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公开(公告)号：CN110287915B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201910577350.7
申请日：2019-06-28
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是一种基于Landsat遥感影像的城市不透水层提取方法，基于改进粒子群算法的自动阈值不透水指数模型（PSO‑UISAT），充分考虑到季节变化和地理空间变化对UIS提取的影响，将不透水层指数、全局最优自动阈值选取和算法综合验证及评价有机结合，构成完备的不透水层提取系统，适用性和可靠性高；该模型将城市指数，阈值自动选取和性能评价融为一体，形成系统，可满足不同季节，不同地理位置的Landsat遥感影像的城市不透水层提取的需求，避免了由于影像的时空差异导致阈值的人工微调和重选的工作，从而提高了不透水层提取的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN110135599B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910407334.3
申请日：2019-05-15
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是一种无人机电力巡检点云智能化处理与分析服务平台，其结构主要包括（a）基础设施层；（b）中间件层；（c）应用层；（d）用户层；具体构建过程包括（1）平台框架总体架构；（2）巡线数据存储和组织；（3）巡线数据处理核心算法；（4）巡线数据渲染技术和精益化应用。优点：综合运用无人机激光雷达、云服务、实时渲染、机器学习等先进技术，以相关理论、算法和架构体系为支撑，针对无人机电力巡检点云在数据管理、智能处理和精益化应用等方面存在的问题，提供一套云计算架构下的一体化解决方案，实现无人机电力巡检成果的开放式存储、自动化处理、智能化分析与精益化应用。
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公开(公告)号：CN109902425A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910182146.5
申请日：2019-03-11
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提出的是一种地基式点云的隧道断面提取方法，包括如下步骤：（1）计算提取断面位置处的中心坐标；（2）确定隧道断面方程；（3）确定隧道断面内射线方程；（4）确定断面点；（5）断面拟合及重采样。本发明采用更贴合隧道表面形状的圆柱面进行局部拟合，克服隧道表面噪声的影响，能够自适应不同的隧道点云密度，对于非均匀的隧道点云也能够顺利的提取出隧道断面；同时对提取的断面点做了进一步的拟合及重采样处理，进一步适应点云的非均质性和一定程度上弥补部分缺失部位点云。
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公开(公告)号：CN110033499B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201910320973.6
申请日：2019-04-21
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Landsat OLI遥感影像的区域性水体制图方法，包括以下内容：1）普适性水体指数模型构建；2）最佳水体指数阈值自动选取；3）区域性水体提取；4）水体提取结果验证；5）区域性水体制图。本发明在现有水体指数模型基础上，发展了一种适合于Landsat OLI遥感影像的区域水体提取指数模型，采用该模型波段运算后，可以将水体和非水体类型的值域进行有效分离，其中水体表现较为集中的值域范围，并采用了图像熵算法克服时空差异带来的节地物反射率异质性，该算法自动选取最佳水体提取阈值，减少人工确定阈值的不确定性和主观性，提高了水体制图精度和效率。
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公开(公告)号：CN110135599A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910407334.3
申请日：2019-05-15
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是一种无人机电力巡检点云智能化处理与分析服务平台，其结构主要包括（a）基础设施层；（b）中间件层；（c）应用层；（d）用户层；具体构建过程包括（1）平台框架总体架构；（2）巡线数据存储和组织；（3）巡线数据处理核心算法；（4）巡线数据渲染技术和精益化应用。优点：综合运用无人机激光雷达、云服务、实时渲染、机器学习等先进技术，以相关理论、算法和架构体系为支撑，针对无人机电力巡检点云在数据管理、智能处理和精益化应用等方面存在的问题，提供一套云计算架构下的一体化解决方案，实现无人机电力巡检成果的开放式存储、自动化处理、智能化分析与精益化应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110120070A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910402264.2
申请日：2019-05-15
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是一种基于机载激光雷达点云体元连续性分析的滤波方法，包括如下步骤：（1）体素化点云；（2）“地面基准层”的确立；（3）“待分类”体元的标注；（4）“待定地面点”、“地面点体元”和“非地面点”体元间的连通性分析；（5）剔除插值结果，完成数据滤波。优点：（1）减少了计算量，节省计算时间；（2）无需设定复杂的阈值参数，所涉及的参数更容易选择；（3）对于山区的滤波效果尤为显著；（4）对高的局外点不敏感，减弱了离值点对滤波结果的干扰，比现有的点云滤波算法更稳健。
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公开(公告)号：CN110033499A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910320973.6
申请日：2019-04-21
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Landsat OLI遥感影像的区域性水体制图方法，包括以下内容：1）普适性水体指数模型构建；2）最佳水体指数阈值自动选取；3）区域性水体提取；4）水体提取结果验证；5）区域性水体制图。本发明在现有水体指数模型基础上，发展了一种适合于Landsat OLI遥感影像的区域水体提取指数模型，采用该模型波段运算后，可以将水体和非水体类型的值域进行有效分离，其中水体表现较为集中的值域范围，并采用了图像熵算法克服时空差异带来的节地物反射率异质性，该算法自动选取最佳水体提取阈值，减少人工确定阈值的不确定性和主观性，提高了水体制图精度和效率。
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公开(公告)号：CN110110802B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910401905.2
申请日：2019-05-14
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出的是一种基于高阶条件随机场的机载激光点云分类方法，具体包括如下步骤：（1）基于DBSCAN聚类的点云分割；（2）基于K‑means聚类的点云过分割；（3）基于Meanshift聚类的点集邻接关系构建；（4）基于多层次点集构造高阶条件随机场的点云分类方法。优点：（1）提出多层聚类的点集结构构建方法，并引入类别标签约束的Meanshift点集聚类构建点集之间的连接关系，能够更加准确的对点集的类别进行分类；（2）能够自适应的构造非线性点云个数的多层次点集，更完整的表征点云目标的结构和形状等信息；（3）以点集为一阶项构造CRF模型，具有更高的效率和分类效果，从而整合更高的框架，得到更好的效果。
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公开(公告)号：CN110287915A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910577350.7
申请日：2019-06-28
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是一种基于Landsat遥感影像的城市不透水层提取方法，基于改进粒子群算法的自动阈值不透水指数模型（PSO-UISAT），充分考虑到季节变化和地理空间变化对UIS提取的影响，将不透水层指数、全局最优自动阈值选取和算法综合验证及评价有机结合，构成完备的不透水层提取系统，适用性和可靠性高；该模型将城市指数，阈值自动选取和性能评价融为一体，形成系统，可满足不同季节，不同地理位置的Landsat遥感影像的城市不透水层提取的需求，避免了由于影像的时空差异导致阈值的人工微调和重选的工作，从而提高了不透水层提取的效率和准确性。
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