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公开(公告)号：CN102436679B
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201110423561.9
申请日：2011-12-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明属于中分辨率遥感影像离散点DEM构建方法领域，公开了一种基于中值滤波的中分辨率遥感影像离散点DEM构建方法。它包括以下步骤：步骤1：计算卫星成像时刻潮高信息；步骤2：离散卫星成像时刻提取的矢量水边线，步骤3：合并上述步骤离散的等距潮位点，根据遥感影像分辨率构建中值滤波的参考格网，并对所有离散的等距潮位点进行标号，标明其所属格网ID；步骤4：遍历所有格网；步骤5：在中值滤波结果的基础上利用线性内插构建最终的DEM结果。本发明的方法通过中值滤波的方法有效地利用了落在格网内所有离散点的高程信息，提高了离散点高程精度。
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公开(公告)号：CN102768356B
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201210275677.7
申请日：2012-08-03
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种利用多时相雷达数据检测海上静止目标的方法。该方法使用的数据为多时相的ENVISATASAR影像，首先对于多景ENVISATASAR数据使用基于双参数的恒虚警率（CFAR）算法提取海上目标，针对ENVISATASAR数据提出了优选的算法参数，使得双参数CFAR适用于ENVISATASAR数据。对于多时相的海上目标，使用一种基于RANSAC算法的海上目标点匹配方法进行匹配，经匹配后的点目标中相互重合的点就为海上静止目标。该方法能够有效地检测海上钻井平台等海上静止目标，从而快速、及时、准确地监测海域石油开发等资源和环境状况。
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公开(公告)号：CN102520401B
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201110432421.8
申请日：2011-12-21
Applicant: 南京大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种基于LiDAR数据的建筑物区域提取方法，属于LiDAR数据提取建筑物的方法领域。其步骤包括：LiDAR数据前期处理；对原始LiDAR数据重采样；反向迭代数学形态学滤波；分离建筑物与密集树木。本发明直接对3D点云数据进行处理，而不是将点云转化为深度图像，避免了转化过程中信息的损失和转化过程中增加的计算量；同时通过反向渐进迭代使用不同窗口进行数学形态学滤波操作，基本消除了地形起伏对数学形态学滤波中建筑物提取的影响，能取得较高的提取精度；本发明能够从大范围的LiDAR数据中快速、准确地提取出属于建筑物区域的LiDAR点，能够为城市的三维建模提供可靠的数据支持。
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公开(公告)号：CN103020342A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210512462.2
申请日：2012-12-04
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓和角点的方法，首先使用分层次的格网密度方法从地面LiDAR数据中提取建筑物轮廓；在此基础上使用轮廓延伸密度方法对提取的建筑物轮廓进行恢复，即得到完整的建筑物轮廓；若需提取角点则将完整的建筑物轮廓投影到三维坐标系的XY平面内寻找二维相交点，如果任两条构成相交点的轮廓的高程差小于1m，则判定两条轮廓在实际的三维空间中相交，两条轮廓的相交点为一个地面角点，并将所述两条轮廓的高程均值作为该地面角点的高程。本发明所用的格网密度方法、格网密度阈值的理论估计确定方法、轮廓密度延伸的方法，保证了从地面LiDAR数据中提取准确的建筑物轮廓线段和高精度的地面角点；并且实现了自动化提取，大大提高了数据处理效率。
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公开(公告)号：CN102013015B
公开(公告)日：2013-03-06
申请号：CN201010572413.9
申请日：2010-12-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种面向对象的遥感影像海岸线提取方法，属于全自动遥感影像海岸线提取领域。其步骤为：遥感影像滤波处理；选择分割算法对遥感影像进行分割；利用样本点对分割后的遥感影像进行分类；利用种子生长的方法提取出海水区域；最后利用相应的判别准则提取海岸线。本发明提高了现有海岸线提取算法的准确性，通过面向对象的方法经过分割分类处理提高了海水提取的正确率，保证了海岸线提取的准确性。由于海岸线变化较为频繁，本发明为国家各级基础地理信息数据库海岸线信息的维护与更新提供便利。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102054274B
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201010566910.8
申请日：2010-12-01
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种海岸带水体遥感信息全自动提取方法，属于遥感信息全自动提取方法领域。其步骤包括遥感影像分割、水体信息粗提取和水体信息精提取三个阶段，过程中进行了两次尺度转换，其一为从像元到对象的转换，属于自下向上的尺度转换，其二为从全域到局部的转换，属于自上向下的尺度转换。相较现有技术，本发明实现了一种在尺度转换框架中融入地学知识和数据挖掘相结合的方法，整个方法具有零样本、零参数的特性，完全自动化运行。本发明能够适应各海域多类型海岸带环境，具有较好的稳定性，其提取结果精度较高，对细节信息的提取完整性和连续性均优于经典方法，能够直接应用于国家各级基础地理信息数据库遥感专题信息的维护与更新。
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公开(公告)号：CN102591622A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201110441700.0
申请日：2011-12-27
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于相似变换模型的栅格数据坐标转换并行方法，属于高性能地理计算领域。其步骤为：步骤1：并行初始化；步骤2：用户输入参数；步骤3：调用GDAL数据读写数据函数；步骤4：确定坐标转换类型及转换步骤；步骤5：进行源文件边界采样及坐标变换；步骤6：对目标文件平均分块；步骤7：各进程对数据块的边界进行采样及坐标变换；步骤8：读取数据块数据、源文件中与数据块对应范围内的数据，存入数组；步骤9：对数据块中每一像元的坐标进行由目标参考系到源目标参考系的转换；步骤10：计算像元在各波段的值并赋给数组中该像元点相应元素；步骤11：将数据块数组写入目标文件。本发明可有效提高栅格数据坐标转换数据量和效率。
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公开(公告)号：CN102013015A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010572413.9
申请日：2010-12-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种面向对象的遥感影像海岸线提取方法，属于全自动遥感影像海岸线提取领域。其步骤为：遥感影像滤波处理；选择分割算法对遥感影像进行分割；利用样本点对分割后的遥感影像进行分类；利用种子生长的方法提取出海水区域；最后利用相应的判别准则提取海岸线。本发明提高了现有海岸线提取算法的准确性，通过面向对象的方法经过分割分类处理提高了海水提取的正确率，保证了海岸线提取的准确性。由于海岸线变化较为频繁，本发明为国家各级基础地理信息数据库海岸线信息的维护与更新提供便利。
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公开(公告)号：CN110532918A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910772316.5
申请日：2019-08-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时间序列遥感影像的离岸风电场时空属性确定方法，该方法联合使用了海量的多源长时间序列光学遥感数据，较高的空间和时间分辨率增强了遥感图像检测的鲁棒性，大大提高了对海上目标的监测能力，可以快速自动识别大尺度海上风电场的时空属性。本方法执行步骤简单易行，在提取区域乃至全球离岸风电场的效果较好。本发明使用长时间、大空间覆盖范围的光学影像数据，利用一种优化的统计滤波和滑动窗口，实现了大空间尺度上的离岸风电场的准确提取。这项发明有助于编制一份详细的，可及时和有效更新的海上风电场时空属性清单，可补充官方数据库。同时这为今后海洋风能资源管理和评价开发区域对海洋生态系统的潜在影响提供科学参考。
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