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公开(公告)号：CN113406024A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110599184.8
申请日：2021-05-31
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01N21/31 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/17 , G01N21/55
Abstract: 本发明属地学信息提取技术领域，具体涉及一种适用于前寒武纪基底达马拉岩系地层的多源遥感识别方法，该方法包括如下步骤：多源卫星遥感数据和DEM高程数据获取；多源卫星遥感数据预处理；ASTER遥感数据假彩色合成和三维影像生成；四、QuickBird遥感数据真彩色融合处理；主要地层岩石样品采集和光谱测量；主要地层岩石样品光谱预处理和诊断标志识别；可汗组地层遥感图谱识别标志构建；罗辛组地层遥感图谱识别标志构建；楚斯组地层遥感图谱识别标志构建；卡里毕比组地层遥感图谱识别标志构建；前寒武纪基底达马拉岩系主要地层识别。本发明的方法能够快速识别前寒武纪基底达马拉岩系的主要地层，降低野外调查成本。
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公开(公告)号：CN104573690B
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201310502783.9
申请日：2013-10-23
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明属于高光谱影像处理方法，特别是涉及一种用于石膏信息提取的高光谱影像处理方法。它包括：步骤一，预处理；步骤二：采样，对波段在1145nm，1175nm，1325nm，1445nm，1460nm，1700nm，1745nm，1820nm，1940nm，2060nm,2210nm，2330nm，2405nm的图像采样；步骤三：判断，和步骤四：计算。本发明本方法的效果在于：只用了13个波段，相对于高光谱影像SASI全波段101个波段，需要处理的数据量减少了87%，并且由于是计算机自动一步提取，减少了主成分变换、端元波谱的选择等操作步骤，运算速度可以提高了7倍以上。由于去除了大部分对信息提取关系不大的波段，减少其他物质或噪声对其光谱的干扰，提高了信息提取的精度。对高光谱影像数据中石膏信息的快速提取具有较好的作用和意义。
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公开(公告)号：CN105405102A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201410431253.4
申请日：2014-08-28
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于高光谱影像处理方法，特别是涉及一种用于水铝矿信息提取的高光谱影像处理方法。它包括：步骤一，预处理；步骤二：采样，对波段在1355nm，1445nm，1490nm，1520nm，1550nm，1625nm，1775nm，1940nm，2150nm，2255nm的图像采样；步骤三：判断，和步骤四：计算。本发明本方法的效果在于：只用了10个波段，相对于高光谱影像SASI全波段101个波段，需要处理的数据量减少了90％，并且由于是计算机自动一步提取，减少了主成分变换、端元波谱的选择等操作步骤，运算速度可以提高了10倍以上。由于去除了大部分对信息提取关系不大的波段，减少其他物质或噪声对其光谱的干扰，提高了信息提取的精度。对高光谱影像数据中水铝矿信息的快速提取具有较好的作用和意义。
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公开(公告)号：CN113406024B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202110599184.8
申请日：2021-05-31
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01N21/31 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/17 , G01N21/55
Abstract: 本发明属地学信息提取技术领域，具体涉及一种适用于前寒武纪基底达马拉岩系地层的多源遥感识别方法，该方法包括如下步骤：多源卫星遥感数据和DEM高程数据获取；多源卫星遥感数据预处理；ASTER遥感数据假彩色合成和三维影像生成；四、QuickBird遥感数据真彩色融合处理；主要地层岩石样品采集和光谱测量；主要地层岩石样品光谱预处理和诊断标志识别；可汗组地层遥感图谱识别标志构建；罗辛组地层遥感图谱识别标志构建；楚斯组地层遥感图谱识别标志构建；卡里毕比组地层遥感图谱识别标志构建；前寒武纪基底达马拉岩系主要地层识别。本发明的方法能够快速识别前寒武纪基底达马拉岩系的主要地层，降低野外调查成本。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107421892A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201610344926.1
申请日：2016-05-23
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01N21/25
CPC classification number: G01N21/25
Abstract: 本发明属于信息提取技术领域，具体涉及一种用于水体信息提取的高光谱数据处理方法；本发明包括以下步骤：步骤一：高光谱数据预处理；步骤二：波段差值M去除道路与建筑物；步骤三：水体指数NDWI去除植被；步骤四：光谱斜率S去除阴影；本发明的效果是：在分析水体光谱特性和水体多种提取方法的基础上，进行了从水体光谱维特性出发的水体精准提取试验。高光谱数据具有高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率特点，所获取的厘米级空间单元、纳米级光谱单元的图谱合一高光谱数据，为实现地物的精准提取提供了崭新的数据源和技术支持。
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公开(公告)号：CN104573690A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201310502783.9
申请日：2013-10-23
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/00503
Abstract: 本发明属于高光谱影像处理方法，特别是涉及一种用于石膏信息提取的高光谱影像处理方法。它包括：步骤一：预处理；步骤二：采样，对波段在1145nm，1175nm，1325nm，1445nm，1460nm，1700nm，1745nm，1820nm，1940nm，2060nm，2210nm，2330nm，2405nm的图像采样；步骤三：判断；和步骤四：计算。本发明方法的效果在于：只用了13个波段，相对于高光谱影像SASI全波段101个波段，需要处理的数据量减少了87%，并且由于是计算机自动一步提取，减少了主成分变换、端元波谱的选择等操作步骤，运算速度可以提高了7倍以上。由于去除了大部分对信息提取关系不大的波段，减少其他物质或噪声对其光谱的干扰，提高了信息提取的精度。对高光谱影像数据中石膏信息的快速提取具有较好的作用和意义。
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公开(公告)号：CN104217209A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201310217341.X
申请日：2013-06-03
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明提供了一种遥感图像自动配准点错误匹配消除方法，其特征包括以下步骤:图像获取——提取特征点，建立最初匹配关系——利用欧式空间距离方法在集合UA中搜索距离其最近的K个特征点——判断{PixA0，PixB0}与其周围点的n个特征点符合角度自洽要求——得到同名点集合Uright和错误同名点Uwrong等步骤。通过本发明，两景遥感图像在使用任意特征点提取和匹配算法后，得到匹配点对集合和特征点描述向量后，利用本方法可以实现误匹配特征点对的消除。
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公开(公告)号：CN115266599B
公开(公告)日：2025-03-04
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，构建以整型反射率为行号，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：CN118429822A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410482046.5
申请日：2024-04-22
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25
Abstract: 本发明属于遥感图像目标检测领域，具体涉及一种基于改进YOLOv8的大范围遥感影像核电站目标检测方法，该方法包括：步骤S1，通过已知核电站坐标，使用影像下载模块从网络获取样本区域的遥感影像数据；步骤S2，在步骤S1获取的遥感影像数据上标注核电站位置及其所属类别，获得真实框，建立核电站样本数据集；步骤S3，改进YOLOv8的损失函数，使用BiFPN特征融合网络对YOLOv8主干网络提取的特征进行融合，构建基于改进YOLOv8的目标检测模型；步骤S4，将待检测的目标区域输入影像下载模块，影像下载模块自动获取范围内遥感影像，将遥感影像输入至步骤S3训练好的基于改进YOLOv8的目标检测模型进行检测，输出检测结果；步骤S5，对步骤S4输出的检测结果根据类别，目标最小外接矩形的相对目标区域坐标及目标置信度进行去冗，得到最终检测结果，并保存为相关格式的文件。本发明方法能够有效提高模型的检测精度、降低获取数据的成本、提高数据的利用率。
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