-
公开(公告)号：CN116069889B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310182103.3
申请日：2023-03-01
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/29 , G06F16/55 , G06F16/587
Abstract: 本发明提供了一种线状要素单线拓扑状态的判断方法和装置，涉及电子地图的技术领域，包括：获取待处理线状要素单线数据，并对待处理线状要素单线数据的类型和等级进行分类，得到分类数据；利用预设平台对每一分类数据进行合并，得到合并线状要素，并确定出合并线状要素中的目标线状要素，其中，目标线状要素为连通性不完整的目标线状要素；基于目标线状要素对应的几何坐标序列，确定出的目标线状要素的长度；在目标线状要素的长度大于预设阈值，基于目标线状要素对应的几何坐标序列，确定出断点位置的坐标，解决了现有的电子地图线性要素的连通性检查效率较低的技术问题。
-
公开(公告)号：CN115861823B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310140461.8
申请日：2023-02-21
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种基于自监督深度学习的遥感变化检测方法和装置，涉及变化检测的技术领域，包括：获取样本地表反射率影像对；利用预设算法对样本地表反射率影像对进行处理，得到预训练影像，其中，预设算法包括：CCA‑EM自监督影像变换算法，典型关联分析算法、期望最大化算法和大津分割算法；对样本地表反射率影像对进行影像视觉增强处理，得到目标地表反射率影像对；利用预训练影像和目标地表反射率影像对对深度学习模型进行训练，得到自监督深度学习模型；在获取到待处理地表反射率影像对之后，利用自监督深度学习模型，确定出待处理地表反射率影像对中的变化图斑，解决了现有的遥感变化检测方法的严重依赖人工样本，导致工程化效率低和适用性差的技术问题。
-
公开(公告)号：CN115049053B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210696678.2
申请日：2022-06-20
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开基于TabNet网络的黄土地区滑坡易发性评估方法，以典型黄土地区东南部滑坡易发区——山西省昕水河流域为研究区，利用历史滑坡目录，综合遥感、地面调查、基础地理等多源异构时空大数据选取12个滑坡调节因子，基于大数据和深度学习技术，利用TabNet深度学习网络开展滑坡易发性评价与降雨下的滑坡易发性结果分析。并利用混肴矩阵、准确率、ROC曲线等评价指标验证其性能，结果表明TabNet算法精度最高达到95.57％，说明可以为滑坡易发性的空间预测和分区提供新的、有前景的方法。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115049920A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210408233.X
申请日：2022-04-19
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 基于GEE结合生育期属性和面向对象的大区域作物提取方法，包括模型数据的输入，特征集合构建，特征优化，面向对象分割，卷积神经网络分类，结果输出。与传统的基于像素的农作物提取方法相比，结合物候的面向对象提取模型输入数据量小，对样本依赖程度低，将数据和知识相结合，降低遥感数据的不确定性，提高影像波段的利用率和计算效率，精度可提高7%。模型应用于我国西北、东北、华中、华东等不同地区，总体精度90%以上，漏检率和虚警率低于5%。技术流程和方法类似，将样本稍作改变，可以将IGrowth模型推广到林地、草地、湿地等自然资源变信息提取方面。
-
公开(公告)号：CN115049053A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210696678.2
申请日：2022-06-20
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开基于TabNet网络的黄土地区滑坡易发性评估方法，以典型黄土地区东南部滑坡易发区——山西省昕水河流域为研究区，利用历史滑坡目录，综合遥感、地面调查、基础地理等多源异构时空大数据选取12个滑坡调节因子，基于大数据和深度学习技术，利用TabNet深度学习网络开展滑坡易发性评价与降雨下的滑坡易发性结果分析。并利用混肴矩阵、准确率、ROC曲线等评价指标验证其性能，结果表明TabNet算法精度最高达到95.57％，说明可以为滑坡易发性的空间预测和分区提供新的、有前景的方法。
-
公开(公告)号：CN116069889A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310182103.3
申请日：2023-03-01
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/29 , G06F16/55 , G06F16/587
Abstract: 本发明提供了一种线状要素单线拓扑状态的判断方法和装置，涉及电子地图的技术领域，包括：获取待处理线状要素单线数据，并对待处理线状要素单线数据的类型和等级进行分类，得到分类数据；利用预设平台对每一分类数据进行合并，得到合并线状要素，并确定出合并线状要素中的目标线状要素，其中，目标线状要素为连通性不完整的目标线状要素；基于目标线状要素对应的几何坐标序列，确定出的目标线状要素的长度；在目标线状要素的长度大于预设阈值，基于目标线状要素对应的几何坐标序列，确定出断点位置的坐标，解决了现有的电子地图线性要素的连通性检查效率较低的技术问题。
-
公开(公告)号：CN115861823A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310140461.8
申请日：2023-02-21
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种基于自监督深度学习的遥感变化检测方法和装置，涉及变化检测的技术领域，包括：获取样本地表反射率影像对；利用预设算法对样本地表反射率影像对进行处理，得到预训练影像，其中，预设算法包括：CCA‑EM自监督影像变换算法，典型关联分析算法、期望最大化算法和大津分割算法；对样本地表反射率影像对进行影像视觉增强处理，得到目标地表反射率影像对；利用预训练影像和目标地表反射率影像对对深度学习模型进行训练，得到自监督深度学习模型；在获取到待处理地表反射率影像对之后，利用自监督深度学习模型，确定出待处理地表反射率影像对中的变化图斑，解决了现有的遥感变化检测方法的严重依赖人工样本，导致工程化效率低和适用性差的技术问题。
-
公开(公告)号：CN115049920B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210408233.X
申请日：2022-04-19
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 基于GEE结合生育期属性和面向对象的大区域作物提取方法，包括模型数据的输入，特征集合构建，特征优化，面向对象分割，卷积神经网络分类，结果输出。与传统的基于像素的农作物提取方法相比，结合物候的面向对象提取模型输入数据量小，对样本依赖程度低，将数据和知识相结合，降低遥感数据的不确定性，提高影像波段的利用率和计算效率，精度可提高7%。模型应用于我国西北、东北、华中、华东等不同地区，总体精度90%以上，漏检率和虚警率低于5%。技术流程和方法类似，将样本稍作改变，可以将IGrowth模型推广到林地、草地、湿地等自然资源变信息提取方面。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.021 seconds)
