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公开(公告)号：CN117668437A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311232537.6
申请日：2023-09-22
申请人： 中国测绘科学研究院
IPC分类号： G06F17/18 , G16H50/80 , G06F16/2458 , G06F16/29
摘要： 本发明的一种城市内部微观尺度疫情感染风险预警的方法、装置及设备，属于雷达测量技术领域，方法包括如下步骤：患者分布数据及多源地理大数据的搜集与预处理；构建风险因子并计算风险因子之间的交互作用；根据地理加权回归方程拟合疫情风险评估模型；根据疫情风险评估模型对疫情风险进行评估；根据评估结果向相关主管部门发生疫情感染风险预警信息。本发明提出了可行的疫情风险定量评估模型，能够快速评估疫情感染风险，提高了风险评估效率，不仅得到准确细粒度的评估结果，而且能够对感染风险定量化，使得感染风险具有更加直观的表示，及时进行风险预警，更有利于疫情防护措施的采取，为疫情精细化防控工作提供了支撑。
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公开(公告)号：CN115546339B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202211264703.6
申请日：2022-10-14
申请人： 中国测绘科学研究院
IPC分类号： G06T11/00 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
摘要： 本发明的一种利用景观生态指标模型的城市森林制图方法、装置及设备，方法包括步骤：提取地理国情数据；将植被类型、郁闭度或树冠盖度、图斑规模作为城市森林特征提取城市森林特征图斑；对城市森林特征图斑进行聚合，并筛选规模至少1hm2的图斑；计算所筛选图斑的景观生态指标，所述景观生态指标包括：斑块平均面积、斑块边界密度、最大斑块指数和任意两点间最短距离平均值；构建综合散点图，识别转折点并确定最适聚合距离；将最适聚合距离对应的图斑进行空间聚合，形成城市森林图像。本发明提取的城市森林与实际城市森林范围有着高度一致性，兼备了城市森林的完整性和精细化，满足了开展持续性的全国城市体检评估和响应“双碳”目标的要求。
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公开(公告)号：CN101498789A
公开(公告)日：2009-08-05
申请号：CN200910078313.8
申请日：2009-02-25
申请人： 中国测绘科学研究院
摘要： 本发明提供一种基于全极化合成孔径雷达的地物目标分类方法和装置，所述方法包括：接收地物目标的反馈信号，形成所述地物目标的影像；对所述的地物目标的影像进行分割生成影像块；从所述的影像块中提取极化特征参数；根据所述极化特征参数对所述地物目标进行分类。所述装置包括：影像接收单元，用于接收地物目标的反馈信号，形成所述地物目标的影像；分割单元，用于对所述的地物目标的影像进行分割生成影像块；参数提取单元，用于从所述的影像块中提取极化特征参数；分类单元，用于根据所述极化特征参数对所述地物目标进行分类。上述本发明实施例的技术方案为实现对全极化SAR影像的地物目标高精度分类提供了一种解决方案。
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公开(公告)号：CN118521885A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410582377.6
申请日：2024-05-11
申请人： 中国测绘科学研究院
摘要： 本发明提出一种遥感图像精细化对象级变化的检测方法及装置，属于遥感图像处理技术领域，方法包括以下步骤：选取具有前后时相图像和标签数据集的变化检测数据集，并进行预处理；对预处理后的变化检测数据集提取多尺度的分层特征，对多尺度的分层特征进行融合获得融合特征图；对融合特征图进行精细化提炼，获取高维度特征表示；对高维度特征进行统一网络的对象级变化检测和实例级分割处理处理，同时获得对象级的边界框表示和变化对象的精细边界表示；利用获得的对象级的边界框表示和变化对象的精细边界表示进行混合损失函数的网络训练，输出变化区域检测结果。本发明避免了变化检测边缘信息的破碎和不准确问题，实现了变化边界的精细化。
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公开(公告)号：CN117710794A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311864398.9
申请日：2023-12-29
申请人： 中国测绘科学研究院
IPC分类号： G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明的一种高分辨率光学遥感影像变化检测方法、装置及计算机设备，属于数字影像处理技术领域，方法包括如下步骤：步骤1，采集高分辨率光学遥感影像数据；步骤2，对采集的高分辨率光学遥感影像数据进行处理，获取正负样本；步骤3，构建可逆神经网络，输入一组前后时相影像到神经网络中，获得可逆后的输出影像，循环执行步骤3进行网络训练，输入下一组前后时相影像，直至完成迭代，获得训练后的模型；步骤4，将待检测的影像输入训练后的模型，输出变化检测结果，并记录和存储变化区域。本发明提高了高分辨率光学遥感影像变化检测的精度，提升了网络训练效率，继而高效、快速获得变化检测结果，提升了整个网络模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117128977B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311396981.1
申请日：2023-10-26
申请人： 中国测绘科学研究院
摘要： 本发明的一种基于双影像融合的优质绿道路径规划方法、装置及设备，属于地理信息技术领域，方法包括如下步骤：采集OSM路网数据，进行道路筛选和简化处理，提取道路中心线并生成街景采样点；基于街景采样点采集街景影像数据，进行影像分割处理并计算绿视率和天空开阔度；采集DEM数据，并结合路网数据计算道路平均坡度；将绿视率、道路平均坡度和天空开阔度进行加权计算，获得路径成本；获取兴趣点POI数据，给定规划路径的起点与终点，基于路径成本确定总体路径成本最低的优质绿道路径；将优质绿道路径进行可视化显示。本发明将街景影像和遥感影像有效地融合进行规划优质绿道路径，为城市规划、城市绿化和交通规划等领域提供了决策支持。
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公开(公告)号：CN117128977A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311396981.1
申请日：2023-10-26
申请人： 中国测绘科学研究院
摘要： 本发明的一种基于双影像融合的优质绿道路径规划方法、装置及设备，属于地理信息技术领域，方法包括如下步骤：采集OSM路网数据，进行道路筛选和简化处理，提取道路中心线并生成街景采样点；基于街景采样点采集街景影像数据，进行影像分割处理并计算绿视率和天空开阔度；采集DEM数据，并结合路网数据计算道路平均坡度；将绿视率、道路平均坡度和天空开阔度进行加权计算，获得路径成本；获取兴趣点POI数据，给定规划路径的起点与终点，基于路径成本确定总体路径成本最低的优质绿道路径；将优质绿道路径进行可视化显示。本发明将街景影像和遥感影像有效地融合进行规划优质绿道路径，为城市规划、城市绿化和交通规划等领域提供了决策支持。
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公开(公告)号：CN111339890A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010105746.4
申请日：2020-02-20
申请人： 中国测绘科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于高分辨率遥感影像提取新增建设用地信息的方法，包括以下步骤：构建样本集：基于高分辨率遥感影像收集大量新增建设用地正负样本构建样本集，并将样本集划分为训练集与验证集；改进U-net网络模型：在U-net网络中引入Swish激活函数、空洞卷积算法和退化学习率；训练网络模型：采用焦点损失函数对训练集中负样本的权重进行弱化，并对改进后的U-net网络模型进行训练；提取新增建设用地信息：采用改进后的U-net网络模型从高分辨率遥感影像中提取新增建设用地信息。本发明在样本比例严重失衡的情况下进行新增建设用地的信息提取，减少了网络模型对训练样本数量的过分依赖，使得网络模型的适用性更强。
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公开(公告)号：CN104376204A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410636780.9
申请日：2014-11-06
申请人： 中国测绘科学研究院
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明涉及一种采用改进的像元二分法反演植被覆盖度的方法，包括以下步骤：S1计算整个区域影像的NDVI；S2判定整个区域中的有效遥感影像区域；S3对有效遥感影像区域通过计算得到的NDVI单元值进行统计，获取置信区间的上限和下限值，作为NDVIveg和NDVIsoil；S4利用像元二分法计算出植被覆盖度。本发明采用改进的像元二分法，因其简单易行、所需参数较少、精度较高应用最为广泛。通过本发明可以消除像元二分法中确定纯植被NDVIveg和纯土壤NDVIsoil时影像背景值的影响问题，使得通过给定置信区间上限和下限的方法确定的纯植被NDVI和纯土壤NDVI更加可靠，从而使像元二分法反演得到的植被覆盖度精度更高。
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