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公开(公告)号：CN119293550A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411277378.6
申请日：2024-09-12
Applicant: 南京市测绘勘察研究院股份有限公司 , 中国矿业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/23 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于InSAR时序大范围形变结果的分类与预测方法，涉及地面沉降预测领域。该预测方法包括如下步骤：利用时序InSAR技术获取并验证预定区域的长时间序列地表形变数据；针对长时间序列地表形变数据分别完成趋势向聚类和空间向聚类，提取出沉降热点区域；基于沉降热点区域建立沉降热点区域形变预测模型；利用预测模型预测未来预定时长内沉降热点区域的地面沉降趋势，并输出沉降预测图。与常规方法相比，该发明不仅能够建立多点地面沉降预测模型，而且通过无监督分类精确提取出沉降热点区域，最后提供热点区域的未来沉降预测结果。实验结果表明，本方法在提高预测模型的运行效率和精度方面具有显著优势。
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公开(公告)号：CN117315174A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311272734.0
申请日：2023-09-28
Applicant: 南京市测绘勘察研究院股份有限公司 , 江苏舆图信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多期河道淤积冲刷的时空动态变化的展示方法，包括影像差异计算、地形三维建模、淤积状况展示、模型润滑优化四个技术环节。根据给定的不同时期河道的地形TIF影像，生成反映河道淤积冲刷变化的差异影像；利用差异影像的像素坐标与像素值等数据，确定河道各个位置点的三维坐标，进而构建淤积与冲刷的立体模型；赋予立体模型额外的淤积状态、厚度与往期高度属性，并制定颜色设置规则，区分渲染淤积与冲刷及其程度，再以动画形式呈现淤积冲刷在多个时期之间的变化过程；通过调整模型的高度与参数计算，实现模型表面平滑与边缘过渡，提升淤积冲刷展示的用户观感。本发明可以实现多期河道的淤积冲刷时空变化的真实动态展示。
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公开(公告)号：CN107833244A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711060587.5
申请日：2017-11-02
Applicant: 南京市测绘勘察研究院股份有限公司
CPC classification number: G06T7/33 , G06K9/00657 , G06T7/62 , G06T7/90 , G06T2207/10028 , G06T2207/30188 , G06T2207/30252
Abstract: 本发明公开了一种基于车载激光雷达数据的行道树属性自动识别方法，数据获取：包括点云提取、激光点云分类，点云与影像选点配准，点云色彩获取，行道树属性高度、胸径和冠幅的自动识别，行道树属性正确性验证及成果输出步骤。该方法通过车载激光雷达点云及影像数据获取，根据行道树位置获取行道树周边点云，根据影像获取行道树点云的色彩(RGB)，通过点云强度、密度、法向量、色彩4个特征值，提取行道树高度、胸径、冠幅等属性信息，从而实现行道树属性自动识别的目标。
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公开(公告)号：CN118711071B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411187017.2
申请日：2024-08-28
Applicant: 南京市测绘勘察研究院股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供了一种联合多分辨率遥感影像的零样本坑塘水面提取方法，涉及目标地物提取领域。方法包括以下步骤：计算中分辨率影像光谱特征，设置阈值分离水体，获取中分影像水体初步结果。基于影像光谱特征集构建无监督算法，实现更加准确的中分影像水体提取结果。计算水体斑块几何特征集，获取训练样本送入分类器训练模型，得到中分影像坑塘水体样本标签。设置样本跨尺度迁移规则，将中分影像坑塘水体样本迁移至高分辨率，获取高分影像坑塘水体样本标签。训练神经网络并优化网络参数，预测出高分辨率坑塘水体提取结果。本方法结合中分辨率影像的光谱特征和高分辨率影像的精细空间特征，减少人工标注样本，实现零样本智能提取坑塘水体结果。
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公开(公告)号：CN113030952A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110269994.7
申请日：2021-03-12
Applicant: 南京市测绘勘察研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及物探脉冲波数据的空间定位及增强配色的靶向定位方法，包括色带文件配置；配色的强度区间设置；读取不同种类雷达探测数据；修正雷达数据的颜色值、强度值和高程值；输出LAS点云文件；输出点云颜色对照表及统计文件。本发明通过配置色带文件及设置需要增强显示的强度区间，将探测雷达数据强度信息转换为可视化的彩色点云，增强了地质雷达数据的可视化表达，增强了对靶向区域的颜色显示，可以让用户从点云的角度重点查看探测结果，并对点云数据进行特定靶向定位分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112927292A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110294023.8
申请日：2021-03-19
Applicant: 南京市测绘勘察研究院股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种超快速LAS格式点云坐标转换方法，包括设置处理多文件的线程个数，设置单文件多线程坐标转换的点数阈值。本发明通过对多个LAS格式点云文件进行多线程处理同时，同时对单个大文件进行多个子线程处理。根据设定的点数阈值，将大文件拆分成几个部分，多个线程读取多个LAS点云坐标，多个子线程同时转换同一文件的不同部分，从而实现点云坐标转换的超快速方法，极大地提高点云坐标转换的效率，节约点云预处理时间，为LAS格式点云数据叠加融合、共享交换和深度挖掘提供了便利，奠定了基础，提供了保障。
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公开(公告)号：CN107657636B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201710963341.2
申请日：2017-10-16
Applicant: 南京市测绘勘察研究院股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于车载激光雷达数据自动提取道路地形图高程点的方法，包括如下步骤：车载激光雷达(LiDAR)点云数据获取，用商业化软件分类地表点和非地表点。根据车载扫描的轨迹线提取道路中心线，再确定要提取的高程点点位，从而获得地形图所需要的高程点三维坐标。与现有技术相比，本发明所提供的方法有如下优点：发明并使用了适合于车载激光点云的地形图高程点位自动获取和高程值自动获取的方法；能够根据车载激光点云数据提取道路区域地形图所需要的高程点。
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公开(公告)号：CN118711071A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411187017.2
申请日：2024-08-28
Applicant: 南京市测绘勘察研究院股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供了一种联合多分辨率遥感影像的零样本坑塘水面提取方法，涉及目标地物提取领域。方法包括以下步骤：计算中分辨率影像光谱特征，设置阈值分离水体，获取中分影像水体初步结果。基于影像光谱特征集构建无监督算法，实现更加准确的中分影像水体提取结果。计算水体斑块几何特征集，获取训练样本送入分类器训练模型，得到中分影像坑塘水体样本标签。设置样本跨尺度迁移规则，将中分影像坑塘水体样本迁移至高分辨率，获取高分影像坑塘水体样本标签。训练神经网络并优化网络参数，预测出高分辨率坑塘水体提取结果。本方法结合中分辨率影像的光谱特征和高分辨率影像的精细空间特征，减少人工标注样本，实现零样本智能提取坑塘水体结果。
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公开(公告)号：CN116012702A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211553744.7
申请日：2022-12-06
Applicant: 南京市测绘勘察研究院股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 一种遥感影像场景级变化检测方法，包括：1）基于主成分分析提取两期影像的前三个主成分分量，使用预训练的VGG‑16提取场景深度特征，利用变化矢量分析法和模糊C均聚类生成场景级伪变化图1；2）基于决策树生成两期影像的像素级分类图，利用分类后比较法生成像素级变化图，提出像素级到场景级的转换策略，将像素级变化图转为场景级伪变化图2；3）融合伪变化图1和伪变化图2，生成可靠的变化与不变化训练样本；4）使用自动选择的样本训练三元变化检测网络；5）将所有场景对输入到训练完成的网络中，产生场景级变化检测结果。本发明可以有效获得两期影像语义级别的变化，为城市功能区变化的动态监测提供了一种新方法。
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公开(公告)号：CN107657636A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710963341.2
申请日：2017-10-16
Applicant: 南京市测绘勘察研究院股份有限公司
CPC classification number: G06T7/521 , G06T17/05 , G06T2207/10028
Abstract: 本发明公开了一种基于车载激光雷达数据自动提取道路地形图高程点的方法，包括如下步骤：车载激光雷达(LiDAR)点云数据获取，用商业化软件分类地表点和非地表点。根据车载扫描的轨迹线提取道路中心线，再确定要提取的高程点点位，从而获得地形图所需要的高程点三维坐标。与现有技术相比，本发明所提供的方法有如下优点：发明并使用了适合于车载激光点云的地形图高程点位自动获取和高程值自动获取的方法；能够根据车载激光点云数据提取道路区域地形图所需要的高程点。
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