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公开(公告)号：CN118397378A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410845304.1
申请日：2024-06-27
申请人： 湖南科技大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V20/10 , G06T17/05
摘要： 本发明公开了一种坡体单元分类与提取方法、系统、设备及存储介质，属于滑坡灾害风险评估和防治领域，其中坡体单元分类与提取方法包括以下步骤：基于数字高程模型DEM进行地形分析，筛选特征地形因子：曲率、地形起伏度、坡度；结合研究区微地貌特征，界定阈值，对各地形因子进行分类分级划分，制定坡体单元分类方案；基于小流域‑山体‑斜坡‑坡体体系初步划分坡体单元；融合高分影像和高精度DEM，基于三维虚拟场景特征优化坡体单元。本发明针对区域微地貌特征形成不同坡体单元类型，反映区域内复杂地形地貌特征，既为滑坡灾害遥感判识提取提高了准确度，降低了误判率、错分率，又为滑坡灾害监测预警决策部署、防治工程参数设计提供参考依据。
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公开(公告)号：CN109858571B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910182611.5
申请日：2019-03-12
申请人： 湖南科技大学
发明人： 王艳军
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于正态分布和聚类的激光雷达点云电力线分类方法，包括以下步骤：（1）对原始点云数据进行预处理，建立数字地形模型，利用高程滤波进行电力线候选点粗提取；（2）针对粗提取后的电力线候选点数据，基于正态分布变换算法实现三维空间上电力线候选点的进一步优化提取；（3）针对优化提取后的电力线候选点数据，利用均值聚类算法实现电力线点的精确提取。本发明可以在城区林区等多种复杂环境的激光雷达点云数据中实现电力线分类，并提供准确的电力线提取结果，极大地提高了点云数据分类效率，为多种点云数据分类提供了新思路，为电力线巡检等工作提供了精确全面的分析数据。
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公开(公告)号：CN109858571A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910182611.5
申请日：2019-03-12
申请人： 湖南科技大学
发明人： 王艳军
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于正态分布和聚类的激光雷达点云电力线分类方法，包括以下步骤：（1）对原始点云数据进行预处理，建立数字地形模型，利用高程滤波进行电力线候选点粗提取；（2）针对粗提取后的电力线候选点数据，基于正态分布变换算法实现三维空间上电力线候选点的进一步优化提取；（3）针对优化提取后的电力线候选点数据，利用均值聚类算法实现电力线点的精确提取。本发明可以在城区林区等多种复杂环境的激光雷达点云数据中实现电力线分类，并提供准确的电力线提取结果，极大地提高了点云数据分类效率，为多种点云数据分类提供了新思路，为电力线巡检等工作提供了精确全面的分析数据。
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公开(公告)号：CN104598614A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510050492.X
申请日：2015-01-30
申请人： 湖南科技大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30241 , G06F17/2785 , G06F17/30356 , G06F17/30377 , G06F17/3038 , G06F17/30575
摘要： 本发明公开了一种基于地理语义的数据多比例尺模态扩散更新方法，实现地理语义关联的多比例尺数据模态化的扩散更新，包括以下步骤：（1）应用概念格缩减/扩增方式建立研究领域的地理本体语义及其模型，构建多比例尺空间数据库；（2）应用模糊粗糙集理论进行地理空间对象语义适度的相互转换，实现语义层次不同类型地理要素的构建转化；（3）基于多比例尺空间数据库及其语义信息，进行地理要素变化检测的语义判别与评估；（4）对增量更新数据包应用多比例尺地图综合扩散更新结果。本发明能够在分布式网络环境地理信息集成共享中，实现多比例尺地理数据多版本数据更新、增量更新及在线联动更新服务。
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公开(公告)号：CN118968319A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411443831.6
申请日：2024-10-16
申请人： 湖南科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于GEE‑SAR的滑坡灾害判识提取方法、系统及设备，属于滑坡灾害监测技术领域，包括步骤为：基于GEE云平台智能优选遥感数据，在线批量处理影像，建立时序遥感影像数据集；针对高山密林区特征，提出基于#imgabs0#震前震后差异变化检测方法，构建#imgabs1#指数，基于#imgabs2#相干性变化特征，利用前后时相影像的#imgabs3#后向散射率差异性建立#imgabs4#函数；融合#imgabs5#指数和#imgabs6#相干性建立滑坡灾害综合判识模型#imgabs7#。本发明针对高山密林区存在的滑坡灾害遥感判识漏判、误判问题，构建了滑坡智能判识模型与方法，实现了滑坡灾害准确判识，为滑坡隐患点的预警信息发布提供辅助决策。
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公开(公告)号：CN115063555A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210820067.4
申请日：2022-07-12
申请人： 湖南科技大学
摘要： 本发明公开了一种高斯分布区域生长的车载LiDAR点云行道树提取方法，包括以下步骤：对原始车载LiDAR点云数据进行预处理；根据树干的竖直线性特征定位单棵树的位置，并基于高斯分布的区域生长算法聚类提取树干点云；应用优化种子点选取方法的区域生长算法分别提取每棵树的树冠点云；基于树干的几何规则剔除伪树干，自动匹配提取的树干点和树冠点，并以Voronoi图约束分割树组。本发明解决了弯曲或不规则树干的分类提取、树冠点密度小导致结果完整性低与树干点严重缺失等问题，为道路环境安全信息化管理和林木生物量估算提供支撑。
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公开(公告)号：CN109948682B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201910183263.3
申请日：2019-03-12
申请人： 湖南科技大学
发明人： 王艳军
摘要： 本发明公开了一种基于正态随机抽样分布的激光雷达点云电力线分类方法，包括以下步骤：（1）对原始点云数据进行预处理，建立数字地形模型，利用高程滤波进行电力线候选点粗提取；（2）针对粗提取后的电力线候选点数据，基于正态分布变换算法实现三维空间上电力线候选点的进一步优化提取；（3）针对优化提取后的电力线候选点数据，采用随机抽样一致性算法原理在二维空间中实现电力线点的精确提取。采用本发明的方法可以在城区林区等多种复杂环境的激光雷达点云数据中实现电力线分类，并提供准确的电力线提取结果，极大地提高了点云数据分类效率，为多种点云数据分类提供了新思路，为电力线巡检等工作提供了精确全面的分析数据。
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公开(公告)号：CN113763280A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111080346.3
申请日：2021-09-15
申请人： 湖南科技大学
发明人： 王艳军
摘要： 本发明公开了一种用于点云去噪的基于空间层次拓扑关系的区域生长算法，包括以下步骤：将原始点云数据分割为规则三维格网，选取区域增长的初始种子点；以初始种子点为中心构建球形邻域，基于三维空间拓扑生成主要区域生长方向；在种子点球形邻域点集内搜寻各主要方向的候选种子点并以候选种子点集分别为球心进行球形邻域搜索；将各个主方向的球形邻域与中心种子点的球形邻域合并并将邻域内的点标记为内点，以主方向上候选种子点作为新的区域生长种子点继续迭代执行全部LiDAR点集。本发明可面向大范围密集点云去噪，剔除与主要地物无拓扑关系的悬浮异物噪声簇，简化LiDAR点云数据和提高点云特征因子提取的准确性，为后续LiDAR点云数据处理分析提供基础支撑。
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公开(公告)号：CN118644082A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411092246.6
申请日：2024-08-09
申请人： 湖南科技大学
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F30/27 , G06F18/27 , G06F119/12 , G06F119/02
摘要： 本发明属于地质灾害风险评估技术领域，公开了一种多时间尺度人口空间化的地质灾害易损性评估方法，包括以下步骤：S1、对研究区的人口分布进行多时间尺度空间化；S2、划分地质灾害易损性评价单元；S3、对各个易损性指标进行计算；S4、构建地质灾害易损性评价模型；S5、不同时间尺度下易损性评估结果分析。本发明采用上述一种多时间尺度人口空间化的地质灾害易损性评估方法，识别高风险易损区，提前进行各种灾前准备工作，提高防御灾害能力，优化应急资源配置，充分考虑地质灾害的易损度，提高救援效率，减少经济、人口损失，指导城乡规划和土地利用，充分考虑灾害的易损性程度，减少灾害带来的影响，降低灾害带来的经济损失和人口伤亡。
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