公开(公告)号：CN113936054A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111208909.2

申请日：2021-10-18

Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所

Inventor： 付研竹 ,  毛德华 ,  仇志强 ,  冯凯东 ,  王铭

IPC: G06T7/62 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T5/50 ,  G06T7/40 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62

Abstract: 一种探测塑料大棚面积及分布范围的方法，本发明涉及一种探测塑料大棚的方法。本发明解决了现有探测塑料大棚面积及分布范围的方法不够准确的问题。方法：一、筛选Sentinel影像，并进行预处理；二、计算各种参数(8个)；三、进行融合生成新特征影像；四、新特征影像进行多尺度分割；五、提取训练样本与验证样本模型；六、采用混淆矩阵方法，进行精度验证；七、获取塑料大棚的面积和空间分布信息。本发明利用Sentinel卫星影像和随机森林算法的处理方式，采用分辨率较高的Sentinel卫星影像，并且使用一年内多期数据，探测结果更加准确，进一步提高了塑料大棚提取的精度和可信度，具有可重复性和科学性，对塑料大棚遥感制图具有极其重要的意义。

公开(公告)号：CN118781283A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410645188.9

申请日：2024-05-23

Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所

Inventor： 冯凯东 ,  王铭 ,  毛德华

IPC: G06T17/05 ,  G06V20/13 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26

Abstract: 一种全球湿地遥感制图方法，本发明涉及一种全球湿地制图方法。本发明解决了现有湿地制图精度低的问题。方法：一、卫星影像获取及预处理；二、特征提取；三、样本集构建；四、两段式分类模型的第一步；五、两段式分类模型的第二步；六、制图结果的精度验证。本发明基于可以在Google Earth Engine(GEE)云平台上免费获取的Sentinel‑1/2时间序列影像，采用了一种训练样本自动生成方法和结合了面向对象的机器学习和基于规则的决策树的两段式分类模型。本发明所开发的方法有望为全球湿地资源管理提供参考，并支持可持续发展目标(SDGs)中湿地相关目标的评估。

公开(公告)号：CN113724389A

公开(公告)日：2021-11-30

申请号：CN202111037229.9

申请日：2021-09-06

Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所

Inventor： 仇志强 ,  毛德华 ,  王宗明 ,  王茜 ,  杜保佳 ,  焉恒琪 ,  谭晓宇 ,  程佳蕊 ,  赵宇欣 ,  王景发 ,  冯凯东

IPC: G06T17/05 ,  G06F16/29 ,  G06K9/62

Abstract: 基于面向对象分层决策树的湿地制图方法，它涉及一种基于面向对象分层决策树的湿地制图方法。本发明是为了进一步完善湿地制图方法和提高湿地制图精度的问题。方法：一、生成基于湿地分类体系的湿地样本库；二、下载Landsat影像和DEM数据；三、计算9种参数；四、修改相关分割参数直至获取分割结果；五、构建分层决策树分类体系；六、获取初步分类结果；七、基于历史数据和人工判读进行结果修正；八、获取最终分类结果并进行精度评价。本发明实现了应用遥感技术准确快速进行湿地制图的问题，探测结果准确，进一步提高了湿地制图的精度和可信度，具有可重复性和鲁棒性。本发明属于湿地制图领域。

公开(公告)号：CN117953373A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410090140.6

申请日：2024-01-23

Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所

Inventor： 冯凯东 ,  毛德华 ,  焉恒琦 ,  蒲海光

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 一种湿地植物群落精细分类方法，本发明涉及一种湿地植物群落分类方法。本发明解决了现有遥感技术无法快速准确识别湿地植物群落分布范围的技术问题。方法：一、确定湿地植物群落的分类系统；二、获取分类系统中的样本点并构建样本库；三、Google Earth Engine中的Sentinel‑1，Sentinel‑2和DEM数据被用于湿地植物群落遥感分类；四、分别从步骤三预处理后的三种数据提取极化、物候和地形特征以构建特征向量集；五、在Google Earth Engine上构建随机森林分类器；六、采用分层随机抽样对步骤二的样本库进行划分，对研究区域内的每个像素进行分类并生成湿地植物群落的分布图。本发明所涉及的湿地植物群落遥感分类方法快捷准确，具有可重复性和较强的泛化能力。

公开(公告)号：CN113724389B

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202111037229.9

申请日：2021-09-06

Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所

Inventor： 仇志强 ,  毛德华 ,  王宗明 ,  王茜 ,  杜保佳 ,  焉恒琪 ,  谭晓宇 ,  程佳蕊 ,  赵宇欣 ,  王景发 ,  冯凯东

IPC: G06T17/05 ,  G06F16/29 ,  G06F18/243 ,  G06N5/01

Abstract: 基于面向对象分层决策树的湿地制图方法，它涉及一种基于面向对象分层决策树的湿地制图方法。本发明是为了进一步完善湿地制图方法和提高湿地制图精度的问题。方法：一、生成基于湿地分类体系的湿地样本库；二、下载Landsat影像和DEM数据；三、计算9种参数；四、修改相关分割参数直至获取分割结果；五、构建分层决策树分类体系；六、获取初步分类结果；七、基于历史数据和人工判读进行结果修正；八、获取最终分类结果并进行精度评价。本发明实现了应用遥感技术准确快速进行湿地制图的问题，探测结果准确，进一步提高了湿地制图的精度和可信度，具有可重复性和鲁棒性。本发明属于湿地制图领域。