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公开(公告)号：CN119323725B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411339025.4
申请日：2024-09-25
Applicant: 中国石油大学(华东) , 自然资源部第一海洋研究所 , 山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会
IPC: G06V20/10 , G06V10/28 , G06V10/32 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种滨海湿地典型植被遥感图像语义变化检测方法，属于光学遥感影像变化检测领域。该方法包括以下步骤：S1、对遥感图像进行数据预处理，并制作滨海湿地典型植被遥感语义变化检测数据集；S2、计算遥感图像的归一化差异植被指数和归一化差异水体指数，并提取反映滨海湿地地物要素特征的深层语义多层特征图；S3、送入域对齐模块，得到域对齐后的语义引导特征图；S4、送入多任务解码器，得到滨海湿地变化检测图与双时相滨海湿地遥感影像典型植被类别预测图；S5、进行掩膜处理和矢量化处理，得到滨海湿地典型植被语义变化检测矢量图。本发明能够有效提高变化检测的精度和效率，为滨海湿地的保护和管理提供科学依据。
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公开(公告)号：CN119323725A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411339025.4
申请日：2024-09-25
Applicant: 中国石油大学(华东) , 自然资源部第一海洋研究所 , 山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会
IPC: G06V20/10 , G06V10/28 , G06V10/32 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种滨海湿地典型植被遥感图像语义变化检测方法，属于光学遥感影像变化检测领域。该方法包括以下步骤：S1、对遥感图像进行数据预处理，并制作滨海湿地典型植被遥感语义变化检测数据集；S2、计算遥感图像的归一化差异植被指数和归一化差异水体指数，并提取反映滨海湿地地物要素特征的深层语义多层特征图；S3、送入域对齐模块，得到域对齐后的语义引导特征图；S4、送入多任务解码器，得到滨海湿地变化检测图与双时相滨海湿地遥感影像典型植被类别预测图；S5、进行掩膜处理和矢量化处理，得到滨海湿地典型植被语义变化检测矢量图。本发明能够有效提高变化检测的精度和效率，为滨海湿地的保护和管理提供科学依据。
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公开(公告)号：CN114460013B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202210107317.X
申请日：2022-01-28
Applicant: 自然资源部第一海洋研究所
Abstract: 滨海湿地植被地上生物量GAN模型自学习遥感反演方法，涉及卫星遥感技术领域，包括如下步骤：步骤1、针对滨海湿地植被优选出GAN网络的特征约束因子，设计受特征约束因子约束的生成对抗网络模型；步骤2、利用生成对抗网络模型生成的生物量样本数据构建线性回归模型反演植被地上生物量。本发明能够提高滨海湿地植被生物量的反演精度，解决因现场生物量数据少导致的滨海湿地植被生物量反演模型难构建和反演精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN114460013A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210107317.X
申请日：2022-01-28
Applicant: 自然资源部第一海洋研究所
Abstract: 滨海湿地植被地上生物量GAN模型自学习遥感反演方法，涉及卫星遥感技术领域，包括如下步骤：步骤1、针对滨海湿地植被优选出GAN网络的特征约束因子，设计受特征约束因子约束的生成对抗网络模型；步骤2、利用生成对抗网络模型生成的生物量样本数据构建线性回归模型反演植被地上生物量。本发明能够提高滨海湿地植被生物量的反演精度，解决因现场生物量数据少导致的滨海湿地植被生物量反演模型难构建和反演精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN116907918A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310775938.X
申请日：2023-06-28
Applicant: 自然资源部第一海洋研究所
IPC: G01N1/14 , G01N1/18 , B64D47/00 , B64U101/00
Abstract: 本发明属于海水监测技术领域，尤其是一种具有多点分隔功能的无人机海水取样装置，针对取样完成后水源存放无法进行分隔处理，导致不能在不同区域进行多点取样，需要反复往返，现提出以下方案，包括底盒，所述底盒的内部固定连接有内置座，且内置座上开设有四个等距的环形安装槽。本发明公开的一种具有多点分隔功能的无人机海水取样装置能够对不同区域海水取样后进行分隔储存，实现不同区域的多点取样，无需反复往返操作，多个储样管采用环形且外扩的方式安装，能够在取样后（底盒整体重量增加）维持底盒重心不变，保证无人机飞行作业的稳定性，避免取样的海水集中分布在单一位置，造成无人机重心发生偏移，从而影响其飞行效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115984635B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310273286.X
申请日：2023-03-21
Applicant: 自然资源部第一海洋研究所 , 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心) , 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本申请提供多源遥感数据分类模型训练方法、分类方法和电子设备，属于图像处理技术领域，其中，分类模型包括特征生成网络和地物分类器，特征生成网络用于提取多源湿地遥感数据的共性特征和特异性特征，训练方法包括：将判别器和特征生成网络进行至少一轮交替训练，在判别器训练阶段最小化判别器损失函数，使判别器能够对共性特征进行模态分类；在特征生成网络训练阶段最大化判别器损失函数，共性特征和特异性特征线性独立。通过对抗学习保证共性特征不能被模态分类器区分，同时特异性特征与共性特征线性独立，与特异性特征优势互补，一定程度避免了多源特征的冗余性。
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公开(公告)号：CN115984635A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310273286.X
申请日：2023-03-21
Applicant: 自然资源部第一海洋研究所 , 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心) , 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本申请提供多源遥感数据分类模型训练方法、分类方法和电子设备，属于图像处理技术领域，其中，分类模型包括特征生成网络和地物分类器，特征生成网络用于提取多源湿地遥感数据的共性特征和特异性特征，训练方法包括：将判别器和特征生成网络进行至少一轮交替训练，在判别器训练阶段最小化判别器损失函数，使判别器能够对共性特征进行模态分类；在特征生成网络训练阶段最大化判别器损失函数，共性特征和特异性特征线性独立。通过对抗学习保证共性特征不能被模态分类器区分，同时特异性特征与共性特征线性独立，与特异性特征优势互补，一定程度避免了多源特征的冗余性。
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公开(公告)号：CN114047185A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111236117.6
申请日：2021-10-22
Applicant: 自然资源部第一海洋研究所 , 长春理工大学
Abstract: 本发明属于珊瑚礁生态系统监测技术领域，公开了一种适用于浅海珊瑚礁水下监测的可见光成像装置及监测方法，包括：总控平台、光谱相机、太阳下行辐照度测量仪、测深声呐和水样采集装置；所述光谱相机焦平面、太阳下行辐照度测量仪焦平面和测深声呐探测装置位于平行于海平面的平面上；所述光谱相机拍摄方向垂直于海平面，太阳下行辐照度测量测量方向与光谱相机拍摄方向相反。本发明通过置于水下的成像装置成像有效解决太阳反射耀斑和波浪透镜作用的影响；利用同步获取的海底珊瑚礁目标的光谱和太阳下行光谱，通过计算获得位于不同深度海域珊瑚礁的遥感反射率数据，避免不同水深处因太阳光线的减弱而导致的成像亮度差别。
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公开(公告)号：CN118865600B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411324299.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 自然资源部第一海洋研究所
IPC: G08B21/10 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N7/01 , G01S13/86 , G08B31/00 , H04B7/185 , H04Q9/00 , H04L9/00 , G06F18/20 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及海洋灾害数据处理技术领域，具体涉及基于遥感监测的海洋灾害数据处理方法，包括以下步骤：S1：收集关于海洋温度、盐度、海面高度及海洋表层生物活动的数据；S2：对S1中收集的数据进行初步处理；S3：将处理后的数据通过卫星通信系统实时传输到地面处理中心；S4：对S3接收到的数据进行高级分析，识别和预测海洋环境中的微小变化；S5：预测未来48小时内的灾害风险；S6：根据S5的预测结果，自动生成并发布预警信息。本发明，通过整合遥感技术、数据处理算法和信息发布系统，显著提高了海洋灾害预警的实时性和准确性，有效地增强了灾害应对措施的及时性和有效性，减少了灾害对人类社会和环境的影响。
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公开(公告)号：CN118865600A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411324299.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 自然资源部第一海洋研究所
IPC: G08B21/10 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N7/01 , G01S13/86 , G08B31/00 , H04B7/185 , H04Q9/00 , H04L9/00 , G06F18/20 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及海洋灾害数据处理技术领域，具体涉及基于遥感监测的海洋灾害数据处理方法，包括以下步骤：S1：收集关于海洋温度、盐度、海面高度及海洋表层生物活动的数据；S2：对S1中收集的数据进行初步处理；S3：将处理后的数据通过卫星通信系统实时传输到地面处理中心；S4：对S3接收到的数据进行高级分析，识别和预测海洋环境中的微小变化；S5：预测未来48小时内的灾害风险；S6：根据S5的预测结果，自动生成并发布预警信息。本发明，通过整合遥感技术、数据处理算法和信息发布系统，显著提高了海洋灾害预警的实时性和准确性，有效地增强了灾害应对措施的及时性和有效性，减少了灾害对人类社会和环境的影响。
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