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公开(公告)号：CN115937587A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211569664.0
申请日：2022-12-08
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/58 , G06V10/77 , G06F17/17
Abstract: 本发明提出一种基于函数化表达降维的高光谱影像分类方法；首先对高光谱影像像素光谱测度按序累加，构建具有单调增特性的累加光谱曲线；通过多项式拟合累加光谱曲线，并获得其最佳函数表达式；最后以多项式系数为特征，采用SVM实现高光谱影像分类；为了验证本发明的有效性，分别对3幅高光谱影像数据进行实验，并将本发明与3种相关对比算法进行对比分析，结果表明，本发明对3幅高光谱影像的总体精度分别为97.83％、96.22％和98.15％，具有较高的总体精度，证明了采用多项式函数化表达系数作为特征可达到高光谱影像特征降维的目的，具有较高的类别可分性，能够取得较高的分类精度。
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公开(公告)号：CN116340717A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310328544.X
申请日：2023-03-30
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明设计一种改进的DINEOF方法在海洋初级生产力反演中的应用方法，涉及海洋生产力反演领域；反演OPP的过程中需要运用多种卫星遥感数据，例如SST、Chl_a、PAR、Kd(490)；但受天气、传感器等的影响，卫星遥感海洋产品普遍存在数据缺失现象，导致OPP反演结果具有片面性；为了精确、全面的分析渤海初级生产力分布特征，对OPP反演过程中所需的遥感缺失数据进行重构；以及克服传统的DINEOF方法在重构过程中出现相邻时间数据重构值异常现象；本文基于海洋时空特征，提出了MS‑DINEOF方法，利用MS‑DINEOF方法和DINEOF方法分别对MODIS L3级的SST、Chl_a、PAR、Kd(490)的遥感数据进行重构；对比两者的重构结果得出结论，本方法的重构精度和反应原始数据的时空特征变化方面优于现有技术DINEOF方法。
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公开(公告)号：CN115775111A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211569671.0
申请日：2022-12-08
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及国土空间规划技术领域，设计了基于CONVERSE断裂点加权VORONOI法农村居民点特征分析方法；首先基于主成分分析构建城镇辐射强度评价指标，以各城镇人民政府位置为中心，通过CONVERSE断裂点加权Voronoi法确定各城镇辐射区域；然后选取城镇距最近断裂点的距离为城镇核心辐射区半径，确定各城镇核心辐射区和弱辐射区；之后结合农村居民点，分析农村居民点特征变化，形成不同城镇不同辐射区的分析结果；该方法考虑了各城镇因发展不同而导致城镇辐射能力不同的情况，并且将城镇发展能力结合到CONVERSE断裂点加权Voronoi法中，打破了行政区界限分析农村居民点演变的限制，了解农村居民点发展规律同城镇辐射强弱之间的关联，为解决农村居民点土地集约利用提供技术支持。
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公开(公告)号：CN118278729A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410248106.7
申请日：2024-03-05
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种融合多源遥感数据的洪涝灾害监测方法，主要包括以下步骤：S1:收集资料；S2：宏观层面的总体调查；S3：绘制高分辨率地形图；S4：利用地面手段准确标记洪水位置和确认灾害损失；S5：融合多源数据对不同严重洪涝灾害区域进行科学划分。本发明的有益效果是充分地利用和挖掘丰富的数据资源，建立基于空天地面观测的全过程风险监测和评估系统，进一步辅助政府决策部门开展暴雨洪涝防灾减灾工作。
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公开(公告)号：CN116310880A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310371627.7
申请日：2023-04-10
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明涉及遥感影像技术领域，且公开了一种基于脉冲神经网络的遥感图像建筑物提取方法，包括以下步骤：步骤一：获取遥感影像，利用灰度阈值法对图像进行分割；步骤二：对原始图像进行降采样，形成不同分辨率的图像集，由低到高建立原始图像的排列模型，分别对排列模型中的每个图像进行特征点的检测。该基于脉冲神经网络的遥感图像建筑物提取方法，通过利用卷积神经网络，提取图像特征并分类，并通过图像的轮廓曲线、建筑物特征、建筑物高度计算、建筑物特征排除等多方面信息参数，将影像中的建筑物精确区分并提取，同时，将提取过程中分析的参数作为注释信息，完善提取的建筑物信息，得到建筑物图像信息外还具有其它相关注释。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116206210A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211569653.2
申请日：2022-12-08
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明设计一种基于NAS‑Swin的遥感影像农业大棚提取方法，属于遥感影像领域；首先对获取到的卫星影像数据中的农业大棚地物的位置信息进行标记，将标记好的位置信息划分为训练集与测试集；将训练集输入至参数改进的Swin‑Transformer神经网络模块中进行训练，得到农业大棚遥感特征；将农业大棚遥感特征输入至NAS‑FPN网络中，针对Landsat影像中农业大棚建立针对性的特征金字塔，对遥感特征进行融合；并将遥感融合特征输入至基于Approx策略改进的RPN网络中，对农业大棚位置信息进行提取与标注；得到NAS‑Swin神经网络框架；最终得到农业大棚信息。本发明构建了一个更好的针对于遥感农业大棚提取的NAS—Swin神经网络框架，弥补了传统农业大棚提取方法难以提取大尺度影像数据的缺陷。
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公开(公告)号：CN117851730A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410011784.1
申请日：2024-01-03
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明设计基于改进Stefan的大小兴安岭永久冻土活动层厚度反演方法，属于冻土活动层厚度反演领域；首先计算大小兴安岭地区地表温度，然后基于得到的地表温度，计算大小兴安岭地区月度冻融指数；所述冻融指数包括冻结指数和融化指数；最后基于实测活动层厚度和土壤湿度数据，并结合上述计算得到的冻融指数，对Stefan方程进行改进，从而得到最终活动层厚度；与现有的活动层厚度反演方法相比，改进的Stefan模型反演结果精度更高，为永久冻土的活动层厚度反演提供一种更具实际意义的技术方案。
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公开(公告)号：CN116502905A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310327367.3
申请日：2023-03-30
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/02 , G06F17/16 , G06N7/02
Abstract: 本发明设计一种基于遥感修正指数的耕地地力变化分析方法；在传统的耕地地力评价指标中加入遥感修正指数，构建新的评价指标体系，在考虑耕地原有理化性状的同时，增加了土壤肥力指数、土壤退化指数和土壤水分指数进行评价；基于遥感技术能够快速获取、更新耕地状态信息，利用叠置法生成评价单元，构建耕地地力评价指标体系，运用层次分析法确定评价指标权重，用模糊综合评价法构建参评指标的隶属函数，采用累加法计算每个评价单元的耕地质量综合指数，采用累计频率曲线法确定耕地地力等级数，得到耕地地力评价成果；打破了传统耕地地力评价需要耗费大量人力、物力和财力的限制，实现对研究区域多年的耕地地力变化进行分析研究。
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公开(公告)号：CN116188858A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310159568.7
申请日：2023-02-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V10/764 , G06T3/40
Abstract: 本发明设计一种基于Voronoi划分的超像素分割方法，属于光谱一致性约束的超像素分割领域；本发明将Voronoi划分子区域视为一个超像素，使位于地物边界处的超像素其局部边缘与该目标边界吻合，生成的超像素形状相对规则；由于唯一决定Voronoi划分的就是种子点的位置，因此可将超像素分割问题转化为种子点确定问题，即通过不断移动种子点位置，使Voronoi划分的每一个子区域满足超像素要求；与现有超像素分割方法相比，本发明使用超像素的边界拟合性更好，形状相对规则，并且为超像素分割提供一种具有实际意义的技术方案。
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公开(公告)号：CN115661555A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211277947.8
申请日：2022-10-19
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/44 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供一种基于划分随机投影的集成熵加权高光谱遥感影像分类方法，涉及遥感影像分类技术领域。在PRP算法的基础上，结合基于单个类别可分信息的投影矩阵挑选策略和最小距离分类器生成适合于某个类别的距离矩阵。对所有类别重复上述步骤，并计算所有类别的距离矩阵的信息熵作为权重从而生成最终的相似性度量矩阵，从而实现高光谱遥感影像分类。本发明能很好地解决PRP算法的随机性可能会导致不稳定的分类结果的问题，能有效地提高高光谱遥感影像的分类精度和稳定性，对于可分性较差的类别亦可以较好进行区分，可以满足完备精细地分类大尺度高光谱遥感影像的任务。
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