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公开(公告)号：CN119625554A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411663237.8
申请日：2024-11-20
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06V20/05
Abstract: 一种基于卫星影像的多时序水体富营养化评估方法、电子设备及存储介质，属于卫星遥感定量反演技术领域。为解决精度不能满足应用要求的问题，本发明设计了混洗模块并构建DSAT_1D_ShuffleNetV2模块，实现了通道混洗、多尺度特征提取、深浅特征融合、多注意力信息共享，有效地进行特征信息的挖掘，更精准地指导模型特征信息收集；设计了双权重对数均方根误差损失函数Wwrmse指导多时序水体富营养化评估模型的优化；设计的Shuffle_GRUnet模型能够完成多时期数据相关联的模型训练，实现了单时期的数据预测及基于多时期联动的数据预测。本发明方法稳定、准确地实现多时序卫星遥感影像水体富营养化评估。
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公开(公告)号：CN112836575B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202011607157.2
申请日：2020-12-30
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/143 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于作物物候期的多时序影像水稻估产方法，属于遥感技术、作物估产技术领域，目的是解决反演结果的精度不准确，模型不稳定以及没有考虑长势、灾害及土壤墒情的影响的问题；该方法采用BP神经网络算法，运用matlab2019b编程、GUI设计建立水稻估产模型，运用水稻物候期的植被指数、水稻长势等级数据、水稻灾害等级数据，土壤墒情数据及实地测产数据，进行模型训练，建立最优模型，利用最优模型结合目标区影像进行水稻估产，得到目标区产量等级分布栅格数。本发明利用遥感技术进行卫星影像数据处理及植被指数、长势、灾害、土壤墒情的提取，反演目标区域产量，节约生产成本进而提高生产效率，同时达到精确估产的目的。
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公开(公告)号：CN119091303A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411234274.7
申请日：2024-09-04
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种建筑物及道路单体化分割方法、电子设备及存储介质，属于建筑物单体识别技术领域。为解决建筑物及道路单体化分割边界模糊的问题，本发明采集建筑物及道路的高分一号2米多光谱影像数据，利用人工制作建筑物及道路单体化标签数据集；构建深度多尺度特征提取模块；构建建筑物道路的多头注意力机制模块；组建特征分层提取模块；构建深浅多尺度空洞空间金字塔模块，组建特征解码模块；设计多损失函数用于指导建筑物‑道路单体化分割模型的优化；构建建筑物道路单体化分割模型DSMALnet，进行模型训练，得到最优建筑物道路单体化分割模型。本发明方法高效、准确地实现多时相卫星遥感影像中建筑物及道路的单体化分割。
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公开(公告)号：CN117688835B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311691300.4
申请日：2023-12-11
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 一种土壤养分反演方法、电子设备及存储介质，属于土壤养分反演技术领域。为了提高土壤养分反演效率及精度，本发明对实地采集土壤样本进行土壤养分含量化验，得到土壤养分样本数据，作为土壤养分反演模型的目标数据集；利用地理信息软件采集对目标数据集与高光谱影像光谱信息进行整理，得到高光谱数据降维样本数据集；利用数据降维处理得到降维的高光谱影像数据通道信息；构建多注意力增强式膨胀特征提取模型；构建单侧抑制门控制循环神经网络模型；构建土壤养分反演模型；将模型的目标数据集及输入数据集输入到土壤养分反演模型中进行训练，得到最优的土壤养分反演模型；利用最优的土壤养分反演模型进行目标区域的土壤养分预测。本发明精准预测。
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公开(公告)号：CN116862314A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310924547.X
申请日：2023-07-26
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F17/15
Abstract: 一种湿地生态干旱情况评估方法、电子设备及存储介质，属于湿地生态评估技术领域。为解决精准评估湿地生态干旱情况的问题。本发明采集湿地的影像数据和气象数据，构建湿地的影像数据集、湿地的气象数据集；构建湿地生态因子，包括湿地的湿度、降雨量和地下水位；构建深度学习网络模型，将湿地的影像数据集中的湿地的影像数据输入到深度学习网络模型中提取湿地的水体分离结果图；求解湿地生态因子的变化趋势，得到湿地生态因子的变化趋势数据集；构建湿地干旱情况指数模型；利用随机森林回归算法对得到的湿地干旱情况指数模型进行训练，得到优化的湿地干旱情况指数模型对湿地生态干旱情况进行评估。本发明为湿地保护和管理提供科学依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114758228A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210308171.5
申请日：2022-03-26
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及SAR图像处理技术领域，更具体的说是一种基于GTAF的SAR多极化宽幅遥感影像的识别方法，所述方法，包括以下步骤：S1、对SAR图像进行尺寸为W×H＝13×13进行滑窗裁剪，构造SAR三维转动舰船目标训练集与测试集；S2、高斯型激活函数(GTAF)，包括一个普通实数域激活函数和一个高斯函数，用于联合激活神经元的实部和虚部；通过GTAF的前向传播与反向传播算法，利用所述训练集训练CV‑CNN，通过CV‑CNN自学习并提取样本的深层本质特征，训练完全部训练数据即可得到基于SAR多极化宽幅遥感影像识别模型；S3、将所述测试集输入到所述模型中，通过全连接层与输出层，更好的实现对SAR地物的识别。
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公开(公告)号：CN113435574A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110690548.3
申请日：2021-06-22
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
Abstract: 本发明涉及遥感技术与变量施肥技术领域，更具体的说是一种卷积神经网络土壤速效钾分析模型构建系统及方法，该系统包括以流程化操作的原始数据整理模块、波段变换模块、敏感性分析模块、变换波段分析模块、参数输入模块、卷积神经网络构建模块、模型训练模块、精度评定模块、剔除粗误差模块、模型验证模块、模型保存模块、模型再训练模块和成果图输出模块；可以通过遥感与卷积神经网络的土壤速效钾分析模型，指导精准全面施肥，从而避免出现施肥过多造成成本投入过大、污染环境，施肥过少导致土壤板结、影响作物生长的问题、破坏土地。
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公开(公告)号：CN113408700A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110691721.1
申请日：2021-06-22
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
Abstract: 本发明涉及遥感技术与变量施肥技术领域，更具体的说是一种卷积神经网络土壤碱解氮分析模型构建系统及方法，该系统包括以流程化操作的原始数据整理模块、波段变换模块、敏感性分析模块、变换波段分析模块、参数输入模块、卷积神经网络构建模块、模型训练模块、精度评定模块、剔除粗误差模块、模型验证模块、模型保存模块、模型再训练模块和成果图输出模块；可以通过遥感与卷积神经网络的土壤碱解氮分析模型，指导精准全面施肥，从而避免出现施肥过多造成成本投入过大、污染环境，施肥过少导致土壤板结、影响作物生长的问题、破坏土地。
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公开(公告)号：CN112836575A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011607157.2
申请日：2020-12-30
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于作物物候期的多时序影像水稻估产方法，属于遥感技术、作物估产技术领域，目的是解决反演结果的精度不准确，模型不稳定以及没有考虑长势、灾害及土壤墒情的影响的问题；该方法采用BP神经网络算法，运用matlab2019b编程、GUI设计建立水稻估产模型，运用水稻物候期的植被指数、水稻长势等级数据、水稻灾害等级数据，土壤墒情数据及实地测产数据，进行模型训练，建立最优模型，利用最优模型结合目标区影像进行水稻估产，得到目标区产量等级分布栅格数。本发明利用遥感技术进行卫星影像数据处理及植被指数、长势、灾害、土壤墒情的提取，反演目标区域产量，节约生产成本进而提高生产效率，同时达到精确估产的目的。
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公开(公告)号：CN117173462A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311105267.2
申请日：2023-08-30
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06V10/26
Abstract: 基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类方法、电子设备及存储介质，属于遥感影像处理及深度学习语义分割技术领域。为解决土地可利用分类方法相似类别及类别边界精确分类问题，本发明包括构建多尺度归一化空间注意力机制层；构建多尺度归一化方向位置注意力机制层，构建多尺度归一化通道注意力机制层；构建土地利用分类网络模型，包括归一化多注意力特征提取网络和多深浅特征融合空洞卷积网络，采集城市‑农村域自适应地表覆盖数据集中的数据，进行数据预处理，得到土地数据集输入到构建的土地利用分类网络模型中，进行基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类训练，得到基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类模型。本发明分类精确。
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