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公开(公告)号：CN115761486B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202211420265.8
申请日：2022-11-15
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
Abstract: 本发明提供一种基于多期稻田影像特征的水稻种植区判定方法和系统，其中，方法包括：获取水稻的耕作制度和物候信息，确定水稻收割后及种植初期和/或灌浆期的至少两个特定时期，获取多期初始遥感影像并进行预处理，得到第一期遥感影像、第二期遥感影像和/或第三期遥感影像；获取水田矢量数据，对第一期遥感影像进行空间约束，结合第一期遥感影像呈现的纹理和光谱特征，判定初始水稻种植区；根据第二期遥感影像和/或第三期遥感影像呈现的光谱特征，判定水稻干扰区；基于空间叠加技术，在初始水稻种植区中剔除水稻干扰区，获取目标水稻种植区。本发明实现了在复杂山地背景下对水稻种植区的精准判定，且能够得到便于识别和管理的水稻种植区范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113469052B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202110747982.0
申请日：2021-07-02
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征反卷积的超分辨率建筑物精细识别方法，包括步骤：制作训练样本集；构建包括编码器模块、解码器模块、多尺度特征反卷积模块、特征融合模块与类别判定模块的超分辨率语义分割卷积神经网络；输入所述训练样本集对超分辨率语义分割卷积神经网络进行训练；采用训练后的超分辨率语义分割卷积神经网络对待识别影像进行处理，获得识别结果。其显著效果是：提出了基于多尺度特征反卷积的超分辨率语义分割网络MLSRSS‑Net，综合了编码器的多尺度初级特征反卷积上采样和解码器的高级对象语义特征反卷积上采样，实现了输入为较低空间分辨率的遥感影像，输出为高空间分辨率的建筑物语义图，显著提高了目标提取精度。
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公开(公告)号：CN113469052A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110747982.0
申请日：2021-07-02
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征反卷积的超分辨率建筑物精细识别方法，包括步骤：制作训练样本集；构建包括编码器模块、解码器模块、多尺度特征反卷积模块、特征融合模块与类别判定模块的超分辨率语义分割卷积神经网络；输入所述训练样本集对超分辨率语义分割卷积神经网络进行训练；采用训练后的超分辨率语义分割卷积神经网络对待识别影像进行处理，获得识别结果。其显著效果是：提出了基于多尺度特征反卷积的超分辨率语义分割网络MLSRSS‑Net，综合了编码器的多尺度初级特征反卷积上采样和解码器的高级对象语义特征反卷积上采样，实现了输入为较低空间分辨率的遥感影像，输出为高空间分辨率的建筑物语义图，显著提高了目标提取精度。
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公开(公告)号：CN118918470B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410951771.2
申请日：2024-07-16
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: 本发明提供一种基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法和装置，其中，方法包括：获取监测区的遥感影像，并根据遥感影像计算得到监测区的反射率数据；基于反射率数据对遥感影像进行分层处理，并过滤干扰项，得到分层图像，干扰项包括云层、冰层及雪层；根据分层图像，得到监测区的空间底层，空间底层包括湿地植被层；通过预设的点云模型对湿地植被层进行点云坐标布局，生成数据浮点层；根据监测周期，将数据浮点层与上一周期的历史数据浮点层进行云坐标比对，得到差异化数值，对差异化数值进行评估得到湿地植被退化评估结果。本发明能够实现对湿地植被的高精度自动化监测，提高了监测效率，有助于及时发现湿地植被退化趋势。
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公开(公告)号：CN118918470A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410951771.2
申请日：2024-07-16
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: 本发明提供一种基于卫星遥感影像的湿地植被退化监测方法和装置，其中，方法包括：获取监测区的遥感影像，并根据遥感影像计算得到监测区的反射率数据；基于反射率数据对遥感影像进行分层处理，并过滤干扰项，得到分层图像，干扰项包括云层、冰层及雪层；根据分层图像，得到监测区的空间底层，空间底层包括湿地植被层；通过预设的点云模型对湿地植被层进行点云坐标布局，生成数据浮点层；根据监测周期，将数据浮点层与上一周期的历史数据浮点层进行云坐标比对，得到差异化数值，对差异化数值进行评估得到湿地植被退化评估结果。本发明能够实现对湿地植被的高精度自动化监测，提高了监测效率，有助于及时发现湿地植被退化趋势。
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公开(公告)号：CN115761486A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211420265.8
申请日：2022-11-15
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
Abstract: 本发明提供一种基于多期稻田影像特征的水稻种植区判定方法和系统，其中，方法包括：获取水稻的耕作制度和物候信息，确定水稻收割后及种植初期和/或灌浆期的至少两个特定时期，获取多期初始遥感影像并进行预处理，得到第一期遥感影像、第二期遥感影像和/或第三期遥感影像；获取水田矢量数据，对第一期遥感影像进行空间约束，结合第一期遥感影像呈现的纹理和光谱特征，判定初始水稻种植区；根据第二期遥感影像和/或第三期遥感影像呈现的光谱特征，判定水稻干扰区；基于空间叠加技术，在初始水稻种植区中剔除水稻干扰区，获取目标水稻种植区。本发明实现了在复杂山地背景下对水稻种植区的精准判定，且能够得到便于识别和管理的水稻种植区范围。
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