优势，减轻影像RPC参数误差的影响，得到激光测高点对应的准确像点坐标，保证了物像一致性，有效提高了平差精度和无控条件下的遥感立体影像定位精度。
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