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公开(公告)号：CN118781494A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410776498.4
申请日：2024-06-17
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/20 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的耕地后备资源信息提取方法及系统，该方法包括：获取目标区域的遥感影像数据集并进行影像预处理；对目标区域的标准遥感影像数据集进行多尺度分割和数据分类处理；对目标区域的标准遥感影像训练样本数据集进行数据标注处理，得到具有标签的目标区域标准遥感影像训练样本数据集；基于U‑Net网络模型，对具有标签的目标区域标准遥感影像训练样本数据集进行数据分类提取处理，得到目标区域的耕地后备资源信息。本发明能够提高样本主体类别信息在图像中的占比，进而提高分类耕地资源的准确识别。本发明作为一种基于深度学习的耕地后备资源信息提取方法及系统，可广泛应用于数据信息提取技术领域。
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公开(公告)号：CN106446564A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610864259.X
申请日：2016-09-29
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: Y02A90/15 , G06F2219/10 , G06T7/0002 , G06T2207/10032 , G06T2207/30188 , G16Z99/00
Abstract: 本发明公开了一种植被净初级生产力遥感估算方法，包括步骤：对遥感数据进行数据预处理；提取遥感数据中MODIS产品的LAI数据，计算FPAR；根据研究区的地理位置信息，包括经纬度和日期，计算天文辐射总量Q0；根据研究区域过往的总辐射和日照百分率数据，提取经验系数；使用Q0和经验系数计算太阳总辐射量SOL；根据FPAR和SOL计算光合有效辐射APAR；提取遥感数据中的土壤含水量和经验参数，计算当前的叶水势，并结合以往的经验系数计算水分胁迫因子提取气象数据中研究区的温度数据，计算温度胁迫因子f1(Ta)；根据f1(Ta)、 和最大光能利用率，计算光能利用率ε；根据APAR和ε，计算净初级生产力NPP。本发明具有估算精度高的优点。
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公开(公告)号：CN105809140A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610156982.2
申请日：2016-03-18
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00503 , G06K9/00523
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于遥感模型的地表水体信息的提取方法及其装置，其中，该方法包括：获取遥感影像数据；对所述遥感影像数据进行数据预处理，获得处理后的遥感数据；为所述处理后的遥感数据设置对应的阈值；根据所述阈值对所述处理后的遥感数据进行二值化处理，获得处理后的二值化遥感数据；根据所述处理后的二值化遥感数据进行地表水体信息提取。在本发明实施例中，逐步增强了水体信息，使水体提取信息达到更高的准确率、更快的提取速度，解决了现有技术中无法彻底抑制与水体无关的背景信息，以及提取精度低、耗时等问题。
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公开(公告)号：CN110427961A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910533634.6
申请日：2019-06-19
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于规则和样本融合的建筑信息提取方法及系统，其中，所述方法包括：获取对应区域的worldview2单片数据；对提取到的所述worldview2单片数据进行预处理，获取预处理后的worldview2单片数据；根据预处理后的worldview2单片数据进行基于样本的面向对象建筑物信息提取，获取第一建筑物区域信息；以及根据预处理后的worldview2单片数据进行基于规则的面向对象建筑物信息提取，获取第二建筑物区域信息；将第一建筑物区域信息与第二建筑物区域信息进行融合，获取建筑物区域融合提取信息。在本发明实施中，提取出无明显错误的建筑物，且建筑物直观感受较好、轮廓清晰、形状较为规则。
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公开(公告)号：CN109299779A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201810890341.9
申请日：2018-08-07
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于重金属汞含量预测的GA-BP神经网络模型的训练方法及终端设备，其中所述方法包括：对样本土壤进行光谱反射率处理，获得处理后的样本土壤的光谱反射率曲线；根据所述样本土壤含汞量的样本数据集和所述处理后的样本土壤的光谱反射率曲线进行特征波段选取处理，获得样本土壤的特征波段；构建BP神经网络模型；采用遗传算法对BP神经网络进行训练。在本发明实施例中，通过遗传算法对BP神经网络模型的训练，使得GA-BP神经网络模型在土壤的汞含量的预测上更有效和更准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106021653A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610301569.0
申请日：2016-05-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种NDVI时间序列重构的方法及系统，其方法包括：获取原始地理数据信息；对原始地理数据信息进行数据预处理；对数据预处理后的原始地理数据信息采用临近时间点的像元值进行线性内插，并对NDVI时间序列影像的每个像元建立三重调制的余弦函数模型；确定余弦函数模型中的初始值；基于确定的初始值进行扩展卡尔曼滤波计算，对NDVI时间序列影像进行初步重构；将线性内插的NDVI值与初步重构的NDVI值进行比较；将比较结果进行输出。本发明采用线性内插和扩展卡尔曼滤波(EKF)的结合算法对广州市森林地区的NDVI时间序列数据进行了重构，数据的离散程度更低，精度更高。
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公开(公告)号：CN118777224A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410776761.X
申请日：2024-06-17
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/25 , G06F18/2431 , G06N5/01 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的耕地重金属反演方法及系统，该方法包括：获取目标耕地区域的遥感影像数据集并进行特征指标筛选处理，得到目标耕地区域的重金属最佳光谱响应指标；基于人工神经网络模型，构建前馈式误差反向传播神经网络；基于前馈式误差反向传播神经网络对目标耕地区域的重金属最佳光谱响应指标进行反演估计，得到目标耕地区域的重金属含量值。通过使用本发明，能够基于重金属元素与光谱之间的关联，提高耕地重金属反演估计的准确度。本发明作为一种基于深度学习的耕地重金属反演方法及系统，可广泛应用于图像反演识别技术领域。
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公开(公告)号：CN110427961B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910533634.6
申请日：2019-06-19
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06T5/50 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于规则和样本融合的建筑信息提取方法及系统，其中，所述方法包括：获取对应区域的worldview2单片数据；对提取到的所述worldview2单片数据进行预处理，获取预处理后的worldview2单片数据；根据预处理后的worldview2单片数据进行基于样本的面向对象建筑物信息提取，获取第一建筑物区域信息；以及根据预处理后的worldview2单片数据进行基于规则的面向对象建筑物信息提取，获取第二建筑物区域信息；将第一建筑物区域信息与第二建筑物区域信息进行融合，获取建筑物区域融合提取信息。在本发明实施中，提取出无明显错误的建筑物，且建筑物直观感受较好、轮廓清晰、形状较为规则。
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公开(公告)号：CN108827963B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810520369.3
申请日：2018-05-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了基于多尺度热惯量模型反演的土壤表层含水量测算方法，其中，所述土壤含水量测算方法包括：对获取的ASTER热红外图像进行离散小波变换分析，获取高清的ASTER热红外图像；根据高清的ASTER热红外图像进行地表组分温度获取计算；通过窄波段反照率转换成宽波段反照率的权重函数进行地表反照率计算；根据高清的ASTER热红外图像进行地表感热通量估算处理；根据地表感热通量采用能量残差法进行地表潜热通量计算；根据地表组分温度、地表感热通量、地表潜热通量和地表反照率进行土壤热惯量计算；根据土壤热惯量构建表层土壤含水量反演模型。实施本实施例的方法可有效的提高被检测区域内的土壤含水量测算精度。
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公开(公告)号：CN105809140B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201610156982.2
申请日：2016-03-18
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于遥感模型的地表水体信息的提取方法及其装置，其中，该方法包括：获取遥感影像数据；对所述遥感影像数据进行数据预处理，获得处理后的遥感数据；为所述处理后的遥感数据设置对应的阈值；根据所述阈值对所述处理后的遥感数据进行二值化处理，获得处理后的二值化遥感数据；根据所述处理后的二值化遥感数据进行地表水体信息提取。在本发明实施例中，逐步增强了水体信息，使水体提取信息达到更高的准确率、更快的提取速度，解决了现有技术中无法彻底抑制与水体无关的背景信息，以及提取精度低、耗时等问题。
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