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公开(公告)号：CN118968311A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411194197.7
申请日：2024-08-28
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 基于Visual Attention算子的LiDAR三维森林数据信息提取方法，涉及一种LiDAR三维森林数据信息提取方法。本发明方法：1、输入LiDAR点云数据获取点云数据的点数，获取点云数据的维度，获取点云数据的地面回波，获取点云数据的非地面回波；2、应用Visual Attention算子处理LiDAR点云数据；3，进行LiDAR点云数据的特征提取和分类；4，进行三维森林模型的细化和精度评估。本发明方法建立了一种Visual Attention算子，模拟人类视觉注意力机制，从多种尺度和任意方向上自动识别和突出森林数据中的关键特征，结合LiDAR技术和Visual Attention算子的新型森林数据信息提取方法。
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公开(公告)号：CN114792116B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210586722.4
申请日：2022-05-26
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种时间序列深度卷积网络农作物遥感分类方法，包括以下步骤：步骤一，多时相遥感数据集影像获取与预处理；步骤二，时间序列深度卷积网络模型参数定义；步骤三，多时相遥感数据集联合信息挖掘；步骤四，多时相遥感数据集单景影像信息挖掘；步骤五，模型预测分类；步骤六，最终分类图产出；本发明相较于现有多时相影像农作物遥感分类方法，在传统的联合信息挖掘的基础上，增加单景影像信息挖掘，充分挖掘利用了多时相影像数据集中每一个单景影像有关作物分类的独特信息；并且能同时挖掘利用多时相影像数据集有关分类的联合信息和数据集中单景影像的独特信息，实现了多时相遥感信息的充分地、完全地发掘利用。
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公开(公告)号：CN106650791A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611025653.0
申请日：2016-11-21
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
CPC classification number: G06K9/6218 , G06K9/6268 , G06N3/006
Abstract: 一种基于改进粒子群的非监督遥感影像分类方法，涉及一种遥感影像分类方法。本发明为了解决目前应用粒子群智能算法对遥感图像进行聚类存在的容易陷入局部最优而无法取得最优遥感分类结果的问题和分类结果不稳定的问题。本发明首先参照粒子群算法设置控制参数，进行粒子群表达及初始化；计算种群适宜度后，评估粒子适宜度后并对每一个粒子速度进行更新，再对粒子位置进行更新；然后重新计算每一个粒子的适宜度，并计算整个种群最优适宜度，比较并选取新局部最优适宜度，同时记录粒子位置；利用列维飞行更新每一次循环中适宜度最小粒子位置；当到达最大循环次数停止循环并输出全局最优解从而完成遥感影像分类任务。本发明适用于遥感影像的分类。
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公开(公告)号：CN114792116A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210586722.4
申请日：2022-05-26
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种时间序列深度卷积网络农作物遥感分类方法，包括以下步骤：步骤一，多时相遥感数据集影像获取与预处理；步骤二，时间序列深度卷积网络模型参数定义；步骤三，多时相遥感数据集联合信息挖掘；步骤四，多时相遥感数据集单景影像信息挖掘；步骤五，模型预测分类；步骤六，最终分类图产出；本发明相较于现有多时相影像农作物遥感分类方法，在传统的联合信息挖掘的基础上，增加单景影像信息挖掘，充分挖掘利用了多时相影像数据集中每一个单景影像有关作物分类的独特信息；并且能同时挖掘利用多时相影像数据集有关分类的联合信息和数据集中单景影像的独特信息，实现了多时相遥感信息的充分地、完全地发掘利用。
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公开(公告)号：CN107480321B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201710481646.X
申请日：2017-06-22
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 本发明涉及GIS时空数据模型构建领域，具体涉及一种泛知识化时空对象表达数据库建立方法，本发明为了解决现有的时空数据模型对于时空一体化表达及四维时空数据的表达能力不足，不能有效表达在空间或者时间上连续的现象，无法表达时空对象的几何形状与姿态的缺点，而提出一种泛知识化时空对象表达数据库建立方法，包括：建立时空对象表达数据模型；所述时空对象表达数据模型的种类包括：刚体运动模型、流体运动模型、场模型、准动态模型、静态模型；采集时空数据；根据时空数据所属的种类，使用所述时空对象表达数据模型对时空数据进行建模并将建模后的时空数据存储在数据库中。本发明适用于时空数据建模。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106650790A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611025652.6
申请日：2016-11-21
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于蜂群智能的遥感影像聚类方法，属于遥感影像聚类分析领域，为了解决现有用于遥感影像的分类算法开发和开拓能力弱，在挖掘最优聚类中心从而实现遥感影像分类任务中，无法得到全局最优聚类中心，无法取得满意遥感分类结果的缺点，而提出一种基于蜂群智能的遥感影像聚类方法，包括：确定待分类遥感影像分类数目，并将遥感影像的每一个像元随机分配给一种分类；对遥感影像进行蜂群智能挖掘，当聚类指标达到预定标准时结束挖掘；根据蜂群智能挖掘的结果对遥感影像进行分类；若一个食物源在经过预定次数后始终不能提高花粉丰度的值，则使用列维飞行在解空间内全局搜索新的食物源。本发明适用于遥感影像分类。
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公开(公告)号：CN117522210A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311537058.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及农业技术评估技术领域，并公开了一种面向多类型农业耕作技术的推广适宜性评估方法，包括步骤S1，基于待评估农业技术特点，确定农业技术类型；步骤S2，基于卫星遥感影像数据和政府统计年鉴数据，建立对应的基础数据集；步骤S3，基于步骤S2建立的基础数据集对其数据集内的各项基础数据进行模糊分析评价，建立对应的基础数据评估集并绘制对应基础数据的评价图；步骤S4，基于不同农业技术类型，选用所需基础数据评估集，确定不同基础数据集的各项基础数据的权重比例，并通过Arcgis进行层次分析，基于层次分析结果确定生产技术适宜性评估结果，本发明将现有农业技术分为四大类型，通过层次分析的方法，可对常见农业技术进行适宜性评估。
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公开(公告)号：CN114926565A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210568915.7
申请日：2022-05-24
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06T11/20 , G06T5/00 , G06V10/143
Abstract: 本发明公开了一种基于绿度水分综合指数的大豆制图方法，包括步骤一，计算时间窗口；步骤二，计算尺度因子；步骤三，构建绿度水分综合指数；步骤四，最优阈值确定；步骤五，大豆分类制图；所述步骤一中，基于等间距时间节点集合，NDVI序列的变化率ρ的计算公式为所述步骤二中，整幅影像尺度因子sf的计算公式为sf＝2*(NDVI/SWTR)；本发明相较于现有的大豆制图方法，创新性地结合NDVI和SWIR波段构建绿度水分综合指数(GWCCI)，能够在大豆生长峰值时期显著增强大豆与其它地物类型的信息差异；本发明采用的基于GWCCI的大豆制图方法，可实现基于单景遥感影像的、端到端的、全自动的大豆制图，不需要训练样本且不依赖长时间序列遥感数据集NDVI。
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公开(公告)号：CN107122847B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201710224473.3
申请日：2017-04-07
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 一种基于双层粒子群算法的渠系配水优化方法，本发明涉及基于双层粒子群算法的渠系配水优化方法。本发明的目的是为了解决现有下级渠系流量不等时的渠系优化配水模型中遗传算法设计复杂，当涉及到大量个体的时候，需要较长的计算时间；遗传算法在解群规模、选择方式、收敛数据、杂交变异方式等控制参数均需经验确定，有可能出现早熟收敛、使得它不一定总是获得全局最优解；需要多次运算，不能稳定的得到解的问题。随机产生Xi、Vi、Yj和Vj；求解底层、顶层初始全局最优位置粒子；进行初始解粒子的速度与位置的更新；判断是否满足约束条件；求解全局最优解；得到了双层粒子群优化算法的的最优解。本发明用于渠系配水领域。
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公开(公告)号：CN119399614A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411180576.0
申请日：2024-08-27
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06T7/90 , G06T11/00
Abstract: 基于水稻移栽期独特光谱特征的水稻遥感制图方法，涉及一种水稻遥感识别方法。本发明是为了解决现有水稻制图方法迁移性较弱、需要设定大量参数或阈值、依赖长时序或全年遥感数据的问题。本方法：一、确定体现水稻移栽期独特颜色的波段组合；二、将光谱波段映射到CIE颜色空间；三、在CIE颜色空间构建水稻识别方法。本发明方法原理清晰、简单快捷、自动化程度高，特别适合于大范围大尺度(国家/洲际/全球)水稻制图，具有巨大的应用潜力和广阔的应用空间。本发明属于遥感制图领域。
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