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公开(公告)号：CN118296463A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410474738.5
申请日：2024-04-19
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 , 西安科技大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了基于湖泊底部分类的内陆湖泊水深反演方法，包括：S1，获取湖泊水深反演需要的数据并进行处理；S2，基于支持向量机分类算法对湖泊底部地形分类，划分浅水区和深水区；S3，利用深度神经网络算法，构建湖泊浅水区水深反演模型；S4，基于支持向量机算法反演湖泊深水区水深；S5，结合S3、S4得到的浅水区和深水区水深，得到内陆湖泊水深信息。本发明方法针对不同湖泊底部地形构建不同模型，再对不同区域水深进行反演，大幅提高了湖泊水深反演精度。
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公开(公告)号：CN119295982A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411540812.5
申请日：2024-10-31
Applicant: 鄂尔多斯市昊华红庆梁矿业有限公司 , 西安科技大学
Abstract: 本发明公开了基于随机森林算法的荒漠复垦区土壤呼吸速率反演方法，包括：对荒漠复垦区土壤进行测量，得到实测土壤呼吸数据、UAV高光谱、热红外数据和ASD地面冠层高光谱辐亮度数据；利用UAV高光谱和实测土壤呼吸数据筛选出特征波段，并利用UAV高光谱计算出TVDI，用以表征环境因子；使用FLD、3FLD和SFM三种方法，利用UAV高光谱数据计算得到三个无人机SIF值；利用ASD地面冠层高光谱辐亮度数据对三种方法得到的无人机SIF值进行验证，选择精度最高的无人机SIF数据作为土壤呼吸反演的输入数据；基于随机森林算法反演荒漠复垦区土壤呼吸速率。本发明方法可大面积、实时快速定量监测土壤呼吸速率。
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公开(公告)号：CN117077770A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311142079.7
申请日：2023-09-06
Applicant: 陕西生态产业有限公司 , 陕西省煤层气开发利用有限公司 , 西安科技大学
Abstract: 本发明公开了基于蜣螂优化算法和投影寻踪模型的生态环境评估方法，选取能够直观反映生态条件优劣的评价指标并获得指标数据，对获得的各指标数据进行归一化处理，利用群智能蜣螂优化算法寻找并确定用于投影寻踪聚类模型中的最佳投影向量aj，利用归一化后的指标数据和最佳投影向量aj计算样本的一维投影特征值Zi，所得的一维投影特征值Zi即为生态环境质量评估值。本发明方法得出的结果精度高，充分考虑了研究区特殊的地理位置，保证了方法的准确性、普适性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112347418B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202011050851.9
申请日：2020-09-29
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明是温度光合有效辐射吸收比水分盈亏量干旱指数测量方法，主要包括以下6个步骤：①获取研究区遥感影像数据、气象站点和农业气象站点数据；②统一遥感数据的时间和空间分辨率，并对遥感数据进行预处理，主要包括产品数据与真实值之间的转换，利用S‑G滤波对MODIS低质量数据进行处理等；根据气象站点的降水和温度计算SPEI；③将水分盈亏量、光合有效吸收比例和地表温度进行标准化异常处理，然后进行归一化处理；④将③中数据带入欧式距离公式获得三维TFWBDI干旱指数，获得TFWBDI干湿状况影像图；⑤根据TFWBDI值分析干湿状况。本发明基于像元层次，适用于复杂植被类型下干湿监测时空分布特征和规律研究，完善了VCI、TCI和PCI仅考虑一种因素监测旱情的不足。
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公开(公告)号：CN107038700B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201611041855.4
申请日：2016-11-24
Applicant: 西安科技大学
Inventor： 刘英
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了基于GSSIM的土壤湿度空间分布特征定量分析方法，包括以下步骤：获取研究区NDVI和Ts数据；构建双抛物线型NDVI‑Ts特征空间散点图，获取双抛物线型NDVI‑Ts特征空间干湿边方程，即Tsmax和Tsmin；将Tsmax和Tsmin数据代入TVDI的计算公式，获得研究区TVDI影像图；利用梯度结构相似度GSSIM的计算公式，获取研究区两期TVDI数据的GSSIM影像图；根据GSSIM数值大小，定量分析研究区土壤湿度的空间分布特征和变化规律。本发明完善了以往研究中在对空间尺度土壤湿度进行评价时，仅考虑其表征指标在空间尺度上的数值大小的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107038700A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201611041855.4
申请日：2016-11-24
Applicant: 西安科技大学
Inventor： 刘英
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10032
Abstract: 本发明公开了基于GSSIM的土壤湿度空间分布特征定量分析方法，包括以下步骤：获取研究区NDVI和Ts数据；构建双抛物线型NDVI‑Ts特征空间散点图，获取双抛物线型NDVI‑Ts特征空间干湿边方程，即Tsmax和Tsmin；将Tsmax和Tsmin数据代入TVDI的计算公式，获得研究区TVDI影像图；利用梯度结构相似度GSSIM的计算公式，获取研究区两期TVDI数据的GSSIM影像图；根据GSSIM数值大小，定量分析研究区土壤湿度的空间分布特征和变化规律。本发明完善了以往研究中在对空间尺度土壤湿度进行评价时，仅考虑其表征指标在空间尺度上的数值大小的情况。
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公开(公告)号：CN106290782A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610564857.5
申请日：2016-07-14
Applicant: 西安科技大学
IPC: G01N33/24
CPC classification number: G01N33/246
Abstract: 本发明公开了一种基于双抛物线型NDVI-Ts特征空间的土壤湿度遥感监测方法，涉及土壤检测技术领域，本发明顾及NDVI＜0.15，发现NDVI-Ts特征空间呈双抛物线型，提出基于双抛物线型NDVI-Ts特征空间的TVDI土壤湿度遥感监测方法，通过计算双抛物线型NDVI-Ts特征空间中干、湿边方程，获得研究区TVDI影像，并根据TVDI值的大小将土壤湿度进行划分，得到待监测地区的地表土壤湿度。该方法在监测地表0-10cm深土壤湿度状况方面优于传统的三角形NDVI-Ts特征空间的TVDI土壤湿度监测方法，能更好地反映地表0-5cm深土壤湿度，为土壤湿度遥感监测提供依据。
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公开(公告)号：CN115861683B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202211432621.8
申请日：2022-11-16
Applicant: 西安科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种针对高光谱图像的快速降维方法，涉及高光谱数据处理领域，包括：首先根据相邻性，将高光谱图像转化为网状结构数据；然后通过可学习型迭代滤波器获取高光谱图像的局部相关性特征；再基于网状结构数据和高光谱图像的局部相关性特征建立无向图；最后利用流形几何聚合机制将无向图中的同类顶点进行汇聚，得到包含全局相关性特征的低纬度高光谱图像；本发明不但减少了数据维度，而且从局部到全局都保持了地物相关性特征，同时降低了存储负担，而且能提升地物分类的准确性，满足要应用高光谱数据却受限于存储负担的市场需求。(56)对比文件魏峰;何明一;梅少辉.空间一致性邻域保留嵌入的高光谱数据特征提取.红外与激光工程.2012,(05),143-148.
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公开(公告)号：CN112033937B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010936614.6
申请日：2020-09-08
Applicant: 西安科技大学
IPC: G01N21/55
Abstract: 本发明公开了一种水体提取精度的评价方法，包括以下步骤：获取研究地区遥感影像数据；经辐射校正、大气校正和几何精校正后获得研究区地表真实反射率影像数据；计算水体指数影像；利用最大类间方差法得到水体与非水体的阈值后提取水体并生成水体矢量的线文件；利用高分辨率影像获取真实水陆边界矢量；利用NDLWM对由水体指数提取的边界和真实水陆边界的精度进行空间定量评价。本发明是一种全新的验证水体提取精度的方法，适用于水体提取算法验证精度的研究。本发明可以直观地反映不同水体指数提取水体的漏提或错提范围，以及在空间上的绝对位置。
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公开(公告)号：CN112347418A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011050851.9
申请日：2020-09-29
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明是温度光合有效辐射吸收比水分盈亏量干旱指数测量方法，主要包括以下6个步骤：①获取研究区遥感影像数据、气象站点和农业气象站点数据；②统一遥感数据的时间和空间分辨率，并对遥感数据进行预处理，主要包括产品数据与真实值之间的转换，利用S‑G滤波对MODIS低质量数据进行处理等；根据气象站点的降水和温度计算SPEI；③将水分盈亏量、光合有效吸收比例和地表温度进行标准化异常处理，然后进行归一化处理；④将③中数据带入欧式距离公式获得三维TFWBDI干旱指数，获得TFWBDI干湿状况影像图；⑤根据TFWBDI值分析干湿状况。本发明基于像元层次，适用于复杂植被类型下干湿监测时空分布特征和规律研究，完善了VCI、TCI和PCI仅考虑一种因素监测旱情的不足。
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