流域尺度高时空分辨率河流网络遥感信息提取方法及系统

    公开(公告)号:CN117541930A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311251621.2

    申请日:2023-09-26

    Abstract: 本发明属于空间对地观测(卫星遥感)与流域水文学、地理环境学科交叉技术领域,公开了流域尺度高时空分辨率河流网络遥感信息提取方法及系统,对光学遥感影像进行去云和云阴影处理后,使用简单非迭代聚类超像素分割算法分割同质景观对象,并利用水体指数与植被指数构建层次决策树;在光学遥感影像云层覆盖严重或影像缺失区域,对SAR影像进行滤波处理,利用VV与VH极化影像计算双极化水体指数;执行最大类间方差法,从而对影像进行二值化;在得到遥感影像提取的水体结果后,结合DEM模型生成的水系图,修补河流断流。本发明能够实现自动化提取精确、连续、高时空分辨率的河流网络遥感信息,同时可以拓展至全球尺度的河流网络特征提取。

    一种近海海洋沉积物采样装置
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117419965A

    公开(公告)日:2024-01-19

    申请号:CN202311397162.9

    申请日:2023-10-26

    Abstract: 本发明属于海洋勘探技术领域,尤其是一种近海海洋沉积物采样装置,现有技术的采样装置在同一区域进行多点采样时,需要多次将采样装置潜入海底重复采样,由于多次移动采样装置容易导致海底沉积物出现移动,从而降低采样后分析结果的准确性,同时采样装置从海底到海面移动过程中,由于海水冲击容易造成样品损失,从而降低对样品的有效收集,现提出以下方案,包括橡胶船。本发明公开的一种近海海洋沉积物采样装置,具有避免对中空采集管重复潜入海底进行采样,从而避免大幅度移动采集装置造成海底沉积物出现移动,影响采集样本检测的准确性,同时避免海水的冲击对中空采集管造成损坏,从而提升对样本有效收集的效果。

    一种海岸带海水监测取样装置及方法

    公开(公告)号:CN116878965A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202311141308.3

    申请日:2023-09-06

    Abstract: 本发明提供了一种海岸带海水监测取样装置及方法,属于海岸带海水监测技术领域。该一种海岸带海水监测取样装置及方法包括平台、取样机构、清理机构和数据存储硬盘,所述平台下部安装有撑杆,所述平台上部安装有取样箱,所述取样机构包括转盘、注水头、第一齿轮、齿圈、第二齿轮和第一转轴,转盘对称转动安装在取样箱内腔,转盘表面设置有八个取样瓶,注水头对称安装在取样箱侧壁。本发明通过设置棘齿轮,电机每隔四小时工作一次,电机正时针旋转时,带动第二齿轮转动,从而驱动棘齿轮逆时针转动,带动第一转轴和第三齿轮转动,从而驱动齿圈转动,带动第一齿轮转动,驱动转盘转动45度,使注水头对准下一个取样瓶,从而进行全天候取样。

    融合InSAR相干性与多光谱遥感的协同分类方法

    公开(公告)号:CN112733746A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202110048697.X

    申请日:2021-01-14

    Abstract: 本发明属于空间对地观测(卫星遥感)与湿地地理环境学科交叉领域,具体涉及一种融合InSAR相干性与多光谱遥感的协同分类方法,对同一区域合成孔径雷达主影像和辅影像进行相关性计算,利用Python语言对光学以及SAR影像进行重采样到相同分辨率;利用Python语言将样本矢量文件转换为栅格数据并进行标签提取一并作为分类器的训练样本,对影像训练数据集进行分类器模型训练;将重采样过后的影像分别拉伸成不同的一维特征向量,然后组合成为预测数据集;调用先前训练完成的模型实现标签值的预测。本发明方法可以直接用于InSAR相干性与多光谱遥感影像湿地协同分类,同时也可应用于其他场景下的地物类型分类。

    海岸带大坝稳定性监测与淹没脆弱性评估方法、系统

    公开(公告)号:CN111999733A

    公开(公告)日:2020-11-27

    申请号:CN202010798626.7

    申请日:2020-08-11

    Abstract: 本发明属于海岸带大坝监测技术领域,公开了一种海岸带大坝稳定性监测与淹没脆弱性评估方法、系统,准备星载SAR单视复数影像、用于辅助InSAR时序分析的全球DEM数据、使用无人机激光雷达获取大坝点云数据、海平面上升数据、验潮数据;数据预处理,实现大坝DEM生成、大坝形变速率获取、大坝未来DEM模拟、大坝水位模拟;淹没分析,实现大坝淹没分析和大坝淹没情景展示。本发明实现了星载InSAR时序分析形变速率与无人机载激光雷达DEM的结合,保证了较高的观测精度与时空分辨率。本发明实现了淹没水位模拟使用三个分量(潮汐分量、风暴增水、海平面上升)合成,同时模拟了日常情况与极端情况,避免了过高的水位估计。

    协同全极化SAR和多光谱遥感的潮沟提取方法及系统

    公开(公告)号:CN117789044A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311450389.5

    申请日:2023-11-02

    Abstract: 本发明属于卫星遥感技术领域,公开了协同全极化SAR和多光谱遥感的潮沟提取方法及系统。该方法对合成孔径雷达进行极化特征和纹理特征计算,对多光谱影像进行指数特征和光谱特征计算;利用层叠法将提取出的四种特征组成特征集;利用随机森林算法对特征进行重要性排序并提取出最优特征集;调用最大似然法、支持向量机和随机森林算法对选取的最优特征集进行分类器模型训练;利用数学形态法对分类结果进行孔洞充填、小斑块去除等从而提取出潮沟信息;进一步确定潮沟的中轴线,对潮沟系统进行等级排序。本发明方法可以直接用于全极化合成孔径雷达与高分辨率多光谱遥感影像潮沟系统提取,同时也可适用于河网地形的分析和提取。

    一种基于深度学习的大范围快速遥感水体提取方法及系统

    公开(公告)号:CN116824373A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310764826.4

    申请日:2023-06-27

    Abstract: 本发明属于信息技术服务技术领域,公开了一种基于深度学习的大范围快速遥感水体提取方法及系统,通过融合深度学习和传统机器学习,实现快速且大范围的水体提取。本发明具有传统机器学习的高效性和深度学习的深层特征提取性,在数据准备、网络框架优化和影像聚类后处理具有较大创新性。本发明先利用传统机器学习初步确定像素聚类范围,再利用卷积神经网络层对该范围内像素进行进一步聚类,最后通过聚类后二值化获得水体提取结果。本发明适用性较强,可用于包括洪水制图、地表水提取、岸线变化监测等多种实际需求,能够满足快速、大范围、较高精度的水体提取。

    海岸带InSAR干涉图中的海潮负荷位移影响评估与校正方法

    公开(公告)号:CN109917382A

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201910207152.1

    申请日:2019-03-19

    Abstract: 本发明属于空间对地观测(卫星遥感)与海岸带地理环境技术学科交叉领域,具体涉及一种海岸带InSAR干涉图中的海潮负荷位移影响评估与校正方法,提取干涉图主辅影像获取时间和影像坐标范围,利用IDL语言生成坐标格网文件;利用Shell脚本语言调用SPOTL软件,基于特定海潮模型计算二维平面所有像元对应的各潮汐分量的海潮负荷水平与垂向位移即三维形变分量E/N/U;将研究区域海潮负荷位移投影至InSAR LOS方向,利用IDL生成与SAR影像获取时间一致的海潮负荷位移图及差分位移图,实现海潮负荷三维形变分量与InSAR观测量的转换。本发明评估方法可以直接用于InSAR海潮负荷位移的三维分量估计与改正。

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