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公开(公告)号：CN119443777A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411302265.7
申请日：2024-09-18
Applicant: 国家基础地理信息中心
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于系统动力学模型的城市群生态安全指数情景建模方法、装置及设备，涉及系统动力学与城市可持续发展评估交叉技术领域，本发明实施例构建综合了生态资源保障度、生态系统服务价值和生态风险病理度的生态安全指数，生态安全系统被划分为多个子系统，通过构建系统动力学模型来模拟和预测未来的生态安全情景，具有操作方便和适应性强的优点，揭示大时间尺度上指标之间的复杂关系，可以根据不同情景的城市群发展政策，自适应预测未来生态安全指标的发展趋势和动向，为后续城市空间规划与可持续发展决策提供依据。
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公开(公告)号：CN114863168A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210451397.0
申请日：2022-04-27
Applicant: 国家基础地理信息中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种自适应递归增量模型的遥感影像分类方法、装置及设备，该方法包括：获取任务区遥感影像，以及确定任务区的空间异质性水平与自适应递归增量模型对应空间异质性水平的差值；自适应递归增量模型包括至少一个神经网络隐藏层；若差值大于预设异质性阈值，则自适应递归增量模型增加至少一层神经网络隐藏层，得到更新后的自适应递归增量模型；根据任务区遥感影像对应的训练样本，训练更新后的自适应递归增量模型；对任务区遥感影像进行分类，得到任务区遥感影像的分类结果。本发明实施例可以根据不同异质性程度自适应调整深度学习模型的层数，实现对遥感影像的自动分类，避免灾难性遗忘和计算资源的浪费。
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公开(公告)号：CN115861843A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211682517.4
申请日：2022-12-27
Applicant: 国家基础地理信息中心
IPC: G06V20/13 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种全球遥感影像样本集构建与更新方法及系统，方法包括：获取历史遥感影像数据和历史解译数据；基于历史解译数据，采用二分法确定地表覆盖类别集；基于地表覆盖类别集得到分类数据；基于历史遥感影像数据，进行相似度计算，得到分区结果；对分类数据进行坐标投影转换和栅格形式转换，得到标签数据；基于地表覆盖类别集、分区结果、标签数据和历史遥感影像数据构建样本集；获取实时遥感影像，结合训练好的分类预测模型得到实时分类结果，对分类预测结果进行坐标投影转换和栅格形式转换，得到实时标签数据；将实时遥感影像、实时分类结果和实时标签数据同步至样本集。本发明增强了样本集的普适性和延展性，实现样本集的动态更新。
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公开(公告)号：CN119598385A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411483583.8
申请日：2024-10-23
Applicant: 国家基础地理信息中心
IPC: G06F18/25 , G06F18/22 , G06F18/10 , G06F40/247 , G06F16/29
Abstract: 本申请提供了一种多源地名数据的处理方法及装置，该方法包括：获取任务区范围内的初始地名数据集、增量地名数据集以及行政区划数据集；对初始地名数据集和增量地名数据集进行预处理，得到符合通用格式要求的第一地名数据集和第二地名数据集；以最低行政单元等级为基本匹配融合单元，对第一地名数据集和第二地名数据集中属于同一基本匹配融合单元的地名数据进行融合处理，得到第三地名数据集；对第三地名数据集中的地名数据进行译写处理，得到目标语言类型的候选地名数据集；对候选地名数据集依次进行空间合规性处理以及接边完整性处理，得到目标地名数据集。这样，通过本申请的技术方案可有效提高多源地名数据的处理效率以及处理结果的准确度等。
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公开(公告)号：CN114863168B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210451397.0
申请日：2022-04-27
Applicant: 国家基础地理信息中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06N3/08 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种自适应递归增量模型的遥感影像分类方法、装置及设备，该方法包括：获取任务区遥感影像，以及确定任务区的空间异质性水平与自适应递归增量模型对应空间异质性水平的差值；自适应递归增量模型包括至少一个神经网络隐藏层；若差值大于预设异质性阈值，则自适应递归增量模型增加至少一层神经网络隐藏层，得到更新后的自适应递归增量模型；根据任务区遥感影像对应的训练样本，训练更新后的自适应递归增量模型；对任务区遥感影像进行分类，得到任务区遥感影像的分类结果。本发明实施例可以根据不同异质性程度自适应调整深度学习模型的层数，实现对遥感影像的自动分类，避免灾难性遗忘和计算资源的浪费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118864995B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411328817.1
申请日：2024-09-24
Applicant: 国家基础地理信息中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/58 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本申请提供了一种跨场景遥感影像分类模型的持续学习方法、装置、电子设备及存储介质，包括：基于多维卷积神经网络层对样本新任务遥感影像以及旧任务遥感影像的特征进行提取，确定出新遥感影像特征以及旧遥感影像特征；基于向量余弦角计算公式确定出新遥感影像特征以及旧遥感影像特征之间的余弦相似度，以使旧跨场景遥感影像分类模型基于余弦相似度进行特征度量学习；基于最大化新旧模型的一致性构造损失函数对初始遥感影像分类模型的网络参数进行迭代优化，生成新跨场景遥感影像分类模型，以使对新任务遥感影像进行自动分类。从而提高遥感影像分类模型跨场景的鲁棒性与实用性，使得遥感分类模型在海量涌现的遥感数据集下实现持续学习与更新。
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公开(公告)号：CN118864995A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411328817.1
申请日：2024-09-24
Applicant: 国家基础地理信息中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/58 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本申请提供了一种跨场景遥感影像分类模型的持续学习方法、装置、电子设备及存储介质，包括：基于多维卷积神经网络层对样本新任务遥感影像以及旧任务遥感影像的特征进行提取，确定出新遥感影像特征以及旧遥感影像特征；基于向量余弦角计算公式确定出新遥感影像特征以及旧遥感影像特征之间的余弦相似度，以使旧跨场景遥感影像分类模型基于余弦相似度进行特征度量学习；基于最大化新旧模型的一致性构造损失函数对初始遥感影像分类模型的网络参数进行迭代优化，生成新跨场景遥感影像分类模型，以使对新任务遥感影像进行自动分类。从而提高遥感影像分类模型跨场景的鲁棒性与实用性，使得遥感分类模型在海量涌现的遥感数据集下实现持续学习与更新。
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公开(公告)号：CN118334534A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410579237.3
申请日：2022-12-27
Applicant: 国家基础地理信息中心
IPC: G06V20/13 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种全球遥感影像样本集构建与更新方法及系统，其包括：获取历史遥感影像数据和历史解译数据；基于历史解译数据，采用二分法确定地表覆盖类别集；基于地表覆盖类别集得到分类数据；基于历史遥感影像数据，进行相似度计算，得到分区结果；对分类数据进行坐标投影转换和栅格形式转换，得到标签数据；基于地表覆盖类别集、分区结果、标签数据和历史遥感影像数据构建样本集；获取实时遥感影像，结合训练好的分类预测模型得到实时分类结果，对分类预测结果进行坐标投影转换和栅格形式转换，得到实时标签数据；将实时遥感影像、实时分类结果和实时标签数据同步至样本集。本发明增强了样本集的普适性和延展性，实现样本集的动态更新。
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公开(公告)号：CN117451631A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311544424.X
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家基础地理信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于物候时序轨迹的耕地变化检测方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：基于用于模拟耕地物候时序轨迹的数学模型和第一时期内的耕地物候时序数据集，获取第一时期的耕地物候时序轨迹，其中，所述数学模型包括表征耕地年内双峰或多峰分布的多阶谐波及表征耕地年际周期性变化趋势的趋势项；根据所述第一时期的耕地物候时序轨迹预测得到第二时期的耕地物候时序预测轨迹；根据所述第二时期的耕地物候时序预测轨迹及第二时期的耕地物候时序实测轨迹，确定耕地变化信息，并基于所述第二时期的耕地物候时序实测轨迹确定耕地变化类型。本发明通过上述方法，可以确定耕地的变化信息和变化类型，实现对耕地的动态监测。
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公开(公告)号：CN111721711A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010556680.0
申请日：2020-06-17
Applicant: 国家基础地理信息中心
Abstract: 本申请提供一种基于物候时序轨迹的耕地变化检测方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：基于用于模拟耕地物候时序轨迹的数学模型和第一时期内的耕地物候时序数据集，获取第一时期的耕地物候时序轨迹，其中，所述数学模型包括表征耕地年内双峰或多峰分布的多阶谐波及表征耕地年际周期性变化趋势的趋势项；根据所述第一时期的耕地物候时序轨迹预测得到第二时期的耕地物候时序预测轨迹；根据所述第二时期的耕地物候时序预测轨迹及第二时期的耕地物候时序实测轨迹，确定耕地变化信息，并基于所述第二时期的耕地物候时序实测轨迹确定耕地变化类型。通过上述方法，可以确定耕地的变化信息和变化类型，实现对耕地的动态监测。
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