公开(公告)号：CN117496124A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311467628.8

申请日：2023-11-07

Applicant: 矿业大学(北京)内蒙古研究院

Inventor： 杜守航 ,  郭子翰 ,  范德芹 ,  孙文彬

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045 ,  G06V10/30 ,  G06V10/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的大区域光伏发电板检测和提取方法，基于两种分辨率的遥感影像构建光伏板样本集，使用计算机视觉大模型的预训练权重辅助人工标注样本；然后，提出改进的Yolov8目标检测模型检测低分辨率遥感影像中的光伏板，以确定可能包括光伏板目标的区域；其次，根据低分辨率影像推算同位置的高分辨率影像；最后，提出优化的U‑Net++模型，对可能包含光伏板的高分辨率影像进行语义分割，获取光伏板准确边界。本发明综合利用目标检测模型和语义分割模型，实现了对大范围野外环境下光伏板的定位发现和边界提取，并且减少了对于高分辨率遥感影像数据的依赖，所得结果对于光伏板自动化监测和光伏发电统计具有积极意义。

公开(公告)号：CN117517213A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311468999.8

申请日：2023-11-07

Applicant: 矿业大学(北京)内蒙古研究院

Inventor： 孙文彬 ,  黎纪伟 ,  杜守航 ,  郑玉蓉 ,  郭子翰

IPC: G01N21/17 ,  G06F17/10 ,  G01N33/24 ,  G01C15/00 ,  G01W1/02

Abstract: 本发明公开了一种矿区土壤碳含量的采样方法。首先通过土地利用、土壤类型、成土母质类型、植被覆盖率、土壤含水量五项指标划分不同类型的土壤复合类型单元，并将其作为初步采样单元。根据各采样单元空间变异特征计算采样点数量。根据各采样单元的面积和采样点数量，选择适当分辨率的H3网格，并用对应的格网编码确定各采样单元的编号与位置。以各采样单元环境因子、地形因子、气象因子、水分条件的空间差异为基础对格网进行优化；将H3格网中心点作为该格网所覆盖采样单元的土壤碳含量采样点。本发明在缺乏足够土壤先验数据时，考虑采样区地学性质差异，通过合理的方法设计土壤属性调查的采样点，在有限资源下获得准确的土壤属性估计。