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公开(公告)号：CN111008603A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911246128.5
申请日：2019-12-08
发明人： 李朋龙 , 丁忆 , 连蓉 , 马泽忠 , 李晓龙 , 罗鼎 , 肖禾 , 段松江 , 王岚 , 王亚林 , 钱进 , 刘朝晖 , 王小攀 , 魏文杰 , 谭攀 , 曾远文 , 张灿 , 范文武 , 秦成 , 张斌
摘要： 本发明公开了一种面向大尺度遥感图像的多类目标快速检测方法，包括以下步骤：将大比例尺遥感图像进行裁剪，并通过重新缩放和旋转来增强数据；利用具有串联线性整流函数模块和Inception模块的卷积特征提取器，将所得的图像数据作为输入并输出多个级别的特征；构建多尺度目标提议网络，并利用多尺度目标提议网络将卷积特征提取器输出的特征生成类似目标区域预测框；构建基于融合特征映射的精确目标检测网络，输入带有类似目标区域预测框的图像，利用精确目标检测网络实现精确的目标检测，输出检测结果。实现了具有大尺度变化的遥感图像中的多类目标自动检测，使得对遥感图像的多目标的实时检测成为可能。
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公开(公告)号：CN111008603B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911246128.5
申请日：2019-12-08
发明人： 李朋龙 , 丁忆 , 连蓉 , 马泽忠 , 李晓龙 , 罗鼎 , 肖禾 , 段松江 , 王岚 , 王亚林 , 钱进 , 刘朝晖 , 王小攀 , 魏文杰 , 谭攀 , 曾远文 , 张灿 , 范文武 , 秦成 , 张斌
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种面向大尺度遥感图像的多类目标快速检测方法，包括以下步骤：将大比例尺遥感图像进行裁剪，并通过重新缩放和旋转来增强数据；利用具有串联线性整流函数模块和Inception模块的卷积特征提取器，将所得的图像数据作为输入并输出多个级别的特征；构建多尺度目标提议网络，并利用多尺度目标提议网络将卷积特征提取器输出的特征生成类似目标区域预测框；构建基于融合特征映射的精确目标检测网络，输入带有类似目标区域预测框的图像，利用精确目标检测网络实现精确的目标检测，输出检测结果。实现了具有大尺度变化的遥感图像中的多类目标自动检测，使得对遥感图像的多目标的实时检测成为可能。
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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
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/26
摘要： 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：CN110348383B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910625253.0
申请日：2019-07-11
发明人： 丁忆 , 李朋龙 , 胡翔云 , 曾安明 , 张泽烈 , 胡艳 , 徐永书 , 魏域君 , 李晓龙 , 张觅 , 罗鼎 , 陈静 , 郑中 , 刘朝晖 , 王亚林 , 范文武 , 王小攀 , 连蓉 , 林熙 , 谭攀
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络回归的道路中心线和双线提取方法，包括如下步骤：利用已训练卷积神经网络，预测出待提取的高分辨率遥感影像的道路中心线距离图和道路宽度图；利用非极小值抑制算法，结合道路中心线距离图提取出道路中心线；根据提取出的道路中心线，结合道路宽度图提取出道路双线；选取道路中心线上的像素点作为初始道路种子点，计算初始道路种子点所在的道路方向，利用道路追踪算法重建道路网络的拓扑结构，输出道路网络提取结果。该方法通过端对端的训练，直接从训练数据中学习到易于分类的特征，不需要任何后处理来提取道路中线和边线，泛化能力更强，道路提取精度高，细小道路提取效果较好。
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公开(公告)号：CN118014158A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410284095.8
申请日：2024-03-13
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/26
摘要： 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：CN110443816A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910729774.0
申请日：2019-08-08
发明人： 胡艳 , 李朋龙 , 连蓉 , 王亚林 , 张泽烈 , 徐永书 , 李怡静 , 胡翔云 , 丁忆 , 罗鼎 , 段松江 , 吴凤敏 , 王小攀 , 陈静 , 钱进 , 范文武 , 刘建 , 李晓龙 , 郑中 , 谭攀
摘要： 本发明公开了一种基于道路交叉口检测的遥感影像上城市道路提取方法，包括步骤：建立道路交叉口模型，基于遥感影像提取初始道路线；对初始道路线进行求交运算提取初始道路交叉点，并构建初始道路网络；基于影像分割和交叉口轮廓形状分析法对初始道路交叉点进行检测与验证，获取交叉点的类型及其连通的道路方向；根据交叉点的类型选取正确的交叉点，结合其连通的道路方向，构建目标城市道路网络。其显著效果是：基于道路交叉口提取城市道路，为城市道路网提取提供了稳定可靠的提取结果，完整度、准确率更高，有效克服了现有技术中算法不具备普适性、对道路特征和地物情况要求较高等不足。
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公开(公告)号：CN117973836A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311720552.5
申请日：2023-12-14
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供一种基于生态系统服务供需平衡的生态风险识别方法，包括：根据研究区确定生态服务类型，生态服务类型包括土壤保持、水源涵养、粮食服务和释氧服务；基于生态系统服务类型，计算得到研究区评估期间对应的生态系统服务供需值，采用归一化和加权叠加分析得到研究区生态系统服务供需综合评价指标；根据得到的生态系统服务供需综合评价指标，计算得到研究区生态服务供需比和协调度；根据供需比及协调度，利用趋势检验分析法分别得到评估期间供需比和协调度的变化趋势；基于供需比和协调度的变化趋势，对研究区的生态风险进行识别，得到生态风险识别结果。本发明能够充分考虑生态系统服务供需平衡的变化，提高生态风险识别的准确性。
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公开(公告)号：CN111079604A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911243920.5
申请日：2019-12-06
发明人： 丁忆 , 李朋龙 , 罗鼎 , 张泽烈 , 李晓龙 , 肖禾 , 马泽忠 , 段松江 , 刘金龙 , 王亚林 , 吴凤敏 , 钱进 , 刘朝晖 , 曾远文 , 魏文杰 , 林熙 , 范文武 , 刘建 , 黄印 , 卢建洪
摘要： 本发明公开了一种面向大尺度遥感图像的微小目标快速检测方法，包括步骤：利用轻量级的残差结构构建Tiny-Net模块，并对输入的遥感图像进行特征图提取；搭建全局注意力模块；在全局注意力模块后依次连接分类器与检测器，并利用分类器检测当前输入图像块中的目标；对检测出的目标采用k-means聚类方法得到k个尺度的先验框；使用区域提案网络得到提案区域，并采用位置敏感的ROI池化对提案区域进行池化；训练网络，并利用训练好的网络对新输入的遥感图像进行微小目标的精确检测定位。其显著效果是：实现了快速精确的检测大尺度遥感图像中的微小目标，使得对大尺度遥感图像的目标实时检测成为可能。
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公开(公告)号：CN117933825A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410201622.4
申请日：2024-02-23
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供一种基于多光谱无人机的森林保护修复生态成效评估方法，包括：获取相关数据得到评估区域的空间范围，并基于评估区域选定参照生态系统；根据评估区域和参照生态系统划定多光谱无人机的影像采集范围，得到多光谱遥感数据；结合森林保护修复措施，选定生态指标，基于生态指标构建森林保护修复生态成效评估指标体系；将必选指标和至少两个选择性指标作为评估指标，建立森林保护修复生态成效指数；根据多光谱遥感数据，计算评估区域和参照生态系统的评估指标，并对评估指标进行分级和赋权；根据所有评估指标及对应权重计算生态成效综合得分，分析得到评估结果。本发明能够实现对修复成效的快速量化评估，提高评估工作的便捷性和科学性。
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公开(公告)号：CN110443770A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910737998.6
申请日：2019-08-12
发明人： 丁忆 , 李朋龙 , 连蓉 , 王亚林 , 徐永书 , 张泽烈 , 叶立志 , 胡翔云 , 胡艳 , 陈静 , 罗鼎 , 段松江 , 刘金龙 , 陈甲全 , 吴凤敏 , 王小攀 , 钱进 , 魏文杰 , 曾远文 , 李晓龙
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种基于离散粗糙度估计的机载激光点云数据噪声检测方法，包括步骤：读取机载激光点云数据，并构建离散点云TIN模型；根据离散点云TIN模型，获取模型中各顶点的一环邻域、二环邻域；采用离散粗糙度估计算子，计算各点的离散粗糙度；计算各点的二环邻域离散粗糙度均值和二环邻域粗糙度标准差；计算各点的二环邻域高程均值和二环邻域高程标准差；标记噪声点。其显著效果是：提高了机载激光点云数据噪声检测的智能化程度，极大地提高了机载激光点云数据处理效率及后续处理精度。
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