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公开(公告)号：CN118396122B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410824440.2
申请日：2024-06-25
Applicant: 湖南省第二测绘院
Abstract: 本申请提出了一种针对不同自然资源的知识推理方法及装置，对处于不同数据库中的数据进行关联并构建知识图谱，并在此基础上进行知识推理，然后对所述知识推理模型进行训练，首先将待测的坐标点进行统一格式化，统一转换成经纬度形式；然后判断统一格式化后的坐标点所处地级市，根据欧氏距离最小原则得到海拔以及土族情况，其次将所述海拔以及土族情况输入至所述知识推理模型得到植被类型，将植被类型再输入至所述知识推理模型得到土壤的侵蚀类型；最后将所述训练结果使用测试集进行评估。本申请可以解决不同自然资源数据库之间的数据相关性较低，无法充分利用各种数据库进行资源管理的问题，与现有的主流推理方案相比，具有更高的预测准确度。
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公开(公告)号：CN118135405B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410533393.6
申请日：2024-04-30
Applicant: 湖南省第二测绘院
IPC: G06V20/10 , G06T7/73 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请提出了一种基于自注意力机制的光学遥感影像道路提取方法及系统，所述方法包括：对获取到的光学遥感影像数据进行预处理得到训练数据集；构建基于自注意力机制的光学遥感影像道路提取网络；使用训练数据集对所述光学遥感影像道路提取网络进行训练，将经过预处理的实时光学遥感影像数据输入到训练好的提取网络中，得到实时光学遥感影像的道路提取结果。本申请解决了卷积神经网络长距离依赖关系建模能力弱与遥感影像中道路和背景的类别不平衡的共性问题，提高了遥感影像中道路对象的识别能力，通过引入改进由自注意力机制，使得所述光学遥感影像道路提取网络能够有效地提取上下文特征信息，提升了建模能力，提高道路提取的性能和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115861837A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211538002.7
申请日：2022-12-02
Applicant: 湖南省第二测绘院
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/74 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种基于Ares‑UNet++网络的耕地识别方法及相关装置，包括：通过基于高分二号遥感影像制作运用于卷积神经网络的耕地识别数据集；将UNet++网络结构作为基础结构，将原始UNet++模型中的卷积单元替换为残差模块，加深网络结构，缓解梯度消失，构建ARes‑Unet++网络，使网络可以更加有效的识别出识别出具有不同纹理和光谱特征的耕地，模型拟合程度高，泛化能力好，适用于在大范围内高效、精准识别耕地任务中。
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公开(公告)号：CN115033728A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210506311.X
申请日：2022-05-10
Applicant: 湖南省第二测绘院 , 中国人民解放军国防科学技术大学
Inventor： 雷帆 , 谢玲琳 , 曹里 , 杨凯钧 , 魏继德 , 吴烨 , 曾海波 , 张哲 , 熊伟 , 师俊峰 , 蒋琦 , 杨亮亮 , 贾庆仁 , 王强 , 胡芳 , 谢祥安 , 张泽旭
IPC: G06F16/583 , G06F16/58 , G06F16/55 , G06F16/51 , G06V20/10 , G06K9/62 , G06V20/13 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明实施例涉及卫星影像技术领域，具体公开了全球卫星影像搜索引擎数据爬取与归一化方法及系统。本发明能够从全球各卫星官方平台实时获取最新发布的遥感卫星影像数据，并预先计算卫星轨道预测的相关数据和产品，以此来提高用户实时访问时展示卫星影像的速度，能够对获取的卫星影像大数据进行高效精准的分类，能够构建统一标准规范将海量卫星影像属性信息一致性整合，能够偏转角度校正展示标准快视图，能够可视化展示用户的兴趣区域，能够通过增加使用卫星云图辅助预测遥感卫星轨道下的覆盖区域的展示，更加有效更加准确的计算影像有效覆盖率并展示卫星影像的有效覆盖区域，通过考虑卫星的侧摆能力参数，来支持用户的自定义筛选影像功能。
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公开(公告)号：CN118396122A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410824440.2
申请日：2024-06-25
Applicant: 湖南省第二测绘院
Abstract: 本申请提出了一种针对不同自然资源的知识推理方法及装置，对处于不同数据库中的数据进行关联并构建知识图谱，并在此基础上进行知识推理，然后对所述知识推理模型进行训练，首先将待测的坐标点进行统一格式化，统一转换成经纬度形式；然后判断统一格式化后的坐标点所处地级市，根据欧氏距离最小原则得到海拔以及土族情况，其次将所述海拔以及土族情况输入至所述知识推理模型得到植被类型，将植被类型再输入至所述知识推理模型得到土壤的侵蚀类型；最后将所述训练结果输入至测试集进行评估。本申请可以解决不同自然资源数据库之间的数据相关性较低，无法充分利用各种数据库进行资源管理的问题，与现有的主流推理方案相比，具有更高的预测准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115033728B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202210506311.X
申请日：2022-05-10
Applicant: 湖南省第二测绘院 , 中国人民解放军国防科学技术大学
Inventor： 雷帆 , 谢玲琳 , 曹里 , 杨凯钧 , 魏继德 , 吴烨 , 曾海波 , 张哲 , 熊伟 , 师俊峰 , 蒋琦 , 杨亮亮 , 贾庆仁 , 王强 , 胡芳 , 谢祥安 , 张泽旭
IPC: G06F16/583 , G06F16/58 , G06F16/55 , G06F16/51 , G06V20/13 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明实施例涉及卫星影像技术领域，具体公开了全球卫星影像搜索引擎数据爬取与归一化方法及系统。本发明能够从全球各卫星官方平台实时获取最新发布的遥感卫星影像数据，并预先计算卫星轨道预测的相关数据和产品，以此来提高用户实时访问时展示卫星影像的速度，能够对获取的卫星影像大数据进行高效精准的分类，能够构建统一标准规范将海量卫星影像属性信息一致性整合，能够偏转角度校正展示标准快视图，能够可视化展示用户的兴趣区域，能够通过增加使用卫星云图辅助预测遥感卫星轨道下的覆盖区域的展示，更加有效更加准确的计算影像有效覆盖率并展示卫星影像的有效覆盖区域，通过考虑卫星的侧摆能力参数，来支持用户的自定义筛选影像功能。
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公开(公告)号：CN118135405A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410533393.6
申请日：2024-04-30
Applicant: 湖南省第二测绘院
IPC: G06V20/10 , G06T7/73 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请提出了一种基于自注意力机制的光学遥感影像道路提取方法及系统，所述方法包括：对获取到的光学遥感影像数据进行预处理得到训练数据集；构建基于自注意力机制的光学遥感影像道路提取网络；使用训练数据集对所述光学遥感影像道路提取网络进行训练，将经过预处理的实时光学遥感影像数据输入到训练好的提取网络中，得到实时光学遥感影像的道路提取结果。本申请解决了卷积神经网络长距离依赖关系建模能力弱与遥感影像中道路和背景的类别不平衡的共性问题，提高了遥感影像中道路对象的识别能力，通过引入改进由自注意力机制，使得所述光学遥感影像道路提取网络能够有效地提取上下文特征信息，提升了建模能力，提高道路提取的性能和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117689964B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410151267.4
申请日：2024-02-02
Applicant: 湖南省第二测绘院
IPC: G06V10/764 , G06F18/2431 , G06N20/00 , G06N3/08 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明提供一种基于多源影像的城市森林分类方法及装置，所述方法包括：获取待分类地区的多源遥感影像数据，对所述多源遥感影像数据进行预处理；获取预处理后光学遥感影像数据的光谱特征、植被指数和纹理特征，使用随机森林算法筛选出最佳特征数据集；使用预训练后的VGG16‑UNet++深度学习网络从所述最佳特征数据集中提取深层次特征输出集；使用随机森林分类器对提取到的所述深层次特征输出集进行训练，得到城市森林分类结果。该方法采用多源遥感影像作为数据源进行分类，能抑制天气变化以及地形起伏的影响，结合深度学习网络和随机森林分类器，能挖掘深层次语义信息，对抗云雾影响，提高城市森林的分类精度。
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公开(公告)号：CN115907543A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211536887.7
申请日：2022-12-02
Applicant: 湖南省第二测绘院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种耕地质量评价方法及相关装置，包括：通过预设遥感装置获取目标耕地的总初级生产力；通过经验贝叶斯克里金插值法对总初级生产力进行数据降尺度处理，将产品缩小到预设分辨率；通过皮尔逊乘积矩相关性确定目标耕地中作物生长的关键期及关键期的总初级生产力；建立偏最小二乘回归法计算模型，获取训练样本并利用训练样本对偏最小二乘回归法计算模型训练；将总初级生产力输入至偏最小二乘回归法计算模型中，选择耕地‑作物属性作为耕地质量反演的代表，利用贝叶斯插值模型对MODIS‑GPP进行降尺度处理，再根据对实际采样与生长期积累特点，确定作物的关键物候期，利用PLSR计算模型完成耕地质量评价。
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公开(公告)号：CN117689964A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410151267.4
申请日：2024-02-02
Applicant: 湖南省第二测绘院
IPC: G06V10/764 , G06F18/2431 , G06N20/00 , G06N3/08 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明提供一种基于多源影像的城市森林分类方法及装置，所述方法包括：获取待分类地区的多源遥感影像数据，对所述多源遥感影像数据进行预处理；获取预处理后光学遥感影像数据的光谱特征、植被指数和纹理特征，使用随机森林算法筛选出最佳特征数据集；使用预训练后的VGG16‑UNet++深度学习网络从所述最佳特征数据集中提取深层次特征输出集；使用随机森林分类器对提取到的所述深层次特征输出集进行训练，得到城市森林分类结果。该方法采用多源遥感影像作为数据源进行分类，能抑制天气变化以及地形起伏的影响，结合深度学习网络和随机森林分类器，能挖掘深层次语义信息，对抗云雾影响，提高城市森林的分类精度。
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