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公开(公告)号：CN117576485B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410052019.4
申请日：2024-01-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06T7/10 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种融合正负地形和光照晕渲的沙丘提取方法，包括：获得研究区域的原始数字高程模型；利用邻域分析方法对研究区域的原始数字高程模型进行处理，提取得到研究区域的正地形区域和负地形区域；利用光晕渲染法，对研究区域的原始数字高程模型的每个像元进行六方向光照模拟计算，得到光照晕渲图，从中提取得到研究区域的光照区域和阴影区域；使用镶嵌合并方法对两种方法提取出的结果进行融合，得到沙丘边界。本发明提供了自动化、高精度的沙丘提取方法，提升了人工解译和依靠单一方法提取沙丘的不准确和低效率的问题，为沙漠化区域的遥感监测和治理提供了更好的方法。
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公开(公告)号：CN114529814B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210092111.4
申请日：2022-01-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06V10/26 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的黄土高原淤地坝提取方法，首先，对已有的高分辨率遥感影像数据和DEM数据，构建淤地坝样本数据集，构建并训练神经网络；其次，使用神经网络对遥感影像中的淤积范围进行识别，同时对研究区的DEM进行填洼、流向计算，生成汇流累积量数据，并用得到的淤积范围对该数据进行裁剪；再次，对得到的淤积范围内的流量数据进行窗口分析，统计窗口中的最大值，并赋给中心栅格，得到最大汇流量统计栅格；最后，将得到最大汇流量统计栅格减去裁剪得到的对应淤地坝流量数据，值为0的像元视为淤地坝位置。本发明节省了野外调查的时间与人力物力的成本，能为水土保持监测和淤地坝工程提供丰富、便利的基础数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117576485A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410052019.4
申请日：2024-01-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06T7/10 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种融合正负地形和光照晕渲的沙丘提取方法，包括：获得研究区域的原始数字高程模型；利用邻域分析方法对研究区域的原始数字高程模型进行处理，提取得到研究区域的正地形区域和负地形区域；利用光晕渲染法，对研究区域的原始数字高程模型的每个像元进行六方向光照模拟计算，得到光照晕渲图，从中提取得到研究区域的光照区域和阴影区域；使用镶嵌合并方法对两种方法提取出的结果进行融合，得到沙丘边界。本发明提供了自动化、高精度的沙丘提取方法，提升了人工解译和依靠单一方法提取沙丘的不准确和低效率的问题，为沙漠化区域的遥感监测和治理提供了更好的方法。
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公开(公告)号：CN114529466A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210113759.5
申请日：2022-01-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度高程变异系数的点云植被去除方法。首先，根据点云数据生成多尺度数字表面模型(DSM)，根据正射影像提取沟壑边界；其次，对DSM进行邻域分析和计算得到多尺度的高程变异系数图像；再次，将多尺度高程变异系数图像分为两类，一类为植被，一类为地面，分类时不处理沟壑边界区域；再次，对得到的高程变异系数结果进行叠加投票分析，若像元被分为植被的次数超过总数的一半，则认为该像元为植被；最后将得到的植被范围对原始点云进行裁剪，得到植被点和地面点。本发明提供了自动化的点云植被去除方法，免去了手动分割点云的不准确和效率低下的问题，为解决点云数据滤波和分类提供更好的方法，使点云数据能更好的用于地形建模。
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公开(公告)号：CN116734879A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310695837.1
申请日：2023-06-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01C21/34 , G06Q10/047 , G06V10/764 , G06F16/29 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于六边形格网的时间最优路径规划方法，包括如下步骤：S1、获得研究区域DEM数据和土地覆盖类型数据；S2、运用层次分析法计算得到每一要素对于其中间层要素的权重得分以及各个中间层对于决策目标的权重得分；S3、得到打分后的图层；S4、得到速度系数栅格数据；S5、将每个六边形内的速度系数数据计算并写入在对应六边形属性里；S6、逐个六边形格元计算通行时间成本数据；S7、利用改进A*算法，得到累积时间成本最小的路径。本发明本发明提供了基于六边形格网、以最短时间为目标的路径规划方法，为野外搜救、应急抢险及军事作战领域提供了准确高效的路径求解方法和辅助决策参考。
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公开(公告)号：CN114529466B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202210113759.5
申请日：2022-01-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度高程变异系数的点云植被去除方法。首先，根据点云数据生成多尺度数字表面模型(DSM)，根据正射影像提取沟壑边界；其次，对DSM进行邻域分析和计算得到多尺度的高程变异系数图像；再次，将多尺度高程变异系数图像分为两类，一类为植被，一类为地面，分类时不处理沟壑边界区域；再次，对得到的高程变异系数结果进行叠加投票分析，若像元被分为植被的次数超过总数的一半，则认为该像元为植被；最后将得到的植被范围对原始点云进行裁剪，得到植被点和地面点。本发明提供了自动化的点云植被去除方法，免去了手动分割点云的不准确和效率低下的问题，为解决点云数据滤波和分类提供更好的方法，使点云数据能更好的用于地形建模。
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公开(公告)号：CN114529814A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210092111.4
申请日：2022-01-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的黄土高原淤地坝提取方法，首先，对已有的高分辨率遥感影像数据和DEM数据，构建淤地坝样本数据集，构建并训练神经网络；其次，使用神经网络对遥感影像中的淤地坝范围进行识别，同时对研究区的DEM进行填洼、流向计算，生成汇流累积量数据，并用得到的淤积范围对该数据进行裁剪；再次，对得到的淤地坝范围内的流量数据进行窗口分析，统计窗口中的最大值，并赋给中心栅格，得到最大汇流量统计栅格；最后，将得到最大汇流量统计栅格减去裁剪得到的对应淤地坝流量数据，值为0的像元视为淤地坝位置。本发明节省了野外调查的时间与人力物力的成本，能为水土保持监测和淤地坝工程提供丰富、便利的基础数据。
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