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公开(公告)号：CN119048865A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411523361.4
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06F18/10 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种林区物候及环境扰动检测方法、系统及计算机程序，包括：获取林区遥感时间序列图像数据；根据林区遥感时间序列图像数据，基于卷积神经网络和时间注意力机制构建时间序列全卷积神经网络模型；基于林区遥感时间序列图像数据，构建样本数据集，对时间序列全卷积神经网络模型进行训练，获得林区物候及环境扰动检测模型；将林区遥感时间序列图像数据输入林区物候及环境扰动检测模型，获得林区物候及环境扰动检测结果。本发明提供的技术方案，能够利用高时序中空间分辨率的林区遥感时间序列图像数据，构建时间序列全卷积神经网络模型，识别林区物候及环境扰动变化，定位扰动区域和时间。
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公开(公告)号：CN101922914B
公开(公告)日：2012-02-22
申请号：CN201010264550.6
申请日：2010-08-27
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于高空间分辨率遥感影像的树冠信息提取方法和系统。该方法包括：获取林地遥感影像；对遥感影像预处理，获取预处理后的遥感影像数据；在预处理后的遥感影像上，叠加林相图，以林相图小班边界为裁剪区域，裁出林相图中每一个小班对应的影像信息，提取单一林分影像信息；利用最大稳定极值区的方法，分割单一林分影像信息的树冠和背景区域；在多木树冠区域中，提取单木树冠，计算树冠分布图中树木的个数和每一棵树的树冠因子。本发明在树冠包含像素点较少的情况下可以很好的分离连接树冠，运算效率高；同时可以有效的提高森林资源调查的效率和自动化程度，及时准确地获取森林资源信息，节省人力物力。
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公开(公告)号：CN101922914A
公开(公告)日：2010-12-22
申请号：CN201010264550.6
申请日：2010-08-27
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于高空间分辨率遥感影像的树冠信息提取方法和系统。该方法包括：获取林地遥感影像；对遥感影像预处理，获取预处理后的遥感影像数据；在预处理后的遥感影像上，叠加林相图，以林相图小班边界为裁剪区域，裁出林相图中每一个小班对应的影像信息，提取单一林分影像信息；利用最大稳定极值区的方法，分割单一林分影像信息的树冠和背景区域；在多木树冠区域中，提取单木树冠，计算树冠分布图中树木的个数和每一棵树的树冠因子。本发明在树冠包含像素点较少的情况下可以很好的分离连接树冠，运算效率高；同时可以有效的提高森林资源调查的效率和自动化程度，及时准确地获取森林资源信息，节省人力物力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119048865B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411523361.4
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06F18/10 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种林区物候及环境扰动检测方法和系统，包括：获取林区遥感时间序列图像数据；根据林区遥感时间序列图像数据，基于卷积神经网络和时间注意力机制构建时间序列全卷积神经网络模型；基于林区遥感时间序列图像数据，构建样本数据集，对时间序列全卷积神经网络模型进行训练，获得林区物候及环境扰动检测模型；将林区遥感时间序列图像数据输入林区物候及环境扰动检测模型，获得林区物候及环境扰动检测结果。本发明提供的技术方案，能够利用高时序中空间分辨率的林区遥感时间序列图像数据，构建时间序列全卷积神经网络模型，识别林区物候及环境扰动变化，定位扰动区域和时间。
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公开(公告)号：CN104615875B
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201510041343.7
申请日：2015-01-27
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种稳健遥感单木冠幅与林木直径回归方法，属于计算机程序及测量技术领域。含有以下步骤：冠幅与林木直径相关数据获取；稳健回归模型的构建；单木冠幅与林木直径的稳健回归模型参数的迭代确定。本发明在典型的东北中温带针阔叶混交林区，在高空间分辨率的单木树冠影像的提取基础上，为克服传统最小二乘法对“异常值点”的数据过于敏感的“缺陷”，采用Huber提出M‑估计法，成功地构造了遥感影像单木冠幅与林木直径稳健回归模型。根据M‑估计法引进目标函数的加权因子分布，从而改变传统的最小二乘法各样本(包括异常点)权重等同的“缺陷”。稳健回归的菜单程序模块，据有独立性、完备性和良好的移植性。
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公开(公告)号：CN104615875A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510041343.7
申请日：2015-01-27
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种稳健遥感单木冠幅与林木直径回归方法，属于计算机程序及测量技术领域。含有以下步骤：冠幅与林木直径相关数据获取；稳健回归模型的构建；单木冠幅与林木直径的稳健回归模型参数的迭代确定。本发明在典型的东北中温带针阔叶混交林区，在高空间分辨率的单木树冠影像的提取基础上，为克服传统最小二乘法对“异常值点”的数据过于敏感的“缺陷”，采用Huber提出M-估计法，成功地构造了遥感影像单木冠幅与林木直径稳健回归模型。根据M-估计法引进目标函数的加权因子分布，从而改变传统的最小二乘法各样本(包括异常点)权重等同的“缺陷”。稳健回归的菜单程序模块，据有独立性、完备性和良好的移植性。
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公开(公告)号：CN102096818B
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201110033961.9
申请日：2011-01-31
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种面向对象的遥感影像树冠轮廓及参数自动提取方法及系统。该方法包括：获取林地遥感影像；对遥感影像预处理，获取预处理后的遥感影像数据；在预处理后的遥感影像上，叠加林相图，以林相图小班边界为裁剪区域，裁出林相图中每一个小班对应的影像信息，提取单一林分影像信息；利用最大稳定极值区的方法，分割单一林分影像信息的树冠和背景区域，并生成树冠对象；在树冠对象为多木树冠的情况下，提取单木树冠，计算树冠分布图树木的个数和每一棵树的树冠因子。本发明可以实现郁闭度较高，树木大小及分布不规律的林分中单木树冠轮廓自动勾绘以及树冠因子的生成，广泛应用于林业调查，森林资源监测、林业遥感等领域。
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公开(公告)号：CN102096818A
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN201110033961.9
申请日：2011-01-31
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种面向对象的遥感影像树冠轮廓及参数自动提取方法及系统。该方法包括：获取林地遥感影像；对遥感影像预处理，获取预处理后的遥感影像数据；在预处理后的遥感影像上，叠加林相图，以林相图小班边界为裁剪区域，裁出林相图中每一个小班对应的影像信息，提取单一林分影像信息；利用最大稳定极值区的方法，分割单一林分影像信息的树冠和背景区域，并生成树冠对象；在树冠对象为多木树冠的情况下，提取单木树冠，计算树冠分布图树木的个数和每一棵树的树冠因子。本发明可以实现郁闭度较高，树木大小及分布不规律的林分中单木树冠轮廓自动勾绘以及树冠因子的生成，广泛应用于林业调查，森林资源监测、林业遥感等领域。
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