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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：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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111008603B
公开(公告)日：2023-04-18
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
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
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：CN111079604A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911243920.5
申请日：2019-12-06
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)
Inventor： 丁忆 , 李朋龙 , 罗鼎 , 张泽烈 , 李晓龙 , 肖禾 , 马泽忠 , 段松江 , 刘金龙 , 王亚林 , 吴凤敏 , 钱进 , 刘朝晖 , 曾远文 , 魏文杰 , 林熙 , 范文武 , 刘建 , 黄印 , 卢建洪
Abstract: 本发明公开了一种面向大尺度遥感图像的微小目标快速检测方法，包括步骤：利用轻量级的残差结构构建Tiny-Net模块，并对输入的遥感图像进行特征图提取；搭建全局注意力模块；在全局注意力模块后依次连接分类器与检测器，并利用分类器检测当前输入图像块中的目标；对检测出的目标采用k-means聚类方法得到k个尺度的先验框；使用区域提案网络得到提案区域，并采用位置敏感的ROI池化对提案区域进行池化；训练网络，并利用训练好的网络对新输入的遥感图像进行微小目标的精确检测定位。其显著效果是：实现了快速精确的检测大尺度遥感图像中的微小目标，使得对大尺度遥感图像的目标实时检测成为可能。
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公开(公告)号：CN118014158B
公开(公告)日：2024-06-28
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：CN116342738A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310083918.6
申请日：2023-01-31
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GIS的禁捕矢量范围自动提取和图示制作方法，包括：通过获取制图区域范围内的河流数据、禁捕范围起止点和制图数据，对禁捕范围起止点进行矢量化，并合并获取的河流数据，得到有效河流数据，根据有效河流数据提取并简化目标河流中心线，根据禁捕范围起止点与目标河流中心线，获取对应的两条垂线，并基于两条垂线对有效河流数据进行裁剪，得到禁捕矢量范围，构建制图模板，设置地图制图参数，确定地图的分割单元，在分割单元中，结合禁捕矢量范围和制图参数，基于制图模板生成禁捕范围图示。本发明能够实现禁捕矢量范围的快速准确提取，获取精准的禁捕范围图示，简化了禁捕范围图示的生成方法，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN110991359A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911243932.8
申请日：2019-12-06
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)
Inventor： 丁忆 , 李朋龙 , 曾安明 , 李晓龙 , 马泽忠 , 肖禾 , 罗鼎 , 段松江 , 胡艳 , 王岚 , 陈静 , 刘金龙 , 刘朝晖 , 魏文杰 , 谭攀 , 范文武 , 林熙 , 刘建 , 叶涛 , 袁力
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度深度卷积神经网络的卫星图像目标检测方法，包括步骤收集卫星图像训练数据集，并进行样本标注；对卫星图像训练数据集进行预处理；搭建多尺度深度卷积神经网络；将预处理后的训练数据集输入到基于所述多尺度深度卷积神经网络的目标检测框架进行训练，获得训练好的目标检测神经网络；输入待检测卫星图像集，采用训练好的所述目标检测神经网络进行目标检测，输出识别结果。其显著效果是：提高了网络对于细粒度特征的检测结果以及区分不同物体的能力，改善了对于小物体和密集物体群的检测效果，具有更强的鲁棒性，有效地提高了目标检测效率，降低了硬件需求。
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