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公开(公告)号：CN112378864B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202011165167.5
申请日：2020-10-27
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01N21/25 , G06F18/23 , G06F18/241
Abstract: 本发明属于地质勘查技术领域，具体涉及一种机载高光谱土壤信息反演方法，包括：(1)对机载光谱原始数据进行几何校正、辐射校正和大气校正，生成机载高光谱反射率图像数据；(2)在机载高光谱反射率图像数据上生成土壤采样点图像光谱库；(3)对土壤采样点图像光谱库筛选出与采样点地面测量光谱最接近的图像光谱集合；(4)构建高光谱土壤地化信息矩阵，计算土壤信息回归方程；(5)采用筛选出的土壤采样点图像光谱集合，对机载高光谱反射率图像数据进行光谱角分类；生成掩模后的图像反射率数据；(6)将掩模后的图像反射率数据，根据土壤信息的回归方程计算，获取土壤信息反演结果。
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公开(公告)号：CN112683813B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202011620380.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于地矿分析技术，具体涉及一种硬岩型铀矿山土壤污染信息高光谱提取方法，铀矿山土壤样品采集并测量光谱反射率，土壤重金属元素不同形态含量测定，并确定各形态下的高光谱特征波段，建立元素各形态含量的高光谱反演模型，铀矿山土壤重金属污染空间分布评价；本方法能够增强重金属元素的光谱特征，从而提升高光谱反演精度，为硬岩型铀矿山土壤重金属监测提供更为准确的数据支持。
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公开(公告)号：CN115266599A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210994712.4
申请日：2022-08-18
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于目标地物分类识别的特征光谱提取方法，包括：获取目标地物的多条地物光谱、并构建光谱矩阵，根据光谱矩阵获得目标地物光谱的谱域空间，构建以整形反射率为行号，波长为列号的多条目标地物光谱对应的多个待插值矩阵，根据波长对应的反射率和谱域空间的距离，计算每个待插值矩阵的归一化插值因子，对每个待插值矩阵采用反距离插值的方式进行插值处理，获得多个谱域空间矩阵，累加多个谱域空间矩阵，获得地物累计谱域空间矩阵、并计算目标地物的特征光谱。该方法构建的特征光谱可以用于改进分类场景中目标地物的特征光谱提取流程，提高目标识别精度；优化反演场景中特征参量的构建，提升特征参量的表征能力。
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公开(公告)号：CN113554165A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110648618.9
申请日：2021-06-10
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于岩矿高光谱信息识别技术，具体为一种基于堆栈自编码器的矿物端元提取方法，采集多种矿物混合的光谱数据集X，构建两层编码层，构建解码层，构建网络目标函数，网络训练，更新网络权值。通过对自编码器结构的改进，达到了从混合光谱数据集中提取矿物端元的效果，适用性较强，对于其它矿物信息的识别和分析工作也具有借鉴意义。
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公开(公告)号：CN112378864A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011165167.5
申请日：2020-10-27
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于地质勘查技术领域，具体涉及一种机载高光谱土壤信息反演方法，包括：(1)对机载光谱原始数据进行几何校正、辐射校正和大气校正，生成机载高光谱反射率图像数据；(2)在机载高光谱反射率图像数据上生成土壤采样点图像光谱库；(3)对土壤采样点图像光谱库筛选出与采样点地面测量光谱最接近的图像光谱集合；(4)构建高光谱土壤地化信息矩阵，计算土壤信息回归方程；(5)采用筛选出的土壤采样点图像光谱集合，对机载高光谱反射率图像数据进行光谱角分类；生成掩模后的图像反射率数据；(6)将掩模后的图像反射率数据，根据土壤信息的回归方程计算，获取土壤信息反演结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109741239A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811551747.0
申请日：2018-12-19
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于遥感信息提取方法，具体涉及一种基于航空高光谱数据的土壤质量参数多空间尺度信息提取方法；本发明要解决的技术问题是提供一种基于航空高光谱数据的土壤质量参数多空间尺度信息提取方法，在保证土壤参数反演质量的基础上进行多空间尺度信息提取包括以下步骤：步骤一、航空及地面数据获取；步骤二、建立土壤参数反演模型；步骤三、获得反演数据；步骤四、制作不同空间尺度的矢量点数据；步骤五、提取不同空间尺度的反演数据；步骤六、通过离散数据插值获得反演结果。
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公开(公告)号：CN112529837B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202011216694.4
申请日：2020-11-04
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/0895 , G06N3/088
Abstract: 本发明提出了基于耦合判别特征自学习网络的遥感图像变化检测方法。该方法主要设计了耦合判别特征自学习网络，该网络通过两个子网络分别对待检测图像进行特征提取，所建立的耦合训练模型可得到耦合特征空间，该空间中特征的判别能力将增强，有助于生成更加分明的差异图，得到准确的变化检测结果。该方法不需要标签数据，并且不受数据类型的限制，具有广阔应用空间。该方法的有效性在公开数据集上进行了验证。
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公开(公告)号：CN109740468A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811581128.6
申请日：2018-12-24
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于信息提取技术领域，具体涉及一种用于黑土有机质信息提取的自适应高斯低通滤波算法；本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种用于黑土有机质信息提取的自适应高斯低通滤波算法；包括以下步骤：步骤一、黑土地高光谱预处理；步骤二、频率域转化；步骤三、自适应高斯滤波；步骤四、分级提取；步骤五、有机质提取结果；将各个级别含量的有机质进行综合制图，形成有机质含量的航空高光谱提取结果；将总体精度和Kappa系数最高的参数设置σ1＝0.5，ε1＝1.1应用到黑土地有机质的运算中，分级之后，根据地面分析数据，给出每一级别的有机质含量，得出黑土有机质含量的空间分布情况。
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公开(公告)号：CN111564188B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202010356591.1
申请日：2020-04-29
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于地质勘查技术领域，具体涉及一种基于变分自编码矿物信息定量分析方法，包括以下步骤：步骤一：采集研究区高光谱数据，读取多种矿物混合的光谱作为训练样本光谱；步骤二：根据光谱波段数、矿物种类、构建五层全连接神经网络；步骤三：将每一条样本光谱转化为一个列向量，并进行光谱归一化处理；输入到全连接神经网络进行训练，获得矿物端元光谱的初始值；步骤四：构建变分自编码神经网络；步骤五：训练变分自编码神经网络，将变分自编码神经网络第二隐含层映射到变分自编码神经网络重构样本输出层的权重系数矩阵参数设置为步骤三中矿物端元光谱的初始值。
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公开(公告)号：CN111141708B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201911408912.1
申请日：2019-12-31
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01N21/55
Abstract: 本发明属于地质勘查领域，具体涉及一种岩石高光谱图像数据增强方法，该方法包括以下步骤：步骤(1)采集高光谱图像中有地面岩石分析测试验证的像元光谱为数据增强的样本；步骤(2)计算出每种矿物端元的光谱反射率x；步骤(3)计算每种矿物端元的单次散射反照率；步骤(4)计算混合矿物的单次散射反照率；步骤(5)将步骤(4)构建的混合矿物光谱转换为图像中的光谱反射率；步骤(6)将不同角度的混合矿物光谱反射率进行合并，制作数据增强后的岩石高光谱图像。本发明针对花岗岩、碳酸岩等岩石光谱做过大量实验研究，构建可用于深度学习的光谱样本数据集，适用性较强，对于其他地物的识别和分析工作也具有借鉴意义。
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