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公开(公告)号：CN118014158B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410284095.8
申请日：2024-03-13
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: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种顾及伞护种习性的面域生态廊道划定方法和系统，其中，方法包括：获取伞护种基础数据，根据所述伞护种基础数据，得到生境影响因子表数据；其中，所述生境影响因子表数据包括多个生境影响因子；根据所述生境影响因子表数据，得到生境影响因子权重；根据所述生境影响因子权重，得到线性廊道；根据所述线性廊道，得到面域廊道。本发明基于遥感和地理空间数据，通过对伞护种习性的梳理与分析，优化了生态源地提取和阻力面构建的流程，有效提高了生态廊道识别的准确性。识别的生态廊道能满足不同物种的迁徙需求，保护和建设价值更高。
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公开(公告)号：CN116342738A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310083918.6
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: 本发明提供一种基于GIS的禁捕矢量范围自动提取和图示制作方法，包括：通过获取制图区域范围内的河流数据、禁捕范围起止点和制图数据，对禁捕范围起止点进行矢量化，并合并获取的河流数据，得到有效河流数据，根据有效河流数据提取并简化目标河流中心线，根据禁捕范围起止点与目标河流中心线，获取对应的两条垂线，并基于两条垂线对有效河流数据进行裁剪，得到禁捕矢量范围，构建制图模板，设置地图制图参数，确定地图的分割单元，在分割单元中，结合禁捕矢量范围和制图参数，基于制图模板生成禁捕范围图示。本发明能够实现禁捕矢量范围的快速准确提取，获取精准的禁捕范围图示，简化了禁捕范围图示的生成方法，提高了工作效率。
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN110991359A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911243932.8
申请日：2019-12-06
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)
Inventor： 丁忆 , 李朋龙 , 曾安明 , 李晓龙 , 马泽忠 , 肖禾 , 罗鼎 , 段松江 , 胡艳 , 王岚 , 陈静 , 刘金龙 , 刘朝晖 , 魏文杰 , 谭攀 , 范文武 , 林熙 , 刘建 , 叶涛 , 袁力
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度深度卷积神经网络的卫星图像目标检测方法，包括步骤收集卫星图像训练数据集，并进行样本标注；对卫星图像训练数据集进行预处理；搭建多尺度深度卷积神经网络；将预处理后的训练数据集输入到基于所述多尺度深度卷积神经网络的目标检测框架进行训练，获得训练好的目标检测神经网络；输入待检测卫星图像集，采用训练好的所述目标检测神经网络进行目标检测，输出识别结果。其显著效果是：提高了网络对于细粒度特征的检测结果以及区分不同物体的能力，改善了对于小物体和密集物体群的检测效果，具有更强的鲁棒性，有效地提高了目标检测效率，降低了硬件需求。
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