公开(公告)号：CN119598339A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411649840.0

申请日：2024-11-19

Applicant: 南京大学

Inventor： 杜培军 ,  袁博 ,  郭山川 ,  慕号伟 ,  张鑫港 ,  潘小全 ,  李春强

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06Q50/26 ,  G06Q10/063 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列遥感数据的陆表脆弱性本底评价方法，解决了现有技术无法准确反映地表过程的持续动态变化的技术问题。包括：收集区域内量化“水‑土‑气‑生”四个子系统的基础遥感数据；逐年计算四个子系统量化指标；基于基准数据计算四个子系统的逐年距平值；逐像素统计正距平值或负距平值的频次、强度和累积量。对子系统距平值的频次、强度和累积量进行归一化处理；运用PCA方法对归一化结果进行降维，分别选取频次、强度和累积量降维后的第一主成分，进行归一化后构建陆表脆弱性指数。本发明能够结合“水‑土‑气‑生”四个子系统的时间序列遥感数据，利用子系统多年动态信息构建陆表脆弱性指数来评价陆表脆弱性本底状态。

公开(公告)号：CN116485641B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202310002134.6

申请日：2023-01-03

Applicant: 南京大学

Inventor： 杜培军 ,  张鑫港 ,  郭山川 ,  张伟 ,  张鹏 ,  方宏 ,  慕号伟 ,  唐鹏飞 ,  夏子龙 ,  潘小全

IPC: G06T3/4053 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088 ,  G06T17/05

Abstract: 本发明涉及一种集成先验与地形约束的无监督DEM超分辨率重建方法，包括：准备单张低分辨率DEM影像；将低分辨率影像以有重叠的方式裁剪为固定大小的DEM格网单元；设计卷积神经网络，包括5个降采样模块、5个上采样模块及5个跳跃连接模块；以低分辨率DEM格网单元为约束，将噪声输入网络之中进行多次迭代，使用网络结构的深度先验对神经网络参数进行更新，使用神经网络编码生成格网高分辨率DEM；在迭代过程中，使用地形约束对DEM形态进行优化；对各格网单元执行上述编码、优化过程，最后拼接成原始大小的高分辨率DEM。本发明能够自动、快速、高效地根据低分辨率DEM生成高分辨率DEM。

公开(公告)号：CN116485641A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310002134.6

申请日：2023-01-03

Applicant: 南京大学

Inventor： 杜培军 ,  张鑫港 ,  郭山川 ,  张伟 ,  张鹏 ,  方宏 ,  慕号伟 ,  唐鹏飞 ,  夏子龙 ,  潘小全

IPC: G06T3/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088 ,  G06T17/05

Abstract: 本发明涉及一种集成先验与地形约束的无监督DEM超分辨率重建方法，包括：准备单张低分辨率DEM影像；将低分辨率影像以有重叠的方式裁剪为固定大小的DEM格网单元；设计卷积神经网络，包括5个降采样模块、5个上采样模块及5个跳跃连接模块；以低分辨率DEM格网单元为约束，将噪声输入网络之中进行多次迭代，使用网络结构的深度先验对神经网络参数进行更新，使用神经网络编码生成格网高分辨率DEM；在迭代过程中，使用地形约束对DEM形态进行优化；对各格网单元执行上述编码、优化过程，最后拼接成原始大小的高分辨率DEM。本发明能够自动、快速、高效地根据低分辨率DEM生成高分辨率DEM。