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公开(公告)号：CN115526098B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211120240.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 国家能源投资集团有限责任公司 , 北京低碳清洁能源研究院 , 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种矿区地表植被叶面积指数遥感计算方法及电子设备其方法包括：S1、利用构建的PROSAIL耦合模型耦合卫星传感器的遥感数据及结合地面实测光谱、参数数据建立植被参数反演模型；S2、搭建包含植被参数反演模型的人工深度神经网络，采用蚁群算法以均方误差作为蚂蚁的适应度值、以蚂蚁种群确定的最短路径作为最优的初始权重和偏置参数赋给人工深度神经网络进行训练与测试；S3、通过植被参数反演模型输入矿区地表植被遥感数据，然后输出叶面积指数。本发明对矿区进行长时序高时空分辨率叶面积指数遥感监测，提高了叶面积指数反演的精度，为矿区植被状况监管的信息化提供依据，为矿区生态治理和生态恢复提供决策技术支持。
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公开(公告)号：CN115526098A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211120240.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 国家能源投资集团有限责任公司 , 北京低碳清洁能源研究院 , 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种矿区地表植被叶面积指数遥感计算方法及电子设备其方法包括：S1、利用构建的PROSAIL耦合模型耦合卫星传感器的遥感数据及结合地面实测光谱、参数数据建立植被参数反演模型；S2、搭建包含植被参数反演模型的人工深度神经网络，采用蚁群算法以均方误差作为蚂蚁的适应度值、以蚂蚁种群确定的最短路径作为最优的初始权重和偏置参数赋给人工深度神经网络进行训练与测试；S3、通过植被参数反演模型输入矿区地表植被遥感数据，然后输出叶面积指数。本发明对矿区进行长时序高时空分辨率叶面积指数遥感监测，提高了叶面积指数反演的精度，为矿区植被状况监管的信息化提供依据，为矿区生态治理和生态恢复提供决策技术支持。
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公开(公告)号：CN110423028B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201910745618.3
申请日：2016-11-18
Abstract: 本发明涉及一种提高磷酸镁水泥基材料抗水性能的方法，包括以下步骤：步骤一、取重烧氧化镁粉、磷酸一铵、缓凝剂，配制成磷酸镁水泥基材料粉料；步骤二、取所述步骤一制得的磷酸镁水泥基材料粉料，外掺外加料制成磷酸镁水泥基材料浆体，所述外加料包括硫酸镁。本发明独辟蹊径，解决了现有技术中磷酸镁水泥基材料凝结快、水化热早期集中释放、早期水养护强度损失严重等技术问题。
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公开(公告)号：CN114549972A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210050976.4
申请日：2022-01-17
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 中国自然资源航空物探遥感中心 , 北京数论科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种露天矿采场提取方法、装置、设备、介质及程序产品，包括：获取露天采场的待检测遥感影像，并对待检测遥感影像进行降采样；将降采样后的待检测遥感影像输入至Faster R‑CNN，得到露天采场的矩形范围信息；基于矩形范围信息，在待检测遥感影像上进行截取，得到影像块，并在影像块上叠加NDVI和RRI波段得到具有红、绿、蓝、近红、NDVI、RRI六个波段的待提取影像；将待提取影像输入至改进的U‑Net网络，得到露天采场提取结果。本发明用以解决现有技术中消耗计算机内存和运行时间，以及识别露天矿采场的精度低的缺陷，实现了提升定位和提取的计算效率和精度。
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公开(公告)号：CN113887459B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111185384.5
申请日：2021-10-12
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 中国自然资源航空物探遥感中心 , 北京数论科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Unet++的露天矿区采场变化区域检测方法，其方法如下：A、获取至少两个年份的采场样本数据集，采场样本数据集中的数据为露天矿区采场的高分辨率遥感影像；B、基于Pytorch设计构建改进的Unet++网络模型，Unet++网络模型以Unet++作为基础网络结构，引入可变形卷积模块和CBAM注意力机制模块，CBAM注意力机制模块包括通道注意力模块和空间注意力模块；C、Unet++网络模型训练：利用训练数据集对Unet++网络模型进行训练并得到训练后的Unet++网络模型。本发明将多尺度可变形卷积引入Unet++网络模型并用于露天矿区场景特征提取，提高了鲁棒性与识别精度；通过在可变形卷积Unet++网络中加入深度学习注意力机制，增强模型对实质性变化类特征的学习与敏感程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113920262A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111201530.9
申请日：2021-10-15
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 国家能源投资集团有限责任公司 , 北京低碳清洁能源研究院 , 神华北电胜利能源有限公司
Abstract: 本发明公开了一种增强边缘取样与改进Unet模型的矿区FVC计算方法，A、矿区场景下地面植被参数数据采集；B、构建基于扩大选区交叉重叠法的样本数据集；C、构建并训练改进Unet神经网络模型；D、利用改进Unet神经网络模型计算矿区植被覆盖度。本发明首先通过无人机飞行采集遥感数据以及地面土壤植被覆盖度、布设地面控制点构建植被相关数据采集体系，为植被覆盖度计算提供数据基础，然后利用扩大选区交替重叠取样法对训练样本数据进行分割提取组建植被覆盖度样本数据库，最后利用改进Unet网络模型进行模型训练与构筑植被覆盖度网络关系模型，进而精确推演出植被覆盖度厘米级别信息数据，为矿区生态环境监测管理、矿区开采发展计划提供有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN113919227A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111201312.5
申请日：2021-10-15
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 国家能源投资集团有限责任公司 , 北京低碳清洁能源研究院 , 神华北电胜利能源有限公司
Abstract: 本发明公开了一种矿区生态时间累积效应点与空间累积范围识别方法，A、构建矿区生态质量指数，B、构建矿区生态扰动时空累积效应指数，C、构建驱动因子数据集与地理时空加权人工神经网络模型，进而构建矿区MESCEI时间序列数据集与MESCEI指数空间序列数据集，通过数据拟合坐标系模型在直角坐标系中拟合时间累积曲线并识别曲线拐点，通过数据拟合坐标系模型在直角坐标系中拟合空间影响曲线并识别空间影响范围。本发明建立遥感反演模型并反演得到矿区生态质量指数，构建地理时空加权人工神经网络模型，然后由此构建出MESCEI时间序列数据集与MESCEI指数空间序列数据集，实现了矿区生态的时间累积效应点与空间累积范围的识别，为矿区生态管理提供数据支持。
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公开(公告)号：CN113128134B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110669285.8
申请日：2021-06-17
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种矿区生态环境演变驱动因子权重量化分析方法，对植被、土壤、水体、大气以及生态功能进行长时间尺度上高频次定量反演，获取连续空间的生态因子及气候气象、地理地貌、人类活动三类驱动因子数据集，然后结合统计再分析数据、土地利用分类数据，在高维度空间对参量数据进行叠加构建生态演变大数据立方体，接着以纯数据驱动的角度建立矿区生态演变的地理时空加权人工神经网络对各参量之间的驱动关系进行模拟，最后采用高维数据下的矿区生态驱动因子定权法来量化各因子的权重，从而计算出驱动因子权重立方体，得到了矿区生态环境演变过程中在不同空间位置下的主导驱动因子及其权重，为探索矿区生态环境演变机理提供了客观的数据。
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公开(公告)号：CN111782745B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010594839.8
申请日：2020-06-28
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种时空大数据网格编码高效可视化方法及系统，其系统包括时空大数据可视化模型、时空数据库、采集模块、网格编码模块和可视域数据可视化处理模块，时空大数据可视化模型上构建有网格化编码索引数据结构；时空大数据可视化模型上设置有可视域选定模块，可视域数据可视化处理模块包括可视化主线程模块和数据请求子线程模块。本发明可以根据需要在时空大数据可视化模型上选取或设定可视域，数据请求子线程按照可视域编码索引数据集合查询对应可视域的时空数据并传输至可视化主线程进行可视化表达，具有数据查询、可视化表达、可视化加载质量效率高等优点，显著提高了数据加载及可视化的流畅度。
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公开(公告)号：CN110555992B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910858069.0
申请日：2019-09-11
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开一种基于GPS轨迹数据的出租车行驶路径信息提取方法，包括如下步骤：(1)数据预处理；(2)出租车行驶路径OD点的提取；(3)出租车行驶轨迹识别；(4)基于距离、方向、可达性准则的地图匹配，步骤(3)中提取出的出租车行驶轨迹中各轨迹点为进行地图匹配的待匹配点；(5)出租车行驶路径重构。本发明提供了一种基于GPS轨迹数据的出租车行驶路径信息提取方法。在GPS定位存在误差、部分数据质量不高的条件下，该方法能准确地提取出租车OD点、重构出租车空载和载客行驶路径，从而完成出租车行驶路径信息的提取，且重构结果准确度均大于75％。
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