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公开(公告)号：CN119723371A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510127918.0
申请日：2025-02-05
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F15/78 , G06V10/80 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种用于大气异常即时遥感探测的卫星芯片级算法构建方法，涉及大气异常探测技术领域，基于高光谱卫星遥感数据和地面监测站点数据，结合气体吸收光谱特性，构建角度信息融合波段特征，生成遥感信息融合大气参数的数据集；构建基于大气参数定量反演的深度学习模型，结合地面站点数据评估模型精度，修改不同特征权重提高模型反演精度；对构建的基于大气参数定量反演的深度学习模型进行轻量化操作，减小参数量得到可在低功耗芯片上运算的轻量级模型，并在开发板上模拟星上运行工况，综合评估模型在轨运行性能和精度。本发明构建的模型不仅有效地降低了计算负载，同时在保持精度的基础上，显著提升了卫星实时数据处理的效率。
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公开(公告)号：CN118364295B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410784223.5
申请日：2024-06-18
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种用于植被异常遥感探测的光谱指数自动生成方法，涉及植被异常探测技术领域，其技术要点为，包括以下步骤：S1、构建植被异常场景，通过辐射传输模型模拟不同植被异常等级的光谱数据，构建遥感光谱模拟数据集；S2、从多个候选指数形式中选择最优指数形式及相应的最优波段组合，并通过随机梯度下降算法优化系数，生成新型植被异常识别光谱指数；S3、利用植被异常光谱数据评估生成的光谱指数性能，对比传统光谱指数，验证在量化植被异常等级方面的效果。本发明利用的三维辐射传输模型能够低成本地模拟多种异常类型和过程的遥感响应特征，减少无关影响；本发明充分发挥了神经网络反向传播的自动优化功能，实现植被异常指数的自动优化。
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公开(公告)号：CN118244308A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410482251.1
申请日：2024-04-22
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明实施例提供一种适用于高分一号卫星大角度观测数据的地形校正方法，该方法包括：根据遥感影像的成像时间、观测几何信息以及数字高程模型，计算影像中各个像元的太阳入射方向角度、观测方向角度、坡度和坡向信息；基于各个像元的太阳入射方向角度、观测方向角度、坡度和坡向信息，计算每个像元的校正系数，并对地形效应进行校正，最终得到地形校正后的遥感影像反射率数据。本发明实施例的方法在传统SCS+C方法的基础上进行了改进，综合考虑太阳入射角度和传感器观测角度对地形效应的影响，确定地形校正的校正系数，实现了高分一号大角度观测遥感影像地形效应的高精度校正。
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公开(公告)号：CN117637054B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202311566753.4
申请日：2023-11-22
Applicant: 北京师范大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/126 , G06F113/08 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种流域全尺度水生态系统动态模拟方法和装置，应用于环境监测技术领域，包括:获取待模拟水生态环境的遥感影像，构建遥感大数据反演模型，得到遥感大数据反演模型的输出；利用改进的卡尔曼滤波对遥感大数据反演模型的输出进行重采样，对FVCOM水动力模型的输出进行验证和率定，按照预设频率，对待模拟水生态环境进行动态连续模拟。本申请针对现有水质模型的模拟结果具有较大的不确定性问题，提供了一种能够通过将GA和ANN结合建立遥感大数据反演模型，能够应用与长期、多尺度、大范围的水生态质量动态监测。
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公开(公告)号：CN118364295A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410784223.5
申请日：2024-06-18
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种用于植被异常遥感探测的光谱指数自动生成方法，涉及植被异常探测技术领域，其技术要点为，包括以下步骤：S1、构建植被异常场景，通过辐射传输模型模拟不同植被异常等级的光谱数据，构建遥感光谱模拟数据集；S2、从多个候选指数形式中选择最优指数形式及相应的最优波段组合，并通过随机梯度下降算法优化系数，生成新型植被异常识别光谱指数；S3、利用植被异常光谱数据评估生成的光谱指数性能，对比传统光谱指数，验证在量化植被异常等级方面的效果。本发明利用的三维辐射传输模型能够低成本地模拟多种异常类型和过程的遥感响应特征，减少无关影响；本发明充分发挥了神经网络反向传播的自动优化功能，实现植被异常指数的自动优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118115864A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410011012.8
申请日：2024-01-04
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于三维仿真模拟的树冠轮廓标签自动生成方法包括以下具体步骤：S1：数据收集；S2：基于LESS模型的图像仿真：使用LESS模型模拟与现实相近的地表类型再联合CycleGAN风格迁移模型对模拟图像进行仿真，生成逼真的遥感图像及其标签；S3：单木树冠分割：树冠分割的过程主要包括训练数据准备和使用训练集训练U‑net；S4：算法评估；S5：结果。本发明公开的基于三维模型模拟的树冠轮廓标签自动生成方法具有实现改进基于U‑net的单木树冠分割的能力，为深度学习提供训练样本，达到仅使用少量甚至不使用人工注释数据的效果，从而降低深度学习的数据成本。
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公开(公告)号：CN119091308A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202310663062.X
申请日：2023-06-06
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 一种地表异常即时遥感探测方法、探测系统及预警系统，包括：获取第一长时序地表遥感特征信息，构成第一长时序地表遥感特征数据集合；构建地表遥感特征先验知识库；获取星上实时遥感数据，计算地表遥感特征信息，识别地表异常潜在区域；根据地表遥感特征先验知识库，在地表异常潜在区域内识别地表异常区域；计算地表异常区域的地表异常强度。本发明通过构建地表遥感特征先验知识库，实现正常地表状态的有效捕捉；根据地表遥感特征先验知识库对实时获取遥感数据进行地表异常识别，识别的精度高，运算效率快，能够作为地表异常星上在轨即时遥感探测技术体系；最后计算地表异常区域的强度便于根据强度采取相应的应急处理，适应性强，利于推广。
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公开(公告)号：CN117787466A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311568384.2
申请日：2023-11-22
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/26 , G16C20/20 , G16C20/70 , G16C20/90 , G06F18/26 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种变化环境下流域水系统靶向治理方法和装置，应用于环境监测技术领域。包括:获取地表水质监测断面的数据和点源污染行业的主要污染物数据库，进行交叉相关计算，得到水质相关图谱集和流域水质指标事务集；识别水质变化的主控行业，将主控行业的选定水质监测指标的时序数据输入预训练的点源污染的时序预测模型，得到点源污染的预测，并识别活跃的行业点源，进行流域水系统靶向治理。本发明基于长短时记忆网络实现了对点源污染的精准预测。
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公开(公告)号：CN118447409A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410475390.1
申请日：2024-04-19
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V20/10
Abstract: 本发明实施例提供一种高分一号卫星大视场角遥感数据的观测角度效应校正方法，包括：获取高分一号四个宽视场传感器(WFV)在一定时期内累积的多个观测角度反射率遥感数据；先根据土地覆盖类型(农田、草地和森林)、NDVI和观测角度对遥感数据像元进行分组，确定多组BRDF参数；鉴于在相同NDVI值下，三种不同植被地表覆盖类型的BRDF参数差异较小，进一步合并三种土地覆盖类型像元，确定基于NDVI分级的多组BRDF参数；最后根据NDVI分级的BRDF参数，对待处理的遥感数据的观测角度效应进行校正。本发明能够较好地校正农田和草地等植被覆盖区域由大角度观测导致的角度效应，提升高分一号遥感数据植被参数反演精度。
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公开(公告)号：CN117637054A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311566753.4
申请日：2023-11-22
Applicant: 北京师范大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/126 , G06F113/08 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种流域全尺度水生态系统动态模拟方法和装置，应用于环境监测技术领域，包括:获取待模拟水生态环境的遥感影像，构建遥感大数据反演模型，得到遥感大数据反演模型的输出；利用改进的卡尔曼滤波对遥感大数据反演模型的输出进行重采样，对FVCOM水动力模型的输出进行验证和率定，按照预设频率，对待模拟水生态环境进行动态连续模拟。本申请针对现有水质模型的模拟结果具有较大的不确定性问题，提供了一种能够通过将GA和ANN结合建立遥感大数据反演模型，能够应用与长期、多尺度、大范围的水生态质量动态监测。
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