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公开(公告)号：CN119089712A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411579598.4
申请日：2024-11-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于时序DEM的流域径流含沙量空间分布计算方法，涉及土壤学与水土保持科学技术领域，采用质量守恒原理约束下的多流向算法对泥沙输移路径进行模拟，计算输沙率空间分布，采用多流向算法计算径流量空间分布，最终计算得到流域含沙量空间分布，能够提高对含沙量的监测精度，弥补了过去只能监测流域部分点位含沙量的缺点，可用于流域水土流失的监测，以评价区域的生态环境，为生态环境治理提供重要参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118840500A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411331721.0
申请日：2024-09-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T17/05 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种多源卫星遥感数据协同的地形建模方法，涉及卫星摄影测量和地理信息技术领域，首先，利用星载激光测高ICESat‑2数据进行多属性准则筛选得到一些高精度数据作为高质量控制点，然后带入卫星立体像对的平差方程，进而生成密集点云，再经过滤波操作得到大区域、高精度的DEM数据；在一些由于云雾覆盖而不能正确生产DEM的区域，利用深度学习方法和开源DEM数据进行地形重建；最后将无云雾区域DEM与云雾区域深度学习重建DEM进行融合得到大尺度、高精度、全覆盖DEM，从而集中了几种多源卫星遥感数据的优势，能为地球科学地表建模分析提供较为精确的数据产品。
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公开(公告)号：CN119273866A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411793327.9
申请日：2024-12-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种基于DEM和深度学习的虚拟喀斯特地貌场景构建方法，首先提取喀斯特地貌DEM的鞍部点、山顶点、坡脚线；之后将地形特征要素转化为0~255灰度值范围的三维地形特征要素，将上述特征要素合并为RGB三波段图像，裁剪为256×256大小的地形特征样本，并与对应位置的归一化DEM进行拼接生成训练样本集；然后使用训练样本集训练CGANs网络；最后根据开发需要手绘三维鞍部点、山顶点和坡脚线，合成为三维地形特征要素，并输入到训练好的喀斯特地貌构建模型中，构建虚拟喀斯特地貌场景，具有成本低、耗时少的优点，为游戏、影视等虚拟场景应用领域提供真实度高、满足地理规律的虚拟喀斯特地貌场景。
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公开(公告)号：CN119273866B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411793327.9
申请日：2024-12-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DEM和深度学习的虚拟喀斯特地貌场景构建方法，首先提取喀斯特地貌DEM的鞍部点、山顶点、坡脚线；之后将地形特征要素转化为0~255灰度值范围的三维地形特征要素，将上述特征要素合并为RGB三波段图像，裁剪为256×256大小的地形特征样本，并与对应位置的归一化DEM进行拼接生成训练样本集；然后使用训练样本集训练CGANs网络；最后根据开发需要手绘三维鞍部点、山顶点和坡脚线，合成为三维地形特征要素，并输入到训练好的喀斯特地貌构建模型中，构建虚拟喀斯特地貌场景，具有成本低、耗时少的优点，为游戏、影视等虚拟场景应用领域提供真实度高、满足地理规律的虚拟喀斯特地貌场景。
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公开(公告)号：CN119089712B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411579598.4
申请日：2024-11-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于时序DEM的流域径流含沙量空间分布计算方法，涉及土壤学与水土保持科学技术领域，采用质量守恒原理约束下的多流向算法对泥沙输移路径进行模拟，计算输沙率空间分布，采用多流向算法计算径流量空间分布，最终计算得到流域含沙量空间分布，能够提高对含沙量的监测精度，弥补了过去只能监测流域部分点位含沙量的缺点，可用于流域水土流失的监测，以评价区域的生态环境，为生态环境治理提供重要参考。
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公开(公告)号：CN118840500B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411331721.0
申请日：2024-09-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T17/05 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种多源卫星遥感数据协同的地形建模方法，涉及卫星摄影测量和地理信息技术领域，首先，利用星载激光测高ICESat‑2数据进行多属性准则筛选得到一些高精度数据作为高质量控制点，然后带入卫星立体像对的平差方程，进而生成密集点云，再经过滤波操作得到大区域、高精度的DEM数据；在一些由于云雾覆盖而不能正确生产DEM的区域，利用深度学习方法和开源DEM数据进行地形重建；最后将无云雾区域DEM与云雾区域深度学习重建DEM进行融合得到大尺度、高精度、全覆盖DEM，从而集中了几种多源卫星遥感数据的优势，能为地球科学地表建模分析提供较为精确的数据产品。
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