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公开(公告)号：CN111695606B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010448719.7
申请日：2020-05-25
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 一种多类型城市绿地分类方法，解决了现有获取城市绿地空间信息的效率和准确度低的问题，属于城市绿地变化监测技术领域。本发明包括：获取研究区的植被物候；获取研究区的预生长季、生长季和非生长季遥感影像；利用生长季影像计算植被覆盖度，分割得到植被范围；利用非生长季影像计算植被覆盖度，分割得到常绿林范围；利用预生长季影像计算得到灰度图像，分割得到草地范围；利用常绿林范围和草地范围对植被范围空间掩膜，得到落叶林范围；获取夜间灯光影像，分割得到城市范围；利用城市范围掩膜常绿林范围、草地范围、落叶林范围，得到多类型城市绿地，包括常绿林、落叶林和草地。本干能够提高获得城市绿地空间信息的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN111695606A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010448719.7
申请日：2020-05-25
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 一种多类型城市绿地分类方法，解决了现有获取城市绿地空间信息的效率和准确度低的问题，属于城市绿地变化监测技术领域。本发明包括：获取研究区的植被物候；获取研究区的预生长季、生长季和非生长季遥感影像；利用生长季影像计算植被覆盖度，分割得到植被范围；利用非生长季影像计算植被覆盖度，分割得到常绿林范围；利用预生长季影像计算得到灰度图像，分割得到草地范围；利用常绿林范围和草地范围对植被范围空间掩膜，得到落叶林范围；获取夜间灯光影像，分割得到城市范围；利用城市范围掩膜常绿林范围、草地范围、落叶林范围，得到多类型城市绿地，包括常绿林、落叶林和草地。本干能够提高获得城市绿地空间信息的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN111275631A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010015901.3
申请日：2020-01-08
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 一种提取遥感影像城市水体时消除阴影干扰的方法，它涉及遥感影像消除干扰的方法，它是要解决现有的遥感影像技术对城市水体与阴影难以区分的技术问题，本方法：将全色波段与绿色波段和短波红外1波段分别融合，增强空间分辨率，并计算MNDWI；采用最大类间分类法确定一个MNDWI值，将小于该值的像元作为非水面刨除掉，得到初步水体提取图像；基于热红外1波段，同样采用最大类间分类法确定城市中的冷池空间；用冷池空间过滤初步水体提取结果，得到去除建筑物阴影的城市水体图像，该数据的分辨率为15米。方法简单、提取水体快速、去除阴影有效，可用于城市水资源监测、水利规划与保护、城市科学研究领域。
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