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公开(公告)号：CN114120137A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111217868.3
申请日：2021-10-19
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/30 , G06V10/58 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明是一种基于时序主被遥感影像的湿地要素时空演变监测方法，它使用所有可用的陆地卫星数据来构建时间光谱特征，从而解决单日期影像因未检测出的部分噪音而导致变化监测中出现大量的假阳性错误的问题。该方法针对现有湿地要素变化监测方法难以在空间上完整描述湿地要素变化信息且不能在时间尺度上实现实时的连续观测的问题，尤其是无法识别长时间序列中多种湿地要素之间的变化，该方法基于连续变化监测和分类算法提出一种基于时序主被遥感影像的湿地要素时空演变监测方法，实现湿地要素的高精度和高效率时空演变监测。
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公开(公告)号：CN119169480A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411200329.2
申请日：2024-08-29
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06T7/62
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体公开了一种基于改进Yolov8‑seg算法的弹坑快速识别与面积检测方法及系统，该方法获取卫星高分辨率的影像数据并预处理，构建弹坑数据集；对弹坑数据集的影像打标签，使影像与标签一一对应；对弹坑数据集进行在线数据增强，合成新样本，构建弹坑检测网络；将增强后的弹坑数据集输入弹坑检测网络进行模型训练，进行超参数调配，获得改进YOLOv8目标检测模型；将待测的弹坑影像输入更加轻量化和精度提升的改进YOLOv8目标检测模型，输出带有单独掩膜和覆盖到原图的掩膜影像；通过地理空间图像数据处理计算方法，计算各个掩膜的面积，并推算出相应等效圆半径。采用本技术方案，实现对弹坑的快速识别，精确测量其面积、半径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115512223B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211188122.9
申请日：2022-09-28
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多种变化检测算法的红树林动态监测方法，该方法基于多元光谱指数和年际时间序列，无需训练样本，可绘制历年生长红树林的区域；通过评估多个光谱指数检测红树林扩张的适用性，筛选出最优指数，提高了变化检测算法监测红树林动态变化的能力；通过融合7种变化检测算法提出了检测红树林历史扩张、监测其近实时变化和预测其未来发展趋势的方法，并在像点尺度和区域尺度上综合分析红树林的变化，更清晰地揭示了红树林的时空变化规律。
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公开(公告)号：CN115512223A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211188122.9
申请日：2022-09-28
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多种变化检测算法的红树林动态监测方法，该方法基于多元光谱指数和年际时间序列，无需训练样本，可绘制历年生长红树林的区域；通过评估多个光谱指数检测红树林扩张的适用性，筛选出最优指数，提高了变化检测算法监测红树林动态变化的能力；通过融合7种变化检测算法提出了检测红树林历史扩张、监测其近实时变化和预测其未来发展趋势的方法，并在像点尺度和区域尺度上综合分析红树林的变化，更清晰地揭示了红树林的时空变化规律。
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公开(公告)号：CN119067798A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411146996.7
申请日：2024-08-20
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06Q50/02 , G06F18/20 , G06F18/213 , G01N21/17 , G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种红树林物候及其生理性状季节性节律监测方法。该方法基于遥感时序数据，可绘制红树林物候事件的空间分布图；使用CCDC‑HANTS双重物候算法和地面实测数据，由面到点精细拟合红树林性状的生理参数季节性轨迹，探明红树林物种生理参数季节性规律，分析红树林生理性状种间差异和同种红树林不同生理性状的时间变异。本发明基于遥感影像在大范围空间尺度上监测了红树林的物候变化的稳定性，提取了稳定期红树林的生长季开始、结束、峰值和振幅等物候参数，弥补了地面实地物候观测范围小、成本高的缺陷。
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公开(公告)号：CN118675649A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410649630.5
申请日：2024-05-23
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G16C20/70 , G01N21/25 , G01N21/55 , G16C20/20 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/27 , G06F17/18 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度光谱形态特征的岩溶湿地水体弱光学活性参数反演方法，该方法基于实测原位ASD高光谱数据和实测水质数据，提取了岩溶湿地水体多尺度光谱形态，并对比了岩溶湿地水体与其他水体光谱形态特征的差异，厘清了岩溶湿地遥感反演水体弱光学活性水质参数的敏感特征波段；构建了岩溶湿地弱光学活性水质参数的直接反演、间接反演和辅助估算模型，评估了三种估算方法对岩溶湿地弱光学活性水质参数的估算精度差异，同时，定量评估了不同机器学习算法和深度学习算法对岩溶湿地水体弱光学活性水质参数的反演精度。本发明便于进行选择合适的反演模型，以至于快速、准确的实现岩溶湿地水体四种弱光学活性水质参数浓度反演。
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公开(公告)号：CN114120137B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202111217868.3
申请日：2021-10-19
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/30 , G06V10/58 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明是一种基于时序主被遥感影像的湿地要素时空演变监测方法，它使用所有可用的陆地卫星数据来构建时间光谱特征，从而解决单日期影像因未检测出的部分噪音而导致变化监测中出现大量的假阳性错误的问题。该方法针对现有湿地要素变化监测方法难以在空间上完整描述湿地要素变化信息且不能在时间尺度上实现实时的连续观测的问题，尤其是无法识别长时间序列中多种湿地要素之间的变化，该方法基于连续变化监测和分类算法提出一种基于时序主被遥感影像的湿地要素时空演变监测方法，实现湿地要素的高精度和高效率时空演变监测。
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