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公开(公告)号:CN118095956A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410335861.9
申请日:2024-03-22
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: G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种工程尺度生物多样性恢复成效评估方法、系统和设备,其中,方法包括:获取生物恢复评估基础数据,根据所述生物评估基础数据得到评价指标;对所述评价指标进行标准化处理,得到标准评价指标;根据所述标准评价指标,得到生物恢复评估指数;根据所述生物恢复评估指数进行多样性恢复成效评估。本发明以生物恢复快速的节肢动物作为指示物种,优化了工程尺度的生物多样性恢复成效评估方法,研发了生物恢复评估指数模型,实现了生物多样性恢复效果的量化评估。
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公开(公告)号:CN118014158A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202410284095.8
申请日:2024-03-13
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: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种顾及伞护种习性的面域生态廊道划定方法和系统,其中,方法包括:获取伞护种基础数据,根据所述伞护种基础数据,得到生境影响因子表数据;其中,所述生境影响因子表数据包括多个生境影响因子;根据所述生境影响因子表数据,得到生境影响因子权重;根据所述生境影响因子权重,得到线性廊道;根据所述线性廊道,得到面域廊道。本发明基于遥感和地理空间数据,通过对伞护种习性的梳理与分析,优化了生态源地提取和阻力面构建的流程,有效提高了生态廊道识别的准确性。识别的生态廊道能满足不同物种的迁徙需求,保护和建设价值更高。
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公开(公告)号:CN117932547A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202410198542.8
申请日:2024-02-22
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: G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/047
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的植被叶面积指数动态估算方法,通过采用基于深度学习算法LSTM模型,利用多个LAI遥感产品和地表反射率数据,反演了不同时间的LAI数据,得到完整的LAI时间序列。该方法不仅可以准确的估算LAI值,而且能够提高LAI的时空连续性,实现了时间和空间连续的LAI的反演。在运用LSTM模型前,先利用双重logistic函数对所选择的LAI遥感观测数据进行融合,双重logistic函数融合技术能够进一步提高原始LAI遥感数据的质量,保证了输入数据的准确性,较大程度上提高了利用LSTM模型估算的可靠性和稳定性。引入了贝叶斯模型平均法以融合基于LSTM模型的多种LAI估算数据,生成最终的LAI数据,进一步保证了LAI数据的时空连续性和一致性,提高了LAI估算数据的准确性。
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公开(公告)号:CN114863291B
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202210416274.3
申请日:2022-04-20
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC: G06V20/13 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/58
Abstract: 本发明公开了一种基于MCL和光谱差异度量的高光谱影像波段选择方法,通过计算波段间的相关系数,构建波段间相关性的邻接矩阵,运用马尔可夫聚类自适应地将波段划分为多个聚簇,并基于聚类结果,设计目标类别监督下的波段差异性度量准则,选择出适于目标地物提取的波段集,最后利用监督分类算法,依据训练样本和测试样本确定最优波段数,实现目标地物的最高精度提取。其显著效果是:充分运用波段间邻近相关性和波段索引距离信息,并且考虑了噪声较大波段和坏道零值波段对聚类的影响,提高了波段聚簇划分的准确性和合理性,实现了选择最优波段和目标地物精准识别,具有解决实际问题的优势。
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公开(公告)号:CN112884791B
公开(公告)日:2021-11-26
申请号:CN202110140509.6
申请日:2021-02-02
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
Abstract: 本发明公开了一种构建大规模遥感影像语义分割模型训练样本集的方法,将已有的遥感影像矢量数据与多期遥感影像进行配准,并依据图斑密度分别通过滑窗算法自动切割提取初级样本集;对初级样本集中每一张图像进行特征提取,并采用聚类算法进行分类,剔除图像质量不佳的样本,获得中间样本集;将中间样本集分批次输入语义分割模型进行迭代优化训练,并在每次迭代优化完成后对样本进行预测,剔除中间样本集中的错误样本,获得目标样本集。其显著效果是:能够避免生成整幅影像且占用空间极大的掩膜,减少滑窗的滑动次数,提高样本的提取速度与数据质量;提高了正确样本在样本集中的纯度,大幅降低了制作大规模样本集的成本。
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公开(公告)号:CN113159122A
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN202110280016.2
申请日:2021-03-16
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心 , 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于社交媒体图像数据的城市风貌分析方法,方法包括:获取社交媒体图像数据;对数据集的样本进行分类和去除噪声;使用卷积神经网络进行风貌学习;对样本不平衡问题进行处理;进行迁移学习;对风貌特征进行聚类;计算城市间的风貌距离;分析城市间的风貌相似性及城市的细粒度风貌。本发明将城市风貌编码为一组向量;解决了社交媒体图像分布的不均衡问题;利用城市风貌向量定义了城市风貌距离,使用该距离能分析出不同城市如何表象出风貌相似和风貌相近的,能分析出风貌距离和地理距离的相关性;使用城市风貌向量为嵌入向量的聚类方法,能够更细致地发现城市细粒度风貌。
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公开(公告)号:CN111008603A
公开(公告)日:2020-04-14
申请号:CN201911246128.5
申请日:2019-12-08
Applicant: 中南大学 , 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)
Inventor: 李朋龙 , 丁忆 , 连蓉 , 马泽忠 , 李晓龙 , 罗鼎 , 肖禾 , 段松江 , 王岚 , 王亚林 , 钱进 , 刘朝晖 , 王小攀 , 魏文杰 , 谭攀 , 曾远文 , 张灿 , 范文武 , 秦成 , 张斌
Abstract: 本发明公开了一种面向大尺度遥感图像的多类目标快速检测方法,包括以下步骤:将大比例尺遥感图像进行裁剪,并通过重新缩放和旋转来增强数据;利用具有串联线性整流函数模块和Inception模块的卷积特征提取器,将所得的图像数据作为输入并输出多个级别的特征;构建多尺度目标提议网络,并利用多尺度目标提议网络将卷积特征提取器输出的特征生成类似目标区域预测框;构建基于融合特征映射的精确目标检测网络,输入带有类似目标区域预测框的图像,利用精确目标检测网络实现精确的目标检测,输出检测结果。实现了具有大尺度变化的遥感图像中的多类目标自动检测,使得对遥感图像的多目标的实时检测成为可能。
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公开(公告)号:CN117973836A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202311720552.5
申请日:2023-12-14
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) , 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种基于生态系统服务供需平衡的生态风险识别方法,包括:根据研究区确定生态服务类型,生态服务类型包括土壤保持、水源涵养、粮食服务和释氧服务;基于生态系统服务类型,计算得到研究区评估期间对应的生态系统服务供需值,采用归一化和加权叠加分析得到研究区生态系统服务供需综合评价指标;根据得到的生态系统服务供需综合评价指标,计算得到研究区生态服务供需比和协调度;根据供需比及协调度,利用趋势检验分析法分别得到评估期间供需比和协调度的变化趋势;基于供需比和协调度的变化趋势,对研究区的生态风险进行识别,得到生态风险识别结果。本发明能够充分考虑生态系统服务供需平衡的变化,提高生态风险识别的准确性。
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公开(公告)号:CN115019123B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202210555496.3
申请日:2022-05-20
Applicant: 中南大学 , 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC: G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0895 , G06N3/091 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像场景分类的自蒸馏对比学习方法,包括:由结构一样的教师网络和学生网络组成长程依赖捕获主干网络模块;获取遥感图像并将图像进行全局切片、局部切片、尺度对齐及数据增强,得到同一张图像的融入尺度信息的不同版本;将全局切片图像送入教师网络、将全局切片图像和尺度对齐后的局部切片图像共同送入学生网络进行自蒸馏对比学习;获得不同版本的图片表征,再经过softmax将表征转化为概率分布,训练网络使学生网络输出的概率分布尽量匹配教师网络输出的概率分布;采用自蒸馏的方式训练神经网络模型;输出场景分类结果。本发明不依赖标签和负样本,可捕捉RSI的全局语义信息,可学习到RSI的多尺度特征。
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