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公开(公告)号：CN109840539B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN201711493848.2
申请日：2017-12-31
Applicant: 苏州中科天启遥感科技有限公司 , 广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所 , 中国科学院遥感与数字地球研究所 , 中科坤元地理信息技术(苏州)有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明公布了一种基于地块图斑的遥感时空数据融合方法，在获取地表真实地块图斑基础上，以图斑为约束条件，利用研究区的一期高分影像以及多期中分辨率影像，通过对高分影像进行无监督分类获取地表覆盖类型并且计算每个图斑的反射率；以图斑为约束条件对中分辨率数据进行最优解混；在对中分辨率影像进行解混的基础上，推测中分辨率数据对应的每期高分辨数据。本发明可以提高传统的基于像元级别的时空数据融合方法，与采用学习模型融合方法相比，可以降低难度，提高稳定性。
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公开(公告)号：CN109840539A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201711493848.2
申请日：2017-12-31
Applicant: 苏州中科天启遥感科技有限公司 , 广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所 , 中国科学院遥感与数字地球研究所 , 中科坤元地理信息技术(苏州)有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公布了一种基于地块图斑的遥感时空数据融合方法，在获取地表真实地块图斑基础上，以图斑为约束条件，利用研究区的一期高分影像以及多期中分辨率影像，通过对高分影像进行无监督分类获取地表覆盖类型并且计算每个图斑的反射率；以图斑为约束条件对中分辨率数据进行最优解混；在对中分辨率影像进行解混的基础上，推测中分辨率数据对应的每期高分辨数据。本发明可以提高传统的基于像元级别的时空数据融合方法，与采用学习模型融合方法相比，可以降低难度，提高稳定性。
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公开(公告)号：CN108830312B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201810556049.3
申请日：2018-06-01
Applicant: 苏州中科天启遥感科技有限公司 , 广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于样本自适应扩充的集成学习方法，一方面通过采用bootstrap特征抽样与动态加权投票的方式对多个弱分类器进行集成，继承了集成学习方法分类精度高、重复性好的优点；另一方面，该方法能够在少量地面调查样本的基础上，通过迭代分类与基于空间离散度和属性相似度的样本筛选，实现样本的自适应扩充，解决了分类中小样本导致的模型欠学习问题。本案所涉及的集成学习方法采用样本自适应扩充的方式，可以有效解决遥感分类过程中样本不足的问题，同时减少了研究人员获取样本所耗费的人力及时间。
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公开(公告)号：CN108830312A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810556049.3
申请日：2018-06-01
Applicant: 苏州中科天启遥感科技有限公司 , 广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于样本自适应扩充的集成学习方法，一方面通过采用bootstrap特征抽样与动态加权投票的方式对多个弱分类器进行集成，继承了集成学习方法分类精度高、重复性好的优点；另一方面，该方法能够在少量地面调查样本的基础上，通过迭代分类与基于空间离散度和属性相似度的样本筛选，实现样本的自适应扩充，解决了分类中小样本导致的模型欠学习问题。本案所涉及的集成学习方法采用样本自适应扩充的方式，可以有效解决遥感分类过程中样本不足的问题，同时减少了研究人员获取样本所耗费的人力及时间。
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公开(公告)号：CN108876760A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201711493854.8
申请日：2017-12-31
Applicant: 苏州中科天启遥感科技有限公司 , 长安大学 , 中国科学院遥感与数字地球研究所 , 中科坤元地理信息技术(苏州)有限公司
Abstract: 本发明公布了一种基于历史解译知识的遥感影像变化检测方法，本发明方法的前提是获取研究区的历史解译专题图，将其地物空间分布信息作为先验知识指导后续的对象级变化检测。本发明在各期遥感数据上提取空间前后期一致的对象对，同时利用历史解译知识作为辅助，通过DS证据融合手段，最终实现不同时期遥感数据间的变化检测。相比于已有的变化检测方法，本方法具有更高的识别精度和稳健性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110472559B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201910743346.3
申请日：2019-08-13
Applicant: 苏州中科天启遥感科技有限公司 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764
Abstract: 本发明揭示了一种遥感影像土地利用属性空间迁移方法，包括获取遥感影像建筑区域的POI数据，并对POI数据进行建筑属性清洗，进一步将获得的建筑属性与土地利用属性建立映射关系；将遥感影像建筑区域的建筑图斑与属性清洗后的POI数据进行落点分析，获取具有POI落点的建筑图斑的建筑土地利用属性和特征；将具有建筑土地利用属性和特征的建筑图斑输入随机森林分类器中进行训练，并通过随机森林分类器对不具有POI落点的建筑图斑进行预测，使不具有POI落点的建筑图斑获得建筑土地利用属性。本发明实现土地利用属性的空间迁移，提高了遥感影像土地利用属性的赋值效率。
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公开(公告)号：CN110472559A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910743346.3
申请日：2019-08-13
Applicant: 苏州中科天启遥感科技有限公司 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
Abstract: 本发明揭示了一种遥感影像土地利用属性空间迁移方法，包括获取遥感影像建筑区域的POI数据，并对POI数据进行建筑属性清洗，进一步将获得的建筑属性与土地利用属性建立映射关系；将遥感影像建筑区域的建筑图斑与属性清洗后的POI数据进行落点分析，获取具有POI落点的建筑图斑的建筑土地利用属性和特征；将具有建筑土地利用属性和特征的建筑图斑输入随机森林分类器中进行训练，并通过随机森林分类器对不具有POI落点的建筑图斑进行预测，使不具有POI落点的建筑图斑获得建筑土地利用属性。本发明实现土地利用属性的空间迁移，提高了遥感影像土地利用属性的赋值效率。
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公开(公告)号：CN110298348A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910506618.8
申请日：2019-06-12
Applicant: 苏州中科天启遥感科技有限公司
Abstract: 本发明提供遥感影像建筑物样本区域提取方法，包括如下步骤：样本制作、建筑物预测、优化数据、卷积计算、精度评定、结果矢量化；本发明还涉及基于深度学习的遥感影像有效样本区域的提取系统、存储介质、电子设备。本发明通过基于深度学习的卷积计算快速计算得到有效且具有代表性的样本区域，增强了典型样本区域选择的自动化程度和有效性，从而减少了任务所需样本的数量同时也减少了人工标注的工作量。
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公开(公告)号：CN106910188A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710084327.5
申请日：2017-02-16
Applicant: 苏州中科天启遥感科技有限公司
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10032 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的遥感影像中机场跑道的检测方法，包括以下步骤：批量获取包含完整机场的样本图片，制作样本集；采用Faster‑RCNN算法中的模型对所述样本集进行训练，输出机场跑道模型并更新；将待检测遥感影像输入所述更新的机场跑道模型进行检测，输出检测识别后的机场跑道影像并保存；其中，所述检测还包括根据待检测遥感影像的影像大小确定滑动窗口和滑动步长、根据所述更新的机场跑道模型确定检测阈值。本发明提高检测效率的同时，也具有较高的检测精度。
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公开(公告)号：CN115170685A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210865265.2
申请日：2022-07-21
Applicant: 苏州中科天启遥感科技有限公司
Abstract: 本发明揭示了一种掩膜引导的影像镶嵌线的生成方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括生成掩膜影像文件和初始镶嵌线栅格文件，计算待镶嵌影像的影像范围在掩膜影像文件中的位置，生成每景待镶嵌影像的标记影像文件，根据任意两个有交集的待镶嵌影像的掩膜交集，分割影像并更新镶嵌线栅格文件，为镶嵌线栅格文件中的每个像素赋予像素值，直至所有相交影像遍历完成，对镶嵌线栅格文件进行矢量化，生成镶嵌线矢量文件，本发明提高了影像镶嵌线的生成效率和精确性。
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