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公开(公告)号：CN119314583B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411844299.9
申请日：2024-12-16
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本申请涉及多模态数据融合技术领域，公开了一种基于多模态数据融合的地球化学数据预测方法及装置；其方法包括：将多模态地球科学数据输入至地球化学数据预测模型中，获取地球化学预测数据；多模态地球科学数据包括植被信息、数字高程模型、航磁数据和遥感影像；地球化学数据预测模型的空间多模态提取器包括多个特征提取模块，每个特征提取模块用于提取一种模态的地球科学数据的空间特征；多头卷积注意力层用于将每个特征提取模块提取的空间特征进行融合；光谱卷积模块用于提取遥感影像的光谱特征；特征融合层用于将多空间特征和光谱特征进行融合。本申请实现了多模态地球科学数据的精准融合，提高数据预测的精度。
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公开(公告)号：CN118314183A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410534490.7
申请日：2024-04-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明提供了一种多模态图像配准方法、设备及存储设备，涉及遥感图像配准技术领域，本发明使用高斯滤波器对原始图像进行双成分分解，分解为结构层和能量层，并以不同的尺度因子构建尺度空间实现尺度不变性，分别使用FAST算法进行特征点的提取和类似HOG描述符进行特征点描述，使用灰度质心法计算特征点方向以实现方向不变性，使用非极大值抑制法改善特征点分布，并用最优传输算法代替最近邻匹配，由粗匹配到精匹配，获得更加多且精确的匹配点对。一种多模态图像配准设备及存储设备，用于实现多模态图像配准方法。
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公开(公告)号：CN118171081A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410324911.3
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种网格人口数量确定方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：将目标区域中的目标网格对应的目标图像块的第一数据集合输入至目标模型中，通过目标模型中的全局空间关系提取模块根据第一数据集合提取出目标图像块的全局空间关系特征，并通过目标模型中的局部空间关系提取模块在全局空间关系特征中提取出局部空间关系特征；根据局部空间特征确定目标网格的人口权重，其中，人口权重用于确定目标网格中的人口数量。通过本发明，解决了相关技术中在进行人口网格化时没有考虑人口的空间相关性，从而导致确定的网格中的人口数量的准确性较低的问题。
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公开(公告)号：CN113554356B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202111095651.X
申请日：2021-09-18
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型融合的人口分布估计方法、装置及存储介质，所述方法包括：将人口分布估计区域划分为多个地理单元；获取每个地理单元的人口分布影响因子；基于地理单元之间的邻接关系生成一阶邻接矩阵，分别根据每个地理单元的人口分布影响因子和每个地理单元的一阶邻接矩阵生成每个地理单元的多源空间表示数据；分别将每个地理单元的多源空间表示数据和人口分布影响因子作为预置的人口分布估计模型的输入，由人口分布估计模型分别输出每个地理单元的人口估计值，其中，人口分布估计模型包括空间矩阵特征编码模型、全局属性特征编码模型、数据融合模型及分类器模型。本发明考虑了空间信息和属性信息，能取得很好的人口分布估计效果。
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公开(公告)号：CN111125371A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911280552.1
申请日：2019-12-13
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/36 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的地质灾害文献知识图谱构建方法，该方法包括以下步骤：依据地址灾害类型，检索地质灾害相关文献；依据文献知识语料，采用最大正向匹配算法，命名实体种子回标文献语句，构建地质灾害命名实体识别模板；构建地质灾害命名实体识别模型；基于深度学习的多分枝双向门控单元条件随机场模型训练地质灾害命名实体识别语料库；依据地质灾害命名实体识别模型，预测地质灾害命名实体，构建地质灾害知识图谱。通过采用该方法，实现了半自动构建地质灾害命名实体种子集合，自动构建地质灾害命名实体识别语料库，自动预测地质灾害文献中的地质灾害命名实体，有效的提高了地质灾害文献的重用和自动化知识提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110110107A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910205425.9
申请日：2019-03-18
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/51 , G06F16/583
Abstract: 本发明提供了一种基于云存储的多源遥感影像数据多维度组织方法，包括：首先构建遥感影像数据的公共云存储库及面向用户的影像数据映射库，为影像数据提供稳定及可扩展的存储；然后根据卫星影像数据的多维度特性定义映射数据的存储视图；最后根据云平台上不同用户的需求，提供用户之间遥感数据组织视图的分享，提升多维遥感数据的分发效率。本发明的有益效果是：为遥感影像数据使用者提供了在稳定、可扩展的云存储环境下，通过定义多维度视图自动按不同维度组织卫星影像数据的能力，并且能够将定义好的视图共享给其他用户，有效的提高了卫星影像数据的分发与数据准备效率。
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公开(公告)号：CN109657862A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811563359.4
申请日：2018-12-20
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种多源遥感数据产品生产工作流自组织方法，包括以下步骤：S1解析遥感数据产品生产订单获得预生产的遥感数据产品名称，并根据遥感数据产品名称判断出生产该遥感数据产品的可行性；S2由遥感数据产品上下层级关系知识库中获取该遥感数据产品的上下层级关系；S3由遥感数据产品依赖关系知识库中获取生产该遥感数据产品的所需的下层级产品和生产数据；S4根据卫星传感器特征参数和该遥感数据产品的差异性分析，筛选出最优生产数据；S5使用Kepler科学工作流引擎组织各下层级产品的最优生产数据，形成物理工作流。本发明的有益效果：选择最优数据源，以提高遥感数据产品生产的精度水平，提高遥感数据产品生产的自动化、智能化水平。
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公开(公告)号：CN119380204B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411930928.X
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本公开涉及计算机和遥感技术领域，公开了一种土地覆盖变化监测方法、模型训练方法及相关装置；其方法包括：获取待监测地域的原始遥感时序数据，并对原始遥感时序数据进行向量化预处理，得到处理后遥感时序数据；基于预构建的土地覆盖类型预测模型，对处理后遥感时序数据进行处理，得到土地覆盖类型预测结果序列；土地覆盖类型预测模型用于预测多种类型地域的土地覆盖类型；基于土地覆盖类型预测结果序列，对待监测地域的土地覆盖变化进行监测。本公开利用可预测多种类型地域土地覆盖类型的预测模型，可快速、准确地生成待监测地域的土地覆盖类型预测结果序列，实现对待监测地域的土地覆盖变化的精准监测。
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公开(公告)号：CN119380204A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411930928.X
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本公开涉及计算机和遥感技术领域，公开了一种土地覆盖变化监测方法、模型训练方法及相关装置；其方法包括：获取待监测地域的原始遥感时序数据，并对原始遥感时序数据进行向量化预处理，得到处理后遥感时序数据；基于预构建的土地覆盖类型预测模型，对处理后遥感时序数据进行处理，得到土地覆盖类型预测结果序列；土地覆盖类型预测模型用于预测多种类型地域的土地覆盖类型；基于土地覆盖类型预测结果序列，对待监测地域的土地覆盖变化进行监测。本公开利用可预测多种类型地域土地覆盖类型的预测模型，可快速、准确地生成待监测地域的土地覆盖类型预测结果序列，实现对待监测地域的土地覆盖变化的精准监测。
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公开(公告)号：CN119314583A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411844299.9
申请日：2024-12-16
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本申请涉及多模态数据融合技术领域，公开了一种基于多模态数据融合的地球化学数据预测方法及装置；其方法包括：将多模态地球科学数据输入至地球化学数据预测模型中，获取地球化学预测数据；多模态地球科学数据包括植被信息、数字高程模型、航磁数据和遥感影像；地球化学数据预测模型的空间多模态提取器包括多个特征提取模块，每个特征提取模块用于提取一种模态的地球科学数据的空间特征；多头卷积注意力层用于将每个特征提取模块提取的空间特征进行融合；光谱卷积模块用于提取遥感影像的光谱特征；特征融合层用于将多空间特征和光谱特征进行融合。本申请实现了多模态地球科学数据的精准融合，提高数据预测的精度。
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