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公开(公告)号：CN109461121B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201811311335.X
申请日：2018-11-06
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 中天共创科技(北京)有限公司
Abstract: 一种基于并行计算算法的图像融合拼接方法，属于图像处理技术领域。含有以下步骤；设置拼接方式；获取两景待融合拼接图像基本信息；通过数据重采样创建两景图像的空间对应关系；进行两景图像的融合拼接；保存融合拼接后图像文件；结束融合拼接。本发明提出了以空间换时间的技术思想，通过建立两景图像间的空间和由图像数据上的一一对应关系，达到适合并行计算、简化算法逻辑关系、强化程序结构、自动化操作、高效、高速的数据处理能力。
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公开(公告)号：CN109493331B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201811311357.6
申请日：2018-11-06
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 中天共创科技(北京)有限公司
Abstract: 一种基于并行计算算法的两景图像重叠区域快速获取方法，属于计算算法程序及图像处理技术领域。根据两景图像在空间位置上的对应关系，计算出能够完全包含两景图像的最大空间坐标范围，并根据这个空间坐标范围创建两个像元值为0的背景图像数据模板；将两景原始图像TX1和TX2通过重采样的方式添加到所创建的图像XTX1和图像XTX2数据缓存区中；当完成所有像元的比对计算处理后，也就完成了图像XTX1和图像XTX2的裁剪过程。本发明完全不需要人工操作和人为判断工作，极大的提高了工作效率，避免了重叠区域信息在常规裁剪操作中所造成的有效信息的丢失。
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公开(公告)号：CN109493331A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811311357.6
申请日：2018-11-06
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 中天共创科技(北京)有限公司
Abstract: 一种基于并行计算算法的两景图像重叠区域快速获取方法，属于计算算法程序及图像处理技术领域。根据两景图像在空间位置上的对应关系，计算出能够完全包含两景图像的最大空间坐标范围，并根据这个空间坐标范围创建两个像元值为0的背景图像数据模板；将两景原始图像TX1和TX2通过重采样的方式添加到所创建的图像XTX1和图像XTX2数据缓存区中；当完成所有像元的比对计算处理后，也就完成了图像XTX1和图像XTX2的裁剪过程。本发明完全不需要人工操作和人为判断工作，极大的提高了工作效率，避免了重叠区域信息在常规裁剪操作中所造成的有效信息的丢失。
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公开(公告)号：CN116597306A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310513806.X
申请日：2023-05-09
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种退耕还湿的变化检测方法以及检测系统，本发明的退耕还湿的方法包括：选取时间点不同地理界线相同的两期不同的遥感影像作为影像样本数据；对所述影像样本数据进行影像切割，按照8：1：1的比例将所有切割样本分成训练集、验证集和测试集以进行样本重组，进行整体的模型训练；采用训练后的最佳模型对实际遥感影像进行变化检测，对变化检测结果进行精度验证。本发明的变化检测方法基于STA‑Net改进算法的退耕还湿变化检测方法，自动利用高分遥感影像分析耕地变化为湿地的地表变化面积，为后续的退耕还湿工作提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN113705478A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111009370.8
申请日：2021-08-31
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 一种基于改进YOLOv5的红树林单木目标检测方法，深度学习中的目标检测、图像处理技术以及改进YOLOv5算法的幼小红树林单木识别技术，属于林业科学研究中红树林单木目标检测领域。利用开源软件Labe l Img在选取的无人机影像上依次标注目标树，构建红树林单木数据集，选择YOLOv5为基础目标检测模型，依据目标木分布密集且尺寸较小的特点对其进行优化和改进，使用有效通道注意力机制Eff i c i ent Channe l Attent i on对CSPDarknet53骨干网络进行改进，避免降维和具有跨通道交互作用的同时，增强特征表达能力，并在SPP模块引入SoftPoo l池化操作，保留更多细节特征信息，提高自动化目标检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1996044B
公开(公告)日：2010-05-26
申请号：CN200610169631.1
申请日：2006-12-26
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于高空间分辨率遥感影像的林冠空间统计学定量估计方法，林分冠幅参数提取(1)影像像素值实验半方差函数各向差异性分析；计算裁出的林相图中每一小班相对应影像像素值四个不同方向的实验半方差函数值，判断影像像素值各向半方差函数值差异是否明显；通过林分冠幅空间统计学估计软件，计算出遥感影像像素值四个不同方向的实验半方差函数值；(2)然后分三种情况确定林分冠幅值：(A)影像像素值各向半方差函数值差异不明显；(B)影像像素值各向半方差函数值差异明显；(C)影像像素值各向半方差函数值差异明显，但只需要林分总体平均冠幅。解决林分郁闭度较高时，从影像上无法直接测出树冠的林分的冠幅估计问题。
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公开(公告)号：CN1996044A
公开(公告)日：2007-07-11
申请号：CN200610169631.1
申请日：2006-12-26
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于高空间分辨率遥感影像的林冠空间统计学定量估计方法，林分冠幅参数提取(1)影像像素值实验半方差函数各向差异性分析；计算裁出的林相图中每一小班相对应影像像素值四个不同方向的实验半方差函数值，判断影像像素值各向半方差函数值差异是否明显；通过林分冠幅空间统计学估计软件，计算出遥感影像像素值四个不同方向的实验半方差函数值；(2)然后分三种情况确定林分冠幅值：(A)影像像素值各向半方差函数值差异不明显；(B)影像像素值各向半方差函数值差异明显；(C)影像像素值各向半方差函数值差异明显，但只需要林分总体平均冠幅。解决林分郁闭度较高时，从影像上无法直接测出树冠的林分的冠幅估计问题。
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公开(公告)号：CN109461121A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811311335.X
申请日：2018-11-06
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 中天共创科技(北京)有限公司
Abstract: 一种基于并行计算算法的图像融合拼接方法，属于图像处理技术领域。含有以下步骤；设置拼接方式；获取两景待融合拼接图像基本信息；通过数据重采样创建两景图像的空间对应关系；进行两景图像的融合拼接；保存融合拼接后图像文件；结束融合拼接。本发明提出了以空间换时间的技术思想，通过建立两景图像间的空间和由图像数据上的一一对应关系，达到适合并行计算、简化算法逻辑关系、强化程序结构、自动化操作、高效、高速的数据处理能力。
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公开(公告)号：CN104573654A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510009689.9
申请日：2015-01-08
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
CPC classification number: G06K9/00657 , G06K9/6282
Abstract: 一种基于分层决策树的红树林提取方法，属于基于遥感数据的红树林信息提取技术领域。在深入分析红树林湿地类型光谱特征和空间分布规律的基础上，建立多知识规则的决策树分类模型，将红树林从遥感影像中提取出来；根据决策树所描述的判断准则，对图像中的各像元进行逐层识别和归类，通过若干次中间判别分离目标并进行掩膜，作为一个图层，避免此目标对其他目标提取时造成干扰和影响，提取红树林信息。本发明的优点是在深入分析红树林湿地类型光谱特征和空间分布规律的基础上，建立了多知识规则的决策树分类模型，以准确快速的将红树林从遥感影像中提取出来。
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公开(公告)号：CN113705478B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202111009370.8
申请日：2021-08-31
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种基于改进YOLOv5的红树林单木目标检测方法，深度学习中的目标检测、图像处理技术以及改进YOLOv5算法的幼小红树林单木识别技术，属于林业科学研究中红树林单木目标检测领域。利用开源软件Labe l Img在选取的无人机影像上依次标注目标树，构建红树林单木数据集，选择YOLOv5为基础目标检测模型，依据目标木分布密集且尺寸较小的特点对其进行优化和改进，使用有效通道注意力机制Eff i c i ent Channe l Attent i on对CSPDarknet53骨干网络进行改进，避免降维和具有跨通道交互作用的同时，增强特征表达能力，并在SPP模块引入SoftPoo l池化操作，保留更多细节特征信息，提高自动化目标检测精度。
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