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公开(公告)号：CN119049232A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411036034.6
申请日：2024-07-31
Abstract: 本发明提供一种基于图像的自然资源预警方法、系统，涉及自然资源监测技术领域。该方法包括获周期性图像监测数据，并进行基于自然资源类别的图像数据划分，形成监测对比标准图像数据库；获取历史预警状态下的图像数据，并进行基于图像统一性对比的分析，建立预警图像对比资源库；获取实时监测数据，结合监测对比标准图像数据和预警图像对比资源库，进行基于差异性对比的预警分析，形成预警分析结果数据。该方法利用图像处理技术对自然资源进行实时监测，实现对不利情况进行早预警。
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公开(公告)号：CN118918466A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410949102.1
申请日：2024-07-16
IPC: G06V20/10 , G06T7/62 , G06T3/4038
Abstract: 本发明提供一种自然资源资产数据采集装置及方法，涉及数据采集技术领域。该方法包括获取目标自然资源的初始图像数据，并对初始图像数据进行基于面积和密度的资产分析，分别形成初始目标资源面积资产数据和初始目标资源密度资产数据；周期性获取目标自然资源的定期图像数据，并结合初始目标资源面积资产数据进行资产变化的更新分析，形成周期资源面积资产数据；将定期图像数据和初始目标资源密度资产数据进行资产变化的更新分析，形成周期资源密度资产数据。该方法能够利用图像数据进行自然资源数据的准确且高效的统计。
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公开(公告)号：CN118296057A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410240493.X
申请日：2024-03-04
Applicant: 中国科学院地理科学与资源研究所 , 安徽财经大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/215 , G06F18/27 , G06N3/0499 , G06Q50/02 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及环境保护技术领域，具体涉及一种遥感辅助稻田甲烷排放量动态估算的方法；利用遥感技术获取稻田的实时数据；通过地理信息系统获取稻田的地理信息数据；获取稻田的气象数据；获取稻田的历史数据；根据地理信息数据和历史数据建立稻田甲烷排放量估算模型；采用稻田的实时数据、地理信息数据和气象数据，建立稻田甲烷排放量与实时数据、地理信息数据和气象数据之间的数学模型；利用建立的数学模型对稻田甲烷排放量进行动态估算；对比估算模型中的数据和数学模型动态估算的数据，根据比估算模型中的数据对数学模型进行优化；通过上述方式，实现提高甲烷排放的估算结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118822087A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410846966.0
申请日：2024-06-27
Applicant: 安徽财经大学
IPC: G06Q10/063 , G01D21/02 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06T17/05 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种自然资源智能监测集成系统，属于资源监测技术领域，包括数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、数据分析模块、警报与通知模块，数据采集模块采集自然资源相关数据，数据存储模块将采集到的自然资源相关数据进行存储，数据处理模块调用数据存储模块中的自然资源相关数据进行预处理，数据分析模块对预处理后的自然资源相关数据进行分析，警报与通知模块设定风险阈值，超出阈值范围发出警告与通知。本发明采用上述一种自然资源智能监测集成系统，通过遥感图像与传感器信息相结合，保证了自然资源监测的全面性和准确性，为自然资源的规划和管理提供可靠的数据。
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公开(公告)号：CN108537275A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810310638.3
申请日：2018-04-09
Applicant: 安徽财经大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6218 , G06K9/6265
Abstract: 本发明公开一种基于小样本效率表现的聚类方法，包括以下步骤：建立基于最优前沿面的超效率模型，建立基于最劣前沿面的超效率模型，对决策单元采用离差平方和法进行归类；本发明为了更好地解决多输入多输出类型小样本的聚类问题，克服传统的DEA方法一般只将决策单元归为有效和非有效两类的缺陷；本发明基于数据包络分析方法和数据挖掘技术的决策单元判别分析方法，利用在超效率DEA效率值对决策单元进行聚类分析，继承了数据包络分析无需处理量纲的优点，同时能获得比较合理的聚类结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104405195B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201410728057.3
申请日：2014-12-03
Abstract: 本发明公开了一种基于三层同轴嵌套结构的机械密码锁，其包括：数字按键，其上标记有数字；载密系统，用于设定密码且能够直线移动，并用于对锁舌提供驱动力；载密系统具有滑动轴；传动系统，用于解锁和锁定载密系统，且在解锁时由数字按键提供驱动力；传动系统具有插入滑动轴内的传动轴；以及复位系统，用于使密码锁恢复成初始状态；复位系统具有插入传动轴内的复位主轴。本密码锁采用上述技术方案，具有结构模块化、部件标准化、按压力度小、安全可靠、生产成本低、适应范围广的优点。
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公开(公告)号：CN119003664A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411072017.8
申请日：2024-08-06
Applicant: 中国科学院地理科学与资源研究所 , 安徽财经大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的自然资源要素变化检测方法，属于自然资源要素检测领域，包括以下步骤：S1、收集多源异构数据并进行预处理；S2、使用深度学习模型提取多源异构数据特征，训练深度学习模型以识别和分类自然资源要素；S3、基于步骤S2的识别结果构建包含自然资源要素、属性和关系的知识图谱，为深度学习模型提供额外的语义信息；S4、将步骤S3获取的知识图谱中的知识嵌入步骤S2所述的深度学习模型中，作为约束条件，获得嵌入知识图谱的深度学习模型；S5、采集待检测区域的多源异构数据，预处理处理后输入步骤S4所述的嵌入知识图谱的深度学习模型中，输出检测结果。本发明采用上述基于深度学习的自然资源要素变化检测方法，通过结构化的知识表示和强大的模式识别能力，提升自然资源变化检测的准确性和理解深度，克服了单一技术的局限性。
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公开(公告)号：CN118348198A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410241137.X
申请日：2024-03-04
Applicant: 安徽财经大学 , 中国科学院地理科学与资源研究所
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明涉及环境监测技术领域，具体涉及一种养殖场甲烷排放多尺度监测与追踪的技术方法；在养殖场的多个空间尺度上设置气体传感器，包括全场尺度、区域尺度和个体尺度；构建学习模型；通过气体传感器采集各个空间尺度上的甲烷浓度数据；对采集到的甲烷浓度数据进行处理及分析；将训练好的机器学习模型应用于实时监测数据，根据处理及分析结果，识别甲烷排放的趋势，对养殖场的甲烷排放进行预测，选择相应措施的控制和减排数据，并输出监测与追踪结果数据；将监测与追踪结果数据以可视化方式进行展示，通过上述方式，实现养殖场甲烷排放多尺度监测与追踪，提高了监测的准确性和全面性。
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公开(公告)号：CN119130224A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411072025.2
申请日：2024-08-06
Applicant: 中国科学院地理科学与资源研究所 , 安徽财经大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了基于多源空间数据自然资源资产负债核算编制方法及系统，属于自然资源管理领域，包括以下步骤：S1、采集多源异构数据；S2、基于步骤S1采集的多源异构数据构建自然资源资产负债表基础数据库；S3、基于自然资源资产负债表基础数据库中的自然资源资产多源异构数据对自然资源资产进行分类核算；S4、基于步骤S3的核算结果编制自然资源资产负债表。本发明采用上述基于多源空间数据自然资源资产负债核算编制方法及系统，以传统自然资源科学为基础，结合地理信息系统技术与计算机技术，自动编制自然资源资产负债表，实现了自然资源资产负债表的自动化编制。
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公开(公告)号：CN118130426A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410320450.2
申请日：2024-03-20
Applicant: 安徽财经大学 , 中国科学院地理科学与资源研究所
Abstract: 本发明涉及土地甲烷排放监测技术领域，具体涉及一种土地甲烷排放自动监测装置；包括底座、立杆、支撑板、安装框、甲烷激光遥测仪、防护箱、两块盖板和收纳组件，收纳组件包括升降件、驱动件、双向螺纹杆、两个套筒、两根牵引绳、两根扭簧和导向辊，升降件位于防护箱内，安装框与升降件连接，驱动件位于腔体内，双向螺纹杆一端与防护箱转动连接，双向螺纹杆的另一端与驱动件连接，两个套筒均与双向螺纹杆螺纹配合，两根导向辊对称设置于腔体内，每根牵引绳的两端分别与对应的套筒和盖板连接，每根扭簧的两端分别与防护箱和对应的盖板固定连接，实现了能够将土地甲烷排放监测设备在进行收纳防护，防止雨水的侵蚀导致内部元器件损坏，保证了监测数据的准确性。
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