-
公开(公告)号：CN112906531A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110168388.6
申请日：2021-02-07
申请人： 清华苏州环境创新研究院
摘要： 本发明公开了一种基于非监督分类的多源遥感影像时空融合方法，包括：获取至少一个参考时刻的第一、第二空间分辨率遥感影像，及预测时刻的第一空间分辨率遥感影像；对获取的遥感影像进行预处理，获取反射率影像数据；以目标像元为中心像元，利用非监督分类方法对邻域范围内的像元进行分类，选择与中心像元为同一类别的像元作为相似像元；计算相似像元与中心像元之间的空间距离，和不同空间分辨率遥感影像之间的光谱差异，得到相似像元权重；根据高空间分辨率遥感影像的空间信息和低空间分辨率遥感影像的时相信息，及相似像元权重大小，计算得到预测时刻的目标像元值。改进了相似像元选取方法和相似像元权重计算方法，提高了融合结果的精度。
-
公开(公告)号：CN110990393A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911298999.1
申请日：2019-12-17
申请人： 清华苏州环境创新研究院
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/2458
摘要： 本发明公开了一种行业企业数据异常行为的大数据识别方法，包括：将某一行业的企业数据进行数据清洗；对数据清洗后的数据进行预处理，所述预处理包括数据标准化和属性值规范化；选取单指标特征，对选取的单指标特征进行交叉组合构建交叉指标特征；根据单指标特征和构建的交叉指标特征选取符合条件的指标特征，根据选取的指标特征对预处理后的企业的时间序列数据进行特征提取，识别行业排放规律；检验提取的特征数据是否服从正态分布，在区间[-kσ，kσ]范围内，表示数据正常，超出此区间说明数据异常，其中k为比例系数，σ为标准差。可以识别行业排放规律，进行异常指数计算，识别数据是否异常，能定位到具体企业数据异常（造假）行为。
-
公开(公告)号：CN118296394A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311778448.1
申请日：2023-12-22
申请人： 清华苏州环境创新研究院
IPC分类号： G06F18/22 , G06F18/241 , G06F40/289
摘要： 本发明涉及数据分析技术领域，具体提供一种环境相关数据的判重方法、装置、设备及存储介质，该环境相关数据的判重方法包括：获取环境相关数据和背景数据库，背景数据库中存储有历史环境相关数据；对环境相关数据进行分词以及实体分类；将环境相关数据中的各类实体词与背景数据库中的历史环境相关数据进行相似度比对，得到相似度得分；基于相似度得分，生成判重结果。通过上述方式，本申请能够提高环境相关数据的判重效率。
-
公开(公告)号：CN112464746B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202011243483.X
申请日：2020-11-10
申请人： 清华苏州环境创新研究院 , 江苏省苏州环境监测中心
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/20 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06F16/29 , G01N33/18 , G06N20/20 , G06N3/006 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种卫星影像和机器学习的水质监测方法，包括：分别对获取的第一卫星、第二卫星影像数据进行预处理，生成反射率数据；根据不同季节和不同地物，建立不同传感器的辐射归一化模型；建立基于权重滤波的时空融合模型；基于时空融合结果的时间信息，及地面监测站的水质监测数据的空间信息，建立水质参数反演数据库；筛选水质参数反演数据库，提取训练集和测试集数据，利用多种机器学习算法，建立水质参数的反演模型；根据生成的反射率影像数据集和建立的水质参数反演模型，输出水质反演成果。建立了基于机器学习的水质参数反演模型，模型精度高，得到的水质参数反演成果能够反映水质参数的空间分布情况。
-
公开(公告)号：CN114997571A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210433962.0
申请日：2022-04-24
申请人： 清华苏州环境创新研究院
摘要： 本发明公开了一种场地大数据风险筛查方法与装置。其中，该方法包括:对获取的原始场地大数据进行预处理，得到预处理后的场地大数据；通过特征提取算法对所述预处理后的场地大数据进行特征提取，以得到场地关键特征集；基于所述场地关键特征集，采用机器学习算法构建场地的风险筛查模型，根据所述风险筛查模型确定场地风险筛查得分；根据所述场地风险筛查得分确定场地风险等级，并输出高风险场地动态名录。本发明通过利用大数据挖掘技术对场地进行风险评估，并通过场地风险筛查模型的构建实现场地风险自动赋分，实现快速进行风险筛查分值计算、风险分级，形成适用于场地环境管理的高风险场地动态名录。
-
公开(公告)号：CN114782814A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210434048.8
申请日：2022-04-24
申请人： 清华苏州环境创新研究院
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的环境污染源识别方法和装置。其中，该方法包括：对获取到的遥感图像进行预处理；对预处理后的遥感图像进行图像增强操作；基于深度目标检测模型对增强后的遥感图像进行训练，以得到训练后的环境污染源识别模型；将待识别的目标污染源的图像输入环境污染源识别模型，以得到环境污染源识别模型输出的污染源识别结果。本实施例的技术方案，通过将深度目标检测网络引入遥感影像污染源识别任务，并利用递归特征空间金字塔以及可切换的空洞卷积结构，以及多阈值级联回归检测的方式对识别进行筛选以及重复利用，实现了多种类污染源的多尺度精确检测结果。
-
公开(公告)号：CN113052247A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110346316.6
申请日：2021-03-31
申请人： 清华苏州环境创新研究院
摘要： 本发明公开了一种基于多标签图像识别的垃圾分类方法，包括：采集废弃物图像；构建卷积神经网络和残差模块，对得到的深度残差网络进行训练；使用训练完成的深度残差网络提取图像特征，通过卷积和池化堆叠的方式进行语义分割，得到不同废弃物的多个子区域；使用训练完成的深度残差网络提取图像特征，对分割后形成的子区域进行图像识别，得到图像中所有废弃物的名称；形成语料库，在语料库的基础上构建废弃物名称与垃圾类别的稀疏矩阵，对稀疏矩阵进行降维处理，提取稀疏矩阵的特征信息，通过机器学习方法训练得到垃圾分类器模型，得到垃圾分类。大幅度提高了垃圾分类的准确率，可以实现同一图片上多种类垃圾的准确分类。
-
公开(公告)号：CN112464746A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011243483.X
申请日：2020-11-10
申请人： 清华苏州环境创新研究院 , 江苏省苏州环境监测中心
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/36 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06F16/29 , G01N33/18 , G06N20/20 , G06N3/00 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种卫星影像和机器学习的水质监测方法，包括：分别对获取的第一卫星、第二卫星影像数据进行预处理，生成反射率数据；根据不同季节和不同地物，建立不同传感器的辐射归一化模型；建立基于权重滤波的时空融合模型；基于时空融合结果的时间信息，及地面监测站的水质监测数据的空间信息，建立水质参数反演数据库；筛选水质参数反演数据库，提取训练集和测试集数据，利用多种机器学习算法，建立水质参数的反演模型；根据生成的反射率影像数据集和建立的水质参数反演模型，输出水质反演成果。建立了基于机器学习的水质参数反演模型，模型精度高，得到的水质参数反演成果能够反映水质参数的空间分布情况。
-
公开(公告)号：CN110705855A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910899076.5
申请日：2019-09-23
申请人： 清华苏州环境创新研究院 , 平安科技(深圳)有限公司
IPC分类号： G06Q10/06
摘要： 本发明公开了一种企业环境画像评价方法，包括：采集企业的环境数据信息；将数据进行标准化处理；对标准化数据按照预设的规则进行排名，选取一定排名的数据值，实时确定评分指标，计算得到企业环境画像评价所需的评分指标；根据得到的评分指标，构建三级企业环境画像评价模型，设置三级指标对应的评分规则；获取企业标准化信息，并根据构建的三级企业环境画像评价模型进行计算，得到企业的环境画像得分，根据得到的企业的环境画像得分，生成企业环境画像标签。构建了三级企业环境画像评价体系，并在评价展示时使用企业环境标签，环境管理者掌握地区企业的主要环境问题，评价指标方向全面，具有动态更新机制，避免了固定指标可能随时间失效的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
19 条记录 (耗时 0.042 秒)
