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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
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。
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公开(公告)号：CN101887522A
公开(公告)日：2010-11-17
申请号：CN201010224760.2
申请日：2010-07-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于多点同时快速行进的遥感影像道路提取方法，属于半自动遥感影像道路提取领域。其步骤为：构建快速行进速度项；选择多个道路特征点，进行初始行进状态的设定；按照多点同时快速行进方法遍历影像，按照设定的有效鞍点判定准则提取有效鞍点；从有效鞍点出发逆向搜索，提取最短路径；利用最短路径点位信息构建连续矢量线状道路。本发明提高了现有快速行进方法的提取效率，通过有效鞍点判定准则的设定剔除错误捷径，提高了道路提取的正确率，降低了道路提取后续处理的复杂度，通过最短路径点位信息构建连续矢量线状要素，避免了数据格式的转换，能够直接应用于国家各级基础地理信息数据库道路信息的维护与更新。
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公开(公告)号：CN116486031B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202310597493.0
申请日：2023-05-25
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/05 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06T3/4053 , G06V10/764 , G06V20/17
Abstract: 本发明公开时序遥感数据与地理大数据融合的城市更新区域识别方法，本方法包括以下步骤：S1、研究基于分位数的方法，综合POI与NPPNL数据，提取X年研究区内城市建成区范围；S2、通过对X‑8年到X年的多源遥感数据进行处理，识别城市空地、城市绿地以及城市建设用地，进而得到城市建成区范围内的年度土地覆盖地图。本发明基于POI和夜间灯光数据，使用分位数法提取了研究区终止年份的城市建成区范围，基于语义分割算法、遥感指数计算等方法对Google Earth HRRS时序数据与Landsat时间序列数据进行处理，能够准确地对城市土地覆盖类型进行分类，从而进一步开展城市更新监测，制定了土地覆盖类型转换规则，监测城市更新动态，对城市更新的学术发展和未来城市发展具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119312454A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411453950.X
申请日：2024-10-17
Applicant: 南京大学
IPC: G06F30/13 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开一种顾及路径密度和空间连通性的多级通风廊道构建方法，包括：获取潜在通风廊道；计算潜在廊道与盛行风向的夹角；提取线密度较高的廊道中心线；按照线密度从高值到低值逐步进行筛选，形成一级廊道；扣除一级廊道的缓冲区内的潜在廊道，得到潜在二级廊道；计算剩余潜在二级廊道与盛行风向的夹角，并剔除夹角大于45°的潜在二级廊道；去除长度较短的潜在二级廊道；计算潜在二级廊道穿越绿色空间、水域的长度；计算潜在二级廊道穿过地表温度高值区域的长度；选择长度均较长的潜在廊道作为二级廊道。采用本发明的技术方案，减少通风廊道的实际建设成本，补充局部区域廊道缺失、有效促进外围空气流入与内部空气交换流通。
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公开(公告)号：CN113128523B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202110516844.1
申请日：2021-05-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时间序列遥感影像自动提取珊瑚礁的方法，包括以下步骤：第一步、遥感影像并行预处理——对于影像进行大气校正；第二步、遥感影像自动筛选——从空间重叠、日期唯一、云量、图像熵四个方面实现影像的自动筛选；第三步、时间序列构建——构造影像MNDWI的时间序列；第四步、珊瑚礁自动提取——构建珊瑚礁时间序列的特征曲线，计算像素级时间序列与所述特征曲线之间的DTW值，使用二分法确定DTW阈值并提取珊瑚礁。本发明解决了珊瑚礁影像中存在多种噪声的问题，实现了遥感影像自动筛选，提出了一个可靠的基于时间序列遥感影像自动提取珊瑚礁的方法，并为基于其他卫星传感器自动提取珊瑚礁范围提供了流程思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118115009B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410486744.2
申请日：2024-04-23
Applicant: 南京农业大学 , 宁波大学 , 南京市测绘勘察研究院股份有限公司 , 南京大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种时空大数据驱动的海岸带风能资源评估方法与装置，其中，该方法包括：将海岸带区域分为近岸区域和离岸区域；根据近岸区域的土地利用类型确定近岸区域风能资源开发适宜性；根据离岸区域的离岸距离和水深条件确定离岸区域风能资源开发适宜性；根据海岸带区域内的风速数据确定风力发电功率；基于风力发电功率、近岸区域风能资源开发适宜性和离岸区域风能资源开发适宜性确定海岸带风能资源评估结果。本发明通过将海岸带区域分为近岸区域和离岸区域，考虑了海岸带区域内的土地利用类型、离岸距离和水深条件等因素对风能开发适宜性的影响，能够客观且全面的评估海岸带的风能资源，使得评估结果更具可操作性，为风能资源开发提供了指导。
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公开(公告)号：CN111950658B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202010886292.9
申请日：2020-08-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/08 , G06V20/10 , G06N3/0464
Abstract: 市地表覆盖二维分类与三维分类之间的联系。本发明公开了一种基于深度学习的LiDAR点云与光学影像先验级耦合分类方法，属于遥感科学技术领域。本发明步骤为：首先通过二维深度卷积网络分类多波段光学影像；再将地表覆盖二维分类的结果（即类别概率）利用最近邻算法赋予机载LiDAR点云，作为三维点云的先验概率特征；而后采用三维神经网络分类已嵌入二维类别概率的LiDAR点云，得到最终的城市三维土地覆盖分类结果。本发明利用先验级耦合策略将光学影像提供的波段信息赋予LIDAR点云，弥补了现(56)对比文件Xiaoqiang Liu等.HierarchicalClassification of Urban ALS Data by UsingGeometry and Intensity Information.《Sensors》.2019,第19卷(第20期),4583.Yangyan Li等.2D-3D fusion for layerdecomposition of urban facades《.2011International Conference on ComputerVision》.2012,882-889.Hassan Ghassemian.A review of remotesensing image fusion methods《.InformationFusion》.2016,第32卷75-89.
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公开(公告)号：CN114943897B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202210611113.X
申请日：2022-05-31
Applicant: 南京大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06F17/18
Abstract: 性。本发明涉及基于超像素分割的城镇开发边界划定方法，属于信息自动化技术领域。该方法执行如下步骤：步骤1）数据准备；步骤2）对步骤1）得到结果进行SLIC超像素分割；步骤3）将所述超像素分为显著超像素和非显著超像素，并确定扩展边界与约束边界；步骤4）边界协调与优化，划定城镇开发边界。本发明根据计算的城镇扩展潜力评价和阻隔约束评价，分割提取扩展边界和约束边界，耦合形成最终的城镇开发边界，避免了划分工作对用地规模预测的依赖。根据协调和优化调整规则，经过协调耦合，最终划定城镇开发边界。该方法适应性强，使用本方法可以精确
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公开(公告)号：CN116486031A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310597493.0
申请日：2023-05-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开时序遥感数据与地理大数据融合的城市更新区域识别方法，本方法包括以下步骤：S1、研究基于分位数的方法，综合POI与NPPNL数据，提取X年研究区内城市建成区范围；S2、通过对X‑8年到X年的多源遥感数据进行处理，识别城市空地、城市绿地以及城市建设用地，进而得到城市建成区范围内的年度土地覆盖地图。本发明基于POI和夜间灯光数据，使用分位数法提取了研究区终止年份的城市建成区范围，基于语义分割算法、遥感指数计算等方法对Google Earth HRRS时序数据与Landsat时间序列数据进行处理，能够准确地对城市土地覆盖类型进行分类，从而进一步开展城市更新监测，制定了土地覆盖类型转换规则，监测城市更新动态，对城市更新的学术发展和未来城市发展具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115424139A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210701304.5
申请日：2022-06-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06V20/13 , G06F16/951 , G06K9/62 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种融合遥感数据与位置大数据的居民地提取方法，该方法包括以下步骤：S1、采用网络爬虫技术获取开源的位置大数据，并提取其时间序列特征；S2、结合多尺度遥感影像与遥感分类产品数据，采用分层随机取样的方法，构建并标注训练样本和验证样本集合；S3、以统一评价单元为基础获取遥感与位置大数据的多维特征，并通过特征重要性分析结果，实现低冗余度特征的筛选；S4、构建融合遥感数据与位置大数据的随机森林分类器，实现大区域居民地的提取。通过与已有结果、单一特征提取结果等比对，分析遥感‑位置特征联合的居民地提取结果精度，构建大区域居民地提取的机器学习模型，实现大区域居民地的高精度提取。
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