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公开(公告)号：CN113740216B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111058008.X
申请日：2021-09-09
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种宽级配混合骨料空地一体检测方法，基于大数据背景下的深度学习方法和激光雷达测量技术，提出了基于实例分割框架的骨料快速智能化检测分割算法Aggregate Net模型，该模型强大的并行目标检测和实例分割的能力，可以获取各骨料预测长径、预测短径以及骨料粒径，并且激光雷达测量技术获取骨料的厚度，从而精确计算出各骨料的等效体积，最后与人工采样筛分结果进行数据拟合，从而获得精度更高的级配曲线结果。
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公开(公告)号：CN113723849A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111045852.9
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京师范大学 , 甘肃中星鸿图科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征的洪涝事件及风险识别方法与系统，通过遥感影像数据获取淹没区域与淹没历时，利用人口密度、土地利用类型和道路等基础地理数据，计算灾情指数，其次通过灾情指数对洪涝灾害淹没区域的灾情实现评估，确定综合受灾程度等级；构建不同场次等级的洪涝灾害数据各类历史灾情指标数据库，确定在不同等级的洪涝事件的相应指标的最大值、最小值、平均值，中位数等特征指标，形成洪涝灾害等级与指标之间的矩阵关系。并利用相同程度的灾害等级确定更全面的不同指标的最大值、最小值和平均值，为洪涝事件及风险提供重要的灾情参考数据，便于相关人员进行针对性的救援，减少灾害损失。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113723847A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111044342.X
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京师范大学 , 甘肃中星鸿图科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种不同土地功能区域的生态环境受损动态评估方法，属于自然保护地评估技术领域，该方法选定研究区域并进行单元栅格划分，并采用AHP法建立不同土地类型对地表形变指数的敏感性评价体系，获取不同土地类型对生态环境受损敏感系数。采用D‑InSAR获取研究区形变量，进一步推算成地表形变指数并采用无量纲化方式进行处理，采用遥感技术获取研究区植被归一化指数并采用无量纲化方式进行处理。最后建立该研究区域的生态环境受损动态评估模型，从微观角度定量评估矿区生态环境受损情况；本发明解决了如何定量、科学和合理地动态评估生态环境受损量的问题。
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公开(公告)号：CN113740216A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111058008.X
申请日：2021-09-09
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种宽级配混合骨料空地一体检测方法，基于大数据背景下的深度学习方法和激光雷达测量技术，提出了基于实例分割框架的骨料快速智能化检测分割算法Aggregate Net模型，该模型强大的并行目标检测和实例分割的能力，可以获取各骨料预测长径、预测短径以及骨料粒径，并且激光雷达测量技术获取骨料的厚度，从而精确计算出各骨料的等效体积，最后与人工采样筛分结果进行数据拟合，从而获得精度更高的级配曲线结果。
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公开(公告)号：CN113723857A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111058161.2
申请日：2021-09-09
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重特大干旱演进过程的旱情动态评估方法，采用Fisher最优分割法干旱演进过程时间阶段分级，实现“轻旱、中旱、重旱、特旱”演进过程中不同时间阶段的划分，且各个时间阶段评估指标存在差异。采用层次‑综合模糊评价法实现不同时间阶段的旱情动态评估，同时引入变权函数并与层次‑综合模糊评价法结合，建立权重在指标状态值动态变化时变权赋值模型，最终进行旱情演化过程中各个时间阶段旱情风险等级动态评估。
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公开(公告)号：CN113762383B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111044340.0
申请日：2021-09-07
Applicant: 甘肃中星鸿图科技有限公司 , 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的植被指数融合方法，包括以下步骤：S1、采用地理回归加权模型对野外植被覆盖度数据集进行空间栅格化处理，得到野外植被覆盖度栅格数据集；S2、获取研究区域影响地表植被覆盖度的相关数据，并基于该相关数据对生物地球化学模型Biome‑BGC进行校准，得到日尺度的植被覆盖度栅格数据集；S3、获取研究区域Terra卫星的AVHRR和MODIS传感器采集的植被覆盖度，并对植被覆盖度进行尺度转换，得到旬尺度的植被覆盖度栅格数据集；S4、基于上述3个数据集，构建并求解植被指数融合模型，实现对多源植被数据的融合；本发明解决了地表植被覆盖度的时空分辨率和估算精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN113762383A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111044340.0
申请日：2021-09-07
Applicant: 甘肃中星鸿图科技有限公司 , 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的植被指数融合方法，包括以下步骤：S1、采用地理回归加权模型对野外植被覆盖度数据集进行空间栅格化处理，得到野外植被覆盖度栅格数据集；S2、获取研究区域影响地表植被覆盖度的相关数据，并基于该相关数据对生物地球化学模型Biome‑BGC进行校准，得到日尺度的植被覆盖度栅格数据集；S3、获取研究区域Terra卫星的AVHRR和MODIS传感器采集的植被覆盖度，并对植被覆盖度进行尺度转换，得到旬尺度的植被覆盖度栅格数据集；S4、基于上述3个数据集，构建并求解植被指数融合模型，实现对多源植被数据的融合；本发明解决了地表植被覆盖度的时空分辨率和估算精度不高的问题。
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