公开(公告)号：CN107944710A

公开(公告)日：2018-04-20

申请号：CN201711211766.4

申请日：2017-11-28

Applicant: 南京大学

Inventor： 黄秋昊 ,  李满春 ,  陈振杰 ,  刘嘉旺 ,  徐朗 ,  庄逐舟 ,  刘嘉勋

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06Q10/0637 ,  G06K9/6269 ,  G06Q10/06393 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量机的村庄用地复垦规划方法，步骤包括：获取待复垦规划研究区的村庄用地信息；建立研究区村庄用地的空间和属性数据库；对复垦规划相关环境变量进行量化并存储；对村庄用地的属性数据进行量化处理；将复垦规划结果用数值代替并添入数据库；通过支持向量机方法进行数值分析并获得分类依据；使用分类依据分类研究区获得规划结果。本发明对多元的复垦规划影响因子能够科学理性的做出合理分类，折衷各个影响因子之间不显著的交互作用以及尽可能减少主观因素的影响，能够给予大范围村庄用地的复垦规划方案，指导土地复垦过程中的合理定夺，使复垦效益和效率提高显著。

公开(公告)号：CN103236067B

公开(公告)日：2015-11-18

申请号：CN201310172271.0

申请日：2013-05-10

Applicant: 南京大学

Inventor： 李满春 ,  程亮 ,  王亚飞 ,  钟礼山 ,  陈小雨 ,  刘永学 ,  陈振杰 ,  李飞雪 ,  黄秋昊 ,  陈伟

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明涉及一种像素级SAR影像时间序列构建的局部自适应配准方法，方法如下：数据预处理之后从主从影像上提取同名特征点对，使用最小二乘法计算二次多项式参数并计算匹配总体误差，然后比较匹配总体误差与给定阈值的大小，若匹配总体误差小于或等于给定阈值，则从影像与主影像的位置关系由上述二次多项式确定，最后进行影像配准；反之，若总误差大于给定阈值，则进行误差点聚类获取畸变区域，将主、从影像的正常区域作为一对新主从影像，畸变区域作为另一对新主从影像，对两对新的主、从影像重复计算二次多项式参数及以后的步骤，直至所有新主、从影像的同名特征点对匹配总体误差小于给定阈值，然后进行影像配准。

公开(公告)号：CN102930525B

公开(公告)日：2015-04-15

申请号：CN201210342566.3

申请日：2012-09-14

Applicant: 武汉大学 ,  南京大学

Inventor： 龚健雅 ,  程亮 ,  李满春 ,  胡灵 ,  刘永学 ,  陈振杰 ,  王结臣

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于仿射不变特征与单应矩阵的线匹配方法。该方法针对线匹配中缺乏如同点匹配中核线几何那样的有效几何约束的问题，引入单应矩阵约束作为线段匹配的几何约束，以弥补线段匹配中缺乏强有力几何约束的情况，并提出了一种基于单应矩阵约束的线段自动匹配方法，通过单应矩阵的约束实现了影像间线段的传递与套合，降低了同名线段搜索难度，提高了匹配准确率；并在初步匹配完成后，反向搜索同名线段，从而能够剔除误匹配，进一步提高了匹配准确率。该方法实现遥感影像对的线段自动匹配。

公开(公告)号：CN103440490A

公开(公告)日：2013-12-11

申请号：CN201310423429.7

申请日：2013-09-16

Applicant: 南京大学

Inventor： 王亚飞 ,  钟礼山 ,  李满春 ,  程亮 ,  刘永学 ,  陈振杰 ,  杜陪军 ,  陈伟 ,  谌颂 ,  孙越凡

IPC: G06K9/46

Abstract: 本发明涉及SAR影像时空相似性分析下的城市不透水面提取方法，首先对SAR影像数据集进行预处理，经过高精度匹配，构建像素级SAR影像时间序列；其次，采用动态时间弯曲（DTW）作为像素级SAR影像时间序列的相似性度量，计算采样混合像元与纯净像元的DTW值作为相似性提取的最大阈值，利用基于时间序列相似度的空间上下文分析方法，充分顾及相同地物像元时间序列较好的相似性和的空间的邻近性特征，以典型地物纯净像元的时间序列曲线为模板窗口，采用滑动窗口技术，分别计算模板窗口与滑动窗口内对应的时间序列曲线的DTW值，并采用像元的空间邻近规则从而确定中心像元的地物类型。该方法能够改善地物提取破碎现象，提高城市不透水面的信息提取精度。

公开(公告)号：CN102542035A

公开(公告)日：2012-07-04

申请号：CN201110442351.4

申请日：2011-12-27

Applicant: 南京大学

Inventor： 陈振杰 ,  张帅 ,  李飞雪 ,  王亚飞 ,  李满春 ,  蒲英霞 ,  王加胜 ,  程亮

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了基于扫描线法的多边形栅格化并行转换方法，属于地理信息系统领域。其包括输入命令行参数；MPI并行初始化，获取总的进程数和当前进程数，采用对等式并行模式，各进程分别解析命令行参数，分别收集引导符后的参数值，利用OGROpen方法读取矢量数据源，判断是否为0号进程；采用数据并行策略，划分栅格数据集合矢量多边形，然后分发各个进程，每个进程同时进行多边形的栅格化；写栅格数据，各进程分别更新栅格分块，并输出转换后的栅格数据。利用本发明进行大数据量的多边形栅格化的操作，可以得到较高的效率和满意的转换结果，充分提高了高性能服务器的多核/多处理器对多边形栅格化的转换处理速度，极大地缩小了多边形栅格化的转换时间。

公开(公告)号：CN102073879A

公开(公告)日：2011-05-25

申请号：CN201010568737.5

申请日：2010-12-02

Applicant: 南京大学

Inventor： 刘永学 ,  李满春 ,  程亮 ,  陈振杰 ,  江冲亚 ,  陈焱明 ,  李真 ,  杨康 ,  刘成明

IPC: G06K9/66

Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的海岸海洋遥感影像特征地类的识别方法，属于半自动遥感影像识别领域。其步骤为：为每一类特征地物选取标记样本；构建面向对象的遥感影像的分割结果；计算出所有样本像元隶属于各特征地类的初估概率值，计算出样本数据在归为各个特征地类分量的概率；使用特征空间规则对概率图像进行修正；判定其所属特征地类，实现特征地类的识别，并输出识别结果图。本发明结合了先验知识与数据的统计特性，能够用地学先验知识引导数据挖掘过程，实践证明，该算法够能有效地进行遥感影像分类，得到比较满意的结果，并具有高效率、高精度的特点，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。

公开(公告)号：CN115100395B

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202210736883.7

申请日：2022-06-27

Applicant: 南京大学

Inventor： 曾智伟 ,  陈振杰 ,  李满春 ,  黄秋昊 ,  李飞雪 ,  姜朋辉 ,  邱小倩 ,  许长青

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明公开一种融合POI预分类和图神经网络的城市街区功能分类方法，本分类方法包括以下步骤：S1、利用城市街区POI构建Delaunay三角网，S2、根据与每个POI点相连的Delaunay三角网边的平均边长，确定城市街区内POI的重要性排序，S3、选取城市街区内排名前三的POI类型，作为城市街区功能的组合标签，S4、对组合标签进行归并得到城市街区功能伪标签，S5、基于Delaunay三角网建立每个城市街区的POI图网络，S6、利用城市街区功能伪标签，训练图神经网络分类模型，S7、利用训练好的图神经网络分类模型进行城市街区功能分类。本发明方法能够提取POI数据的空间结构信息，丰富了POI数据的语义信息，从而提高城市街区功能分类的准确率。

公开(公告)号：CN118300720B

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202410530589.X

申请日：2024-04-29

Applicant: 南京大学

Inventor： 李飞雪 ,  周志杰 ,  翟培秀 ,  焦亚楠 ,  陈振杰 ,  李满春 ,  颜玮祎 ,  罗婷瑜 ,  吴书翰

IPC: H04B17/309 ,  H04W24/06

Abstract: 本发明涉及一种无线信号绕射损耗预测方法，包括如下步骤：将待预测区域进行平面栅格化处理得到栅格图，获取待预测收发天线组参数；对于待预测收发天线组，利用地形插值法和主峰迭代法提取其间无线信号传播路径并重塑路径间地形信息，找到收发天线间产生绕射的所有相对峰点，利用单刃绕射损耗计算方法对上述相对峰点所产生的绕射损耗进行计算，求和得到待预测收发天线组间的绕射损耗。本发明适用于所有地形特征的无线信号绕射损耗计算，可以提高无线信号覆盖预测中绕射损耗部分的精确度。

公开(公告)号：CN115129802B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202210782643.0

申请日：2022-07-05

Applicant: 南京大学

Inventor： 夏南 ,  赵鑫 ,  姜朋辉 ,  周琛 ,  陈振杰 ,  徐云耘 ,  黄学锋 ,  李满春

IPC: G06F16/29 ,  G06N20/20 ,  G06Q10/0639 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据和集成学习的人口空间化方法，该方法包括以下步骤：S1、获取多源数据并进行融合，构建人口空间化数据库；S2、从所述人口空间化数据库中构建用于模型拟合的指标体系，通过集成学习模型计算的特征重要性筛选出有效指标；S3、结合所述有效指标与社区人口之间的关系，构建Pop‑XGBoost人口空间化模型；S4、预测人口空间分布，并将格网人口模拟数据汇总至社区尺度，与真实的社区人口统计数据对比，验证结果精度。通过结合多源数据融合技术、指标筛选技术和集成学习技术等构建人口空间化模型，准确高效地实现高精度人口空间化预测。

公开(公告)号：CN117575014B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202311285655.3

申请日：2023-10-07

Applicant: 南京大学

Inventor： 陈振杰 ,  葛兰凤 ,  涂心萌 ,  周琛 ,  陈菲 ,  聂北斗 ,  杜嘉欣

IPC: G06N5/025 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06N3/088 ,  G06F18/20 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的土地利用结构模式层次挖掘方法，包括如下步骤：获取土地利用数据；构建图结构；生成标签输入模型；通过图卷积神经网络模型，对所述标签输入模型进行训练，生成图嵌入；利用空间约束多元聚类方法对所述图嵌入进行划分，得到从分区到各级子分区的层次分区结构；对每一年的土地利用数据，分别以土地利用类型的频率特征构建各区域的区域级图元，根据某区域不同年份的区域级图元的变化反映该区域土地利用结构的时空变化。本发明构建图元时考虑了多阶邻域的影响，能够根据土地利用空间结构的不同进行分区，可以有效挖掘层次土地利用结构模式及其动态特征。