-
公开(公告)号：CN113723281B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202111001772.3
申请日：2021-08-30
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC: G06V10/26 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于局部自适应尺度集成学习的高分辨率影像分类方法，包括步骤：获取工作区的样本和高分辨率遥感影像；通过不同分割尺度下影像对象平均局部同质性的变化率曲线，获取若干个优选尺度分割结果；计算不同优选尺度分割结果下每个分割对象的分类特征，构建整幅影像的覆盖特征矩阵；计算覆盖特征矩阵中各个覆盖特征对于每个像元分类时的贡献度；整幅影像的局部自适应尺度的集成学习并分割影像；构建分类器对局部自适应尺度分割结果下影像对象进行集成学习并分类。其显著效果是：巧妙的避开了在基于对象分类范式中最佳分割参数的选择问题，实现了不同尺度下分类信息的集成，提高了高分率遥感影像的地物识别精度。
-
公开(公告)号：CN112016512A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010934966.8
申请日：2020-09-08
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
Abstract: 本发明公开了一种基于反馈式多尺度训练的遥感图像小目标检测方法，包括步骤：搭建由检测模块和反馈多尺度训练模块构成的反馈式多尺度卷积神经网络，输入原始图像数据采用端到端的方式对其进行训练；所述反馈多尺度训练模块根据检测模块输出的当前迭代过程的损失计算小目标的比例值；计算所得小目标的比例值与预设阈值进行比较，当小于预设阈值时，使用拼接图像数据作为下一次迭代的输入，否则使用原始图像数据作为输入；获得已训练好的反馈式多尺度卷积神经网络，输入待检测遥感图像，输出识别结果。增强了遥感图像中小目标的检测能力，抑制了过拟合现象和类别不均衡现象，对于遥感图像中的小目标检测具有更好的效果和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN118918416A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410983697.2
申请日：2024-07-22
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于置信学习的建筑物语义分割样本集错误样本剔除方法，包括：步骤1、将历史建筑物成果矢量和高分辨率影像裁切为S个初始建筑物语义分割样本；步骤2、提取所述样本的各样本影像特征图；步骤3、以每个样本中单像素邻域为处理单元，将初始建筑物语义分割样本转换为邻域图像块识别样本；步骤4、构建置信学习模型；步骤5、邻域图像块识别样本采用K折交叉验证估计噪声标签和真实标签的联合分布；步骤6、使用噪声标签和真实标签的联合分布查找错误标签，通过错误标签在初始建筑物语义分割样本中的占比，根据置信度阀值法估计出初始建筑物语义分割样本集中的错误样本。本发明能快速查找出建筑物语义分割样本集中的错误样本。
-
公开(公告)号：CN115482312B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211253836.3
申请日：2022-10-13
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC: G06T11/20
Abstract: 本发明公开了一种基于DEM和城市热岛的地表温度空间模拟校正方法，包括数据资料准备、对气象监测站点数据进行空间化处理、气象监测站点地表温度空间加权插值计算、气象监测站点泰森多边形计算、泰森多边形范围内DEM像元海拔与监测站点海拔比较判断、依据DEM数据进行地表温度校正计算、采用城市建成区范围数据进一步校正、结果制图，输出地表温度空间模拟校正结果图等步骤。其显著效果是：利用空间插值算法，同时将地形海拔和城市热岛做为变量，用DEM数据和城市建成区范围数据对空间插值结果进行来两次校正；从而有效解决了地形复杂、云雾天气多的地区的地表温度空间模拟的难题，适用范围更广。
-
公开(公告)号：CN115482312A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211253836.3
申请日：2022-10-13
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC: G06T11/20
Abstract: 本发明公开了一种基于DEM和城市热岛的地表温度空间模拟校正方法，包括数据资料准备、对气象监测站点数据进行空间化处理、气象监测站点地表温度空间加权插值计算、气象监测站点泰森多边形计算、泰森多边形范围内DEM像元海拔与监测站点海拔比较判断、依据DEM数据进行地表温度校正计算、采用城市建成区范围数据进一步校正、结果制图，输出地表温度空间模拟校正结果图等步骤。其显著效果是：利用空间插值算法，同时将地形海拔和城市热岛做为变量，用DEM数据和城市建成区范围数据对空间插值结果进行来两次校正；从而有效解决了地形复杂、云雾天气多的地区的地表温度空间模拟的难题，适用范围更广。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116778332A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310753195.6
申请日：2023-06-25
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Abstract: 本发明公开了一种基于DEM的河流沿岸易淹没范围识别方法及系统，包括：步骤1：收集河流基础数据信息；步骤2：提取河流沿岸易淹没区域；步骤3：通过步骤2沿岸易淹没区域对数字高程模型DEM进行裁切；步骤4：根据易淹没区域特征构建易淹没识别计算模型；步骤5：将步骤3裁切后数字高程模型DEM数据输入所述易淹没识别计算模型，得到区域内的易淹没特征范围；步骤6：所述易淹没特征范围结合预选洪水位海拔值范围筛选出河流易淹没范围。本发明通过对洪水进行事前预估，以便为防洪减灾、洪水风险分析、建设选址提供证据支撑。
-
公开(公告)号：CN113723281A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111001772.3
申请日：2021-08-30
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
Abstract: 本发明公开了一种基于局部自适应尺度集成学习的高分辨率影像分类方法，包括步骤：获取工作区的样本和高分辨率遥感影像；通过不同分割尺度下影像对象平均局部同质性的变化率曲线，获取若干个优选尺度分割结果；计算不同优选尺度分割结果下每个分割对象的分类特征，构建整幅影像的覆盖特征矩阵；计算覆盖特征矩阵中各个覆盖特征对于每个像元分类时的贡献度；整幅影像的局部自适应尺度的集成学习并分割影像；构建分类器对局部自适应尺度分割结果下影像对象进行集成学习并分类。其显著效果是：巧妙的避开了在基于对象分类范式中最佳分割参数的选择问题，实现了不同尺度下分类信息的集成，提高了高分率遥感影像的地物识别精度。
-
公开(公告)号：CN118585589B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410623241.5
申请日：2024-05-20
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Abstract: 本发明提供了一种面向自然资源地表覆盖的像元光谱库构建方法，本发明基于国土三调或地理国情或其他自然资源地表覆盖空间矢量数据为基础，采用图斑筛选、像元采集点净化等方法，获得均质性较好的像元采集点，并形成包含时间、空间、光谱、标识等不同维度属性信息的像元光谱库。该方法不受高光谱影像辐射校正、大气校正中误差叠加影响，为自然资源地表覆盖精细识别提供了海量像元光谱库。
-
公开(公告)号：CN118585589A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410623241.5
申请日：2024-05-20
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Abstract: 本发明提供了一种面向自然资源地表覆盖的像元光谱库构建方法，本发明基于国土三调或地理国情或其他自然资源地表覆盖空间矢量数据为基础，采用图斑筛选、像元采集点净化等方法，获得均质性较好的像元采集点，并形成包含时间、空间、光谱、标识等不同维度属性信息的像元光谱库。该方法不受高光谱影像辐射校正、大气校正中误差叠加影响，为自然资源地表覆盖精细识别提供了海量像元光谱库。
-
公开(公告)号：CN116778332B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310753195.6
申请日：2023-06-25
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Abstract: 本发明公开了一种基于DEM的河流沿岸易淹没范围识别方法及系统，包括：步骤1：收集河流基础数据信息；步骤2：提取河流沿岸易淹没区域；步骤3：通过步骤2沿岸易淹没区域对数字高程模型DEM进行裁切；步骤4：根据易淹没区域特征构建易淹没识别计算模型；步骤5：将步骤3裁切后数字高程模型DEM数据输入所述易淹没识别计算模型，得到区域内的易淹没特征范围；步骤6：所述易淹没特征范围结合预选洪水位海拔值范围筛选出河流易淹没范围。本发明通过对洪水进行事前预估，以便为防洪减灾、洪水风险分析、建设选址提供证据支撑。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
15
records
(took 0.025 seconds)
