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公开(公告)号：CN111651411B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010317537.6
申请日：2020-04-21
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种复杂地形遥感土壤水分产品降尺度方法，通过获取多种产品数据，纳入地形因子；并对多种产品数据预处理，将距离，经度，纬度，是否当天以及上午/下午作为新的特征，进行随机森林建模，得到一个最优模型；把所有自变量数据预处理后输入模型进行预测，得到降尺度数据，本发明通过耦合光学遥感和微波遥感建模，采用随机森林算法对遥感土壤水分产品进行降尺度反演，构建土壤水分与影响变量间的多维复杂非线性关系模型，得到精细空间尺度的土壤水分数据，实现多源遥感优势互补，取长补短，提高反演精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111898627B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202010460233.5
申请日：2020-05-27
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PCA的SVM云微粒子优化分类识别方法，主要包括首先对CPI图像进行云微粒子分割，然后对分割后的云微粒子图像进行去标注，接着基于PCA降维的SVM云微粒子图像分类识别，由于现有方法中缺乏对CPI云微粒子原始数据的针对性预处理，通过该方法可有效的对云微粒子分类，并识别破碎冰晶粒子图片。
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公开(公告)号：CN112001239A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010679460.7
申请日：2020-07-15
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重SVD显著性融合的SAR图像目标检测优化方法，其实现步骤为：将一幅原始SAR图像进行多重SVD分解，接着对SAR图像及其近似图像提取强度特征，离群性特征和一致性特征，分别对不同特性下的SAR图像进行层间加操作，取层内图像均值等操作得到总显著图；以总显著图中显著值最高的像素点为中心，以所需检测目标在图像中的尺寸为半径，得到显著区域的转移轨迹和分布。本发明能够提高高分辨率情况下的SAR图像目标检测算法的检测率，同时该优化检测方法对噪声还具有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111898627A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010460233.5
申请日：2020-05-27
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PCA的SVM云微粒子优化分类识别方法，主要包括首先对CPI图像进行云微粒子分割，然后对分割后的云微粒子图像进行去标注，接着基于PCA降维的SVM云微粒子图像分类识别，由于现有方法中缺乏对CPI云微粒子原始数据的针对性预处理，通过该方法可有效的对云微粒子分类，并识别破碎冰晶粒子图片。
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公开(公告)号：CN112001239B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202010679460.7
申请日：2020-07-15
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重SVD显著性融合的SAR图像目标检测优化方法，其实现步骤为：将一幅原始SAR图像进行多重SVD分解，接着对SAR图像及其近似图像提取强度特征，离群性特征和一致性特征，分别对不同特性下的SAR图像进行层间加操作，取层内图像均值等操作得到总显著图；以总显著图中显著值最高的像素点为中心，以所需检测目标在图像中的尺寸为半径，得到显著区域的转移轨迹和分布。本发明能够提高高分
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公开(公告)号：CN111651411A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010317537.6
申请日：2020-04-21
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种复杂地形遥感土壤水分产品降尺度方法，通过获取多种产品数据，纳入地形因子；并对多种产品数据预处理，将距离，经度，纬度，是否当天以及上午/下午作为新的特征，进行随机森林建模，得到一个最优模型；把所有自变量数据预处理后输入模型进行预测，得到降尺度数据，本发明通过耦合光学遥感和微波遥感建模，采用随机森林算法对遥感土壤水分产品进行降尺度反演，构建土壤水分与影响变量间的多维复杂非线性关系模型，得到精细空间尺度的土壤水分数据，实现多源遥感优势互补，取长补短，提高反演精度。
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