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公开(公告)号：CN118735140B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411223873.9
申请日：2024-09-03
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/02 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于融合网络模型的作物产量反演方法及系统，属于农作物产量测算技术领域，包括：获取研究区域内的气象数据和遥感影像数据；采用LSTM和CNN构建LSTM‑CNN耦合神经网络模型；利用WOFOST作物生长模型生成的模拟数据对LSTM进行预训练，冻结LSTM层参数，采用气象数据和遥感影像数据训练LSTM‑CNN耦合神经网络模型，得到作物产量反演模型。本发明结合了作物生长模型和神经网络模型的优势，对气象数据和遥感影像数据分别进行信息抽取，将特征信息融合到一个特征向量中，既可以由气象数据得到先验的产量反演信息，也可以引入地块信息实现更高空间分辨率的作物产量反演。
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公开(公告)号：CN114511724A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210061539.2
申请日：2022-01-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/762 , G06K9/62 , G06V10/26 , G06V10/20
Abstract: 本发明提供一种大规模遥感影像土壤变化伪标签制作及变化检测方法，所述伪标签制作包括获取目标区域范围内两个时相的第一影像和第二影像并进行图像预处理；根据光谱特征构造土壤指数计算第一影像中两个时相各像元的土壤指数；利用空间矩等效峰谷法对土壤指数变化进行分割，生成土壤指数变化图；利用基于点密度的聚类方法筛选变化图斑，滤除变化区域较小的部分，得到土壤变化标签图；将土壤变化标签图投影到第二影像上，在第二影像上形成变化前影像、变化后影像和标签图像样本组。通过伪标签制作生成图像集进行训练，用训练好的模型可支持机器学习、深度学习等，实现土壤变化检测，进一步减少变化检测的成本，提高遥感土壤变化检测的实效性。
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公开(公告)号：CN118552336A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411012698.9
申请日：2024-07-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q50/02 , G06Q30/018 , G06T3/4053 , G06F17/14 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了基于遥感的农田生态系统时序净交换估算方法及系统，获取农作物生长周期内同天过境的较低分辨率LAI和高分辨率NDVI遥感影像，构建关联生成多时相LAI数据。结合逐日温度和地表太阳辐射数据，模拟得到LAI时序结果。比对模型模拟与遥感数据结果，进行参数敏感性分析和模型不确定性分析，确定本地化模型参数。将这些本地化参数输入模型，同化高分辨率LAI结果，输出农田生态系统净交换的空间分布时序结果。本发明利用高分辨率遥感数据，精确揭示小面积、破碎地块农田在整生长周期内的生态系统净交换空间分布，提升了对多样化作物种植区域碳固定能力评估的精准度。同时，本发明捕获农作物在不同生长阶段的固碳潜力，为农业管理提供精细指导。
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公开(公告)号：CN118506202A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410654230.3
申请日：2024-05-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06T5/73 , G06T5/80 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种离子吸附型稀土矿区开采强度遥感评估方法及系统，包括：构建离子吸附型稀土矿区开采强度遥感评价模型；获取矿区遥感卫星影像以及长时序遥感卫星影像；将预处理后的遥感影像制作成数据集；构建YOLOv8目标检测模型并对其进行改进，采用数据集训练改进后YOLOv8目标检测模型，使用训练后模型识别矿区典型地标，获取典型地标中心点及检测框坐标；根据识别结果进行基于检测框的分割，获得典型地标像素级分割结果并计算面积；构建矿区开采强度评价指标体系；计算矿区开采强度评价指标权重；对离子吸附型稀土矿区开采强度进行计算和评估。本发明实现了简便、高效、实时的离子吸附型稀土矿区开采强度遥感评估。
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公开(公告)号：CN115658776B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211546178.7
申请日：2022-12-05
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/9537 , G06F18/214 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了联合多源数据生成全国1km碳排放空间分布图的方法，基于空间分辨率高且CO2排放空间分布模式合理的ODIAC碳排放网格数据，利用随机森林模型从中探索一种结合人口、夜间灯光、GDP和植被指数NDVI等多源遥感数据的碳排放数据空间网格化方法，将CEADs省级碳排放统计数据进行空间化，获得全国1km×1km碳排放空间分布图，实现碳排放数据到统一地理网格的映射，从而将碳排放数据由行政边界转换到栅格像元，客观展现碳排放空间分布规律，为减排工作提供数据支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118735140A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411223873.9
申请日：2024-09-03
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/02 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于融合网络模型的作物产量反演方法及系统，属于农作物产量测算技术领域，包括：获取研究区域内的气象数据和遥感影像数据；采用LSTM和CNN构建LSTM‑CNN耦合神经网络模型；利用WOFOST作物生长模型生成的模拟数据对LSTM进行预训练，冻结LSTM层参数，采用气象数据和遥感影像数据训练LSTM‑CNN耦合神经网络模型，得到作物产量反演模型。本发明结合了作物生长模型和神经网络模型的优势，对气象数据和遥感影像数据分别进行信息抽取，将特征信息融合到一个特征向量中，既可以由气象数据得到先验的产量反演信息，也可以引入地块信息实现更高空间分辨率的作物产量反演。
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公开(公告)号：CN118734607A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411203970.1
申请日：2024-08-30
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供面向作物估产的气象数据模拟方法及系统，属于气象数据处理技术领域，包括：在真实气象数据的基础上，将气象数据分为三类处理，计算各数据的统计参数，分别选择合适的分布函数。第一类是最高气温、最低气温和太阳辐射数据，这三种数据在时间上具有明显的周期性分布特征，采用正弦函数附加随机噪声的方式模拟；第二类是气压和风速数据，这两种数据基本符合正态分布特征，采用正态分布函数模拟；第三类是降水数据，该数据中有很多零值，并且这些零值在统计分析中是有意义的，对于降水数据，常规的分布函数不能很好地模拟降水数据的分布特征。本发明根据不同气象数据的特点分别设计了分布函数进行抽样，更好地保留源数据的分布特点。
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公开(公告)号：CN118519131B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410966998.4
申请日：2024-07-18
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种顾及地形影响双重性的GEDI激光雷达冠层高度数据校正方法，包括：获取目标区域的L1B、L2A级GEDI数据、机载森林树高数据和辅助数据；对GEDI光斑进行数据质量滤波与空间滤波；对地形数据进行预处理，并利用反距离加权插值法提取GEDI光斑范围内ALOS地形特征组，通过提取地形变异性指标；基于GEDI激光雷达传输几何模型，构建并计算LPTI耦合指数；建立地形校正模型。本发明考虑地形因素在测高过程中造成的地形同激光指向的耦合效应与光斑地形不一致性的双重影响，设计了LPTI耦合指数以表征地形与激光指向元素的共同作用，通过构建地形数据组构建表征地形不一致性的变异性参数，构建了激光雷达地形校正模型，有效缓解了GEDI森林冠层高度数据的地形效应。
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公开(公告)号：CN116359137B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310628972.4
申请日：2023-05-31
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N21/17 , G06V20/10 , G06V10/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种多水域城市生态环境遥感监测方法，包括如下步骤：获取指定年份中研究区域的多期遥感影像并对其进行预处理；根据处理后的遥感影像获取生态指数单因子指标，其中，生态指数单因子指标包括水体空间分布的影响因子，并对各生态指数单因子进行归一化处理；根据步骤得到的各生态指数单因子构建遥感生态环境评价模型；根据遥感生态环境评价模型对研究区环境质量进行评估。本发明针对性地加入了表示水体空间分布的地表水势丰度因子、表示土壤含盐量的盐度因子、表示空气受污染程度的空气质量因子，通过以上七种具有代表性的因子集成构建改进后的遥感生态模型，使得模型涉及的影响因子更加丰富，使得评价结果更加真实和客观。
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公开(公告)号：CN116552805A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310370400.0
申请日：2023-04-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请公开了高精度大幅宽全天时遥感相机及遥感卫星。该遥感相机包括双高斯光学系统，被构造成像方远心光学系统，按照光路由先至后依次包括同轴设置的前镜组、孔径光阑和后镜组；大面阵成像探测器，用以接收由经过双高斯光学系统进行光路处理的光束。本相机弥补了现有夜光遥感系统的不足，在实现大幅宽和高分辨率的同时，系统包络尺寸可控制在1倍焦距左右，可搭载于微纳卫星进行应用，实现低成本。本遥感相机能适用谱段为全色谱段。21米的地面成像分辨率，使其可以为实际应用提供更为精细地分析，107km的大幅宽使卫星一次过顶就可采集充足的数据。大相对孔径的设计和高灵敏度大面阵成像探测器的结合使系统具有较高的信噪比。
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