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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：CN110443816A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910729774.0
申请日：2019-08-08
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) , 武汉大学
Inventor： 胡艳 , 李朋龙 , 连蓉 , 王亚林 , 张泽烈 , 徐永书 , 李怡静 , 胡翔云 , 丁忆 , 罗鼎 , 段松江 , 吴凤敏 , 王小攀 , 陈静 , 钱进 , 范文武 , 刘建 , 李晓龙 , 郑中 , 谭攀
Abstract: 本发明公开了一种基于道路交叉口检测的遥感影像上城市道路提取方法，包括步骤：建立道路交叉口模型，基于遥感影像提取初始道路线；对初始道路线进行求交运算提取初始道路交叉点，并构建初始道路网络；基于影像分割和交叉口轮廓形状分析法对初始道路交叉点进行检测与验证，获取交叉点的类型及其连通的道路方向；根据交叉点的类型选取正确的交叉点，结合其连通的道路方向，构建目标城市道路网络。其显著效果是：基于道路交叉口提取城市道路，为城市道路网提取提供了稳定可靠的提取结果，完整度、准确率更高，有效克服了现有技术中算法不具备普适性、对道路特征和地物情况要求较高等不足。
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公开(公告)号：CN117315455A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202310046948.X
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: 本发明通过高分辨的遥感影像设计云信息表征指数、自适应阈值分割初步提取云体、几何特征过滤非云对象和提纯云体、设计形态学滤云算子进一步提纯精化，最后通过云体栅格转为矢量并统计云量实现检测，相比于机器学习和深度学习云检测方法对样本数据的依赖，本发明人工参与少、自动化程度高、检测结果具有显著的云团几何形态优势，仅利用云层的亮度和几何形态特征，实现对高分辨率遥感影像自动化精准云检测，检测过程简单，可为高分辨率影像的质量检查、无云影像筛选，以及云覆盖区域的影像补采、填补生成无云影像等生产工序提供支撑，具有较强的泛化性和实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117036756A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310994138.7
申请日：2023-08-08
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: G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于变分自动编码器的遥感图像匹配方法及系统，包括：步骤S1：获取遥感影像图像上的待匹配图像块；步骤S2：利用变分自编码器提取所述待匹配图像块和对应遥感影像底图的特征，获得所述待匹配图像块和所述遥感影像图像的各兴趣点集；步骤S3：将各所述兴趣点集进行特征尺度和主导方向分配；步骤S4：使用归一化互相关匹配算法对所述步骤S3中特征尺度和主导方向分配后的兴趣点集进行匹配，得到匹配度矩阵得分，根据所述匹配度矩阵得分确定最佳匹配区域。本发明提高了遥感图像匹配的精度和工作效率。
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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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公开(公告)号：CN112994780B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110207233.9
申请日：2021-02-24
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
Abstract: 本发明公开了一种多源卫星影像数据接收实时监控与信息推送方法，包括步骤：首先，建立多源卫星影像数据组织格式信息表；其次，对服务器资源池进行持续动态监控，及时发现最新接收到的卫星影像；然后，基于接收的多源卫星影像及其配置文件，自动获取多源卫星影像数据信息；最后，按日自动统计影像信息并生成卫星影像接收情况简报，定时将影像简报传输至私有云并推送至相关用户手机端。其显著效果是：实现了多源卫星影像数据接收实时监控、信息自动提取与统计、卫星影像接收情况简报生成与推送，显著提高了多源卫星影像接收情况推送工作的自动化程度与效率，解决了现有工作模式中人工作业周期长、效率低、影像信息提取易漏易错等问题。
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公开(公告)号：CN112883839A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110140498.1
申请日：2021-02-02
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应样本集构造与深度学习的遥感影像解译方法，包括步骤：对样本总集进行特征提取，并对提取的特征进行聚类，构建视觉词袋模型的特征词典，得到样本子集；构建基于深度学习网络的解译模型，并先后输入样本总集和聚类的样本子集对解译模型进行训练，分别得到总解译模型和与各样本子集相对应的子解译模型；采用总解译模型以及根据待解译遥感影像的影像特征选取的合适的若干子解译模型，对待解译遥感影像进行自适应解译。其显著效果是：通过聚类的自动化、分布式手段快速建立海量遥感影像的样本库，并利用机器深度学习技术对样本库数据进行训练，获得适应于不同场景的智能解译模型，解译精度高，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN112017178A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010936212.6
申请日：2020-09-08
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双时相差值图像法的遥感图像区域变化检测方法，包括步骤：构建包括差值图像生成模块、特征提取网络、提案区生成网络、对齐层与变化区域检测模块的卷积神经网络模型，输入训练样本数据，初始化并采用端到端的方式训练卷积神经网络模型；输入待检测遥感图像，获得变化区域检测结果。其显著效果是：有效解决了出现错误变化、伪变化的问题；减少了池化带来的特征不重合，能够大大地提高了检测精度和kappa系数。
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