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公开(公告)号：CN118115789B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410210198.X
申请日：2024-02-26
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心 , 天图软件科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V20/10
Abstract: 本公开涉及农田区域的建筑物监测技术领域，公开了一种农田内建筑物检测方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取目标农田在预设历史时间段内的多张遥感图像，其中，预设历史时间段包括目标农田的植被的多个物候期；基于多张遥感图像，确定目标农田的历史地物信息；其中，历史地物信息包括：各张遥感图像中目标农田各地块分别对应的历史地物类型；基于目标农田的历史地物信息，确定目标农田内是否有建筑物。提升了农田内建筑物检测的效率和准确度，降低了监测成本。
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公开(公告)号：CN116955463A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310693630.0
申请日：2023-06-12
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心 , 天图软件科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种多源异构数据整合系统。其中，多源异构数据整合系统包括：数据适配器、数据采集模块、数据管理模块和数据发布模块；数据适配器用于获取不同来源的原始数据；数据采集模块用于提取原始数据对应的第一元数据，并对原始数据和第一元数据进行第一处理，得到第一目标数据和第二元数据，并将第一目标数据和第二元数据存储至发布数据库；数据管理模块用于对发布数据库中的第一目标数据和第二元数据进行预设管理；数据发布模块用于对发布数据库中的待发布数据进行发布，根据本公开实施例，能够提高多源异构数据的管理效率和数据处理的准确性，同时进一步方便用户更好的使用多源异构数据。
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公开(公告)号：CN119446322A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411640836.8
申请日：2024-11-18
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心
Abstract: 本发明公开了基于深度学习和高光谱的土壤有机质含量估算方法，涉及数据处理技术领域，基于高光谱获取目标土壤样本的光谱特征数据；基于历史数据对深度学习模型进行训练并调优得到目标模型，历史数据包括历史光谱特征数据与对应的土壤有机质含量；对应目标模型设置干涉网络模型，通过干涉网络模型对目标模型进行反向优化；将目标土壤样本的光谱特征数据输入至目标模型中，基于土壤有机质结果进行可视化展示得到土壤有机质含量土壤模型。本发明通过预演目标模型能够对目标模型进行反向优化，能够保证对目标模型的持续优化以及对目标模型正常使用下的稳定性，具有较好的数据稳定性以及保证后续土壤有机质含量估算的准确性。
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公开(公告)号：CN116955463B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202310693630.0
申请日：2023-06-12
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心 , 天图软件科技有限公司
Abstract: 本公开涉及一种多源异构数据整合系统。其中，多源异构数据整合系统包括：数据适配器、数据采集模块、数据管理模块和数据发布模块；数据适配器用于获取不同来源的原始数据；数据采集模块用于提取原始数据对应的第一元数据，并对原始数据和第一元数据进行第一处理，得到第一目标数据和第二元数据，并将第一目标数据和第二元数据存储至发布数据库；数据管理模块用于对发布数据库中的第一目标数据和第二元数据进行预设管理；数据发布模块用于对发布数据库中的待发布数据进行发布，根据本公开实施例，能够提高多源异构数据的管理效率和数据处理的准确性，同时进一步方便用户更好的使用多源异构数据。
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公开(公告)号：CN117354069B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311659950.0
申请日：2023-12-06
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及遥感数据管理系统技术领域，公开了一种基于数据湖的遥感数据管理系统及方法，方法包括：至少提供一个数据湖，寄存在数据服务器中，并将所述数据湖配置成：当第一客户端发送的第一数据请求满足预定条件时，开放数据湖的属性，允许持有识别信息的客户端调用数据湖的属性权限，通过对数据湖的属性权限进行修改来对数据湖中的遥感数据进行读、写以及编辑；当第二客户端发送的第二数据请求不能满足预定条件时，利用数据交换系统给第二客户端完成配置，以使得第二客户端能够限定期限内通过通信端口保持与数据服务器的连通；并获取设定的数据请求量之内的数据，通过利用控制交换系(56)对比文件阳鑫磊;何倩;曹礼;王士成.支持访问控制的P2P大规模遥感数据分发系统.计算机科学.2017,(第11期),全文.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117349462A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311662340.6
申请日：2023-12-06
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心 , 西北工业大学
IPC: G06F16/51 , G06N3/0464 , G06V10/24 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06F16/53 , G06F16/55 , G06F16/583
Abstract: 本申请属于遥感影像技术领域，具体公开了一种遥感智能解译样本数据集生成方法，包括：对标注矢量的属性表进行处理；对影像数据和已有的标注矢量进行处理，将标注矢量转为栅格并将其与影像数据进行对齐；将设置好的影像数据进行切割，使用栅格处理工具对数据进行处理，生成大规模样本集；对样本集进行挑选；将样本集进行整理，并按区域进行命名。本申请利用已有的标注矢量数据，通过挖掘矢量数据和遥感影像之间的关系，批量化生产样本，大幅提升了数据集的规模，提升了效率，降低了制作样本集成本。
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公开(公告)号：CN115907151A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211458759.5
申请日：2022-11-21
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N20/00 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于地质大数据的智能成矿预测方法，包括：步骤S1，找矿预测因子的选取；步骤S2，预测单元的划分；步骤S3，预测因子的定量表征与数据融合；步骤S4，样本集的构建；步骤S5，机器学习预测模型的训练和调优；步骤S6，机器学习预测模型的定量评价和优选；步骤S7，研究区成矿概率的计算；步骤S8，成矿靶区的圈定。本发明所述方法具有性能优、精细化、客观化、定量化、可推广的优点，通过本发明提供的基于地质大数据的智能成矿预测方法，提高了成矿预测的精准度，有效提高了勘查工作的效率，降低勘探的风险，减少人力物力的投入。
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公开(公告)号：CN114139887B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202111340192.7
申请日：2021-11-12
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心
IPC: G06F18/20 , G06F18/2132 , G06Q50/08 , G06T17/05 , G06F30/20
Abstract: 本申请公开了一种削坡建房预测方法，至少包括以下步骤：步骤1、生成待模拟区域的地形数字高程模型；根据缓冲距离，生成间隔线缓冲区模型；步骤2、计算所述地形数字高程模型和所述间隔线缓冲区模型的高差；步骤3、根据所述高差判断是否存在地质灾害风险。本申请利用削坡建房高差识别技术，建立房屋后方数米缓冲区，获取该区域高差，判别该区域切坡建房发生状况，为各区市筛查提供数据，确定风险等级及防控措施，防止地质灾害发生造成人民群众生命财产损失提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN117851631A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311557811.7
申请日：2023-11-21
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心 , 西安电子科技大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/532 , G06F40/30 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于特征解耦的持续遥感图像文本检索方法及装置，该方法包括：接收检索信息，检索信息包括遥感图像和检索文本，将检索信息输入至一检索特征生成模型，以使检索特征生成模型根据检索信息生成对应的检索特征，然后利用检索特征进行检索。在本申请方案中，因多个任务分支之间共享一公有特征提取模块，公有特征提取模块可以从检索信息中提取多个任务分支之间共享的图像公有特征和文本公有特征，也就是说图像公有特征和文本公有特征可以用于处理多个任务，是可以共享的信息，因此通过本申请方案可以避免数据信息的灾难性遗忘，平衡了多任务跨模态检索的稳定性和适应性。
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公开(公告)号：CN115809601A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211557450.1
申请日：2022-12-06
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06Q10/04 , G06Q50/02
Abstract: 本发明属于人工智能与地质学技术领域，具体公开了一种沉积岩构造背景判别方法，包括构造数据集、构建深度神经网络模型、训练深度神经网络模型、判别岩石构造背景等核心步骤。主要通过设计的基于自注意力机制残差深度神经网络模型实现；即根据对应主微量元素的含量搭建并训练所提供的深度神经网络模型，还能依照本发明提供的相关方法调优相关参数，得到不同任务对应的最优模型；用户在完成模型训练与调试的基础上，可直接驱动深度神经网络模型读取目标样本的主微量元素含量数据，进而通过该模型自动化地获得目标样本的构造背景信息，辅助用户完成相关研究，提升工作效率。
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