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公开(公告)号：CN118298953A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410437210.0
申请日：2024-04-11
申请人： 中国矿业大学(北京) , 华电电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明涉及温室气体遥感监测技术领域，具体涉及一种甲烷排放浓度的反演分辨率提升方法以及系统，包括：获取高分辨率卫星数据和低分辨率卫星数据，其中，高分辨率卫星数据包含影像数据，低分辨率卫星数据包含影像数据对应的甲烷浓度数据；对高分辨率卫星数据进行升尺度处理，结合所述低分辨率卫星数据，计算加权光谱曲线；基于加权光谱曲线和高分辨率卫星数据中像元的光谱曲线，确定像元特征权重，获得重加权光谱曲线；对加权分配光谱曲线进行匹配滤波，获得高分辨率甲烷浓度数据。本发明结合高分辨率卫星数据与对应的低分辨率甲烷浓度数据对甲烷浓度进行反演，能够满足数据分辨率提高的要求，同时可避免低浓度导致的数据缺失的问题。
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公开(公告)号：CN118015494A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410146138.6
申请日：2024-02-01
申请人： 山西煤炭进出口集团河曲旧县露天煤业有限公司 , 中国矿业大学(北京)
IPC分类号： G06V20/17 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V20/64 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种区域增强型的矿区侵蚀沟多时相立体监测方法，方法步骤如下，步骤A，获取矿区侵蚀沟数据进行预处理并构建样本数据集；步骤B，构建矿区侵蚀沟识别模型；步骤C，构建矿区侵蚀沟三维重构模型；步骤D，利用数据集对网络模型进行训练；步骤E，将测试数据集输入到利用训练数据集训练好的网络模型中，获取矿区侵蚀沟的识别结果和立体模型，与现有技术相比，本发明提出了多维跳跃可分离残差网络，构建了基于区域增强的多维卷积神经网络和多视角立体重塑网络，能够替代传统矿区侵蚀沟监测方法进行矿区侵蚀沟的识别，实现侵蚀沟立体模型的构建，并定量监测土壤侵蚀量，对于矿区水土流失防治和生态环境保护具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN115482463B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211064803.4
申请日：2022-09-01
申请人： 北京低碳清洁能源研究院 , 中国矿业大学(北京)
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种生成对抗网络矿区土地覆盖识别方法及系统，其方法包括：S1、获取一个区域内影像块数据集和土地覆盖标签数据集；S2、基于Pytorch构建包含生成网络和判别网络的生成对抗网络模型；S3、构建生成对抗网络模型的损失函数：S4、利用联合感知损失函数对生成对抗网络模型进行动态训练直到达到纳什平衡；S5、向训练后的生成网络输入研究区的影像块数据，输出矿区土地覆盖识别结果图。本发明通过土地覆盖样本数据集对构建的生成对抗网络模型进行训练，采用联合感知损失函数，最终实现对输入研究区影像块数据的矿区土地覆盖识别并输出特征图，提高了高分遥感影像中矿区土地覆盖的识别精度及分割效果。
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公开(公告)号：CN113919227B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111201312.5
申请日：2021-10-15
申请人： 中国矿业大学(北京) , 国家能源投资集团有限责任公司 , 北京低碳清洁能源研究院 , 神华北电胜利能源有限公司
摘要： 本发明公开了一种矿区生态时间累积效应点与空间累积范围识别方法，A、构建矿区生态质量指数，B、构建矿区生态扰动时空累积效应指数，C、构建驱动因子数据集与地理时空加权人工神经网络模型，进而构建矿区MESCEI时间序列数据集与MESCEI指数空间序列数据集，通过数据拟合坐标系模型在直角坐标系中拟合时间累积曲线并识别曲线拐点，通过数据拟合坐标系模型在直角坐标系中拟合空间影响曲线并识别空间影响范围。本发明建立遥感反演模型并反演得到矿区生态质量指数，构建地理时空加权人工神经网络模型，然后由此构建出MESCEI时间序列数据集与MESCEI指数空间序列数据集，实现了矿区生态的时间累积效应点与空间累积范围的识别，为矿区生态管理提供数据支持。
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公开(公告)号：CN113988626B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111263504.9
申请日：2021-10-28
申请人： 中国矿业大学(北京) , 国家能源投资集团有限责任公司 , 大连海事大学 , 北京低碳清洁能源研究院 , 神华北电胜利能源有限公司 , 北京数论科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/02 , G06F16/55 , G06F16/58 , G06F16/583
摘要： 本发明公开了一种矿区生态环境遥感综合评价指数实现方法，其方法如下：A、采集研究区的时序数据，构建地表覆盖类型分类器对研究区划分为植被、水体、不透水面、矿场四个大类；B、分别对植被大类、水体大类、不透水面大类、矿场大类按选取表征指标进行遥感反演；C、通过最大值最小值归一化模型对植被大类、水体大类、不透水面大类分别进行参数标准化处理；D、采用主成分分析PCA并根据步骤C的标准化数据进行主成分提取，逐像元遍历获取第一主成分作为评价指数CMEI结果。本发明针对不同地表覆盖选择所对应的表征指标并通过参数标准化、主成分变换等处理得到CMEI结果，具有空间可比性与时间可比性且计算效率高，能直观对比得到生态质量分布。
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公开(公告)号：CN114090714A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111389493.9
申请日：2021-11-22
申请人： 中国矿业大学(北京) , 北京数论科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于地理格网模型矿区生态演变大数据多尺度查询方法，方法如下：A、构建地理格网剖分模型；B、基于Z‑order空间填充曲线进行地理编码；C、对生态演变大数据进行时间编码；D、根据生态环境的影响因子建立生态因子体系并以地理编码和时间编码为信息载体构建得到生态演变大数据立方体EE‑Cube，在数据库中构建时空复合索引结构；E、查询区域采用不同空间尺度下对矿区任意时间、任意空间下生态演变数据的检索、展示及分析。本发明基于地理格网模型进行地理编码并综合时间编码规则，同时建立时空复合索引结构对应映射数据的数据库以方便数据检索，实现了生态演化大数据任意空间、任意时间、任意尺度的快速检索、查询与分析。
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公开(公告)号：CN113591759A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110906260.5
申请日：2021-08-09
申请人： 中国矿业大学(北京) , 国家能源投资集团有限责任公司 , 北京低碳清洁能源研究院 , 神华北电胜利能源有限公司
摘要： 本发明公开了一种矿区长时序地表土壤含水量遥感数据生产方法及系统，首先采集目标矿区原始历史数据并经过筛选、裁剪、剔除处理得到地表土壤含水量数据，同时采集数据并分别计算归一化植被指数NDVI、植被覆盖度FVC、叶片等效水厚度EWT，接着根据目标分辨率确定降尺度扩展倍数策略，最后先进行模型训练再按照降尺度扩展倍数策略进行降尺度扩展最终得到与目标空间分辨率相近的地表土壤含水量数据产品。本发明能够得到具有一致性适应于矿区场景的长时序、高空间分辨率、高时间分辨率的地表土壤含水量数据产品，可以实现矿区地表土壤含水量的长时序监测，为挖掘矿区生态环境演变机理、量化矿区活动影响范围等提供数据支持。
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公开(公告)号：CN113435411A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110843211.1
申请日：2021-07-26
申请人： 中国矿业大学(北京) , 中国自然资源航空物探遥感中心
摘要： 本发明公开了一种基于改进DeepLabV3+的露天矿区土地利用识别方法，首先制作矿区不同土地利用类型样本数据集，构建DeepLabV3+网络模型，采用Xception作为基础网络架构提取低层和高层特征，其次通过改进的空间金字塔池化提取多尺度特征信息，然后将多尺度特征输入到注意力机制模块中，增强网络模型的分类能力；最后，聚合Xception低层特征与多尺度高层特征，通过卷积和上采样得到模型预测结果。本发明通过低层特征多尺度空间信息融合减少网络逐层卷积池化导致的边缘信息损失，提高了分割精度，通过引入空间注意力机制模块聚合多尺度上下文信息，增强网络模型的分类能力，通过占比加权的方法解决网络训练中样本不平衡的问题，提高了各类别用地的分类识别精度。
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公开(公告)号：CN113128134A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110669285.8
申请日：2021-06-17
申请人： 中国矿业大学(北京)
摘要： 本发明公开了一种矿区生态环境演变驱动因子权重量化分析方法，对植被、土壤、水体、大气以及生态功能进行长时间尺度上高频次定量反演，获取连续空间的生态因子及气候气象、地理地貌、人类活动三类驱动因子数据集，然后结合统计再分析数据、土地利用分类数据，在高维度空间对参量数据进行叠加构建生态演变大数据立方体，接着以纯数据驱动的角度建立矿区生态演变的地理时空加权人工神经网络对各参量之间的驱动关系进行模拟，最后采用高维数据下的矿区生态驱动因子定权法来量化各因子的权重，从而计算出驱动因子权重立方体，得到了矿区生态环境演变过程中在不同空间位置下的主导驱动因子及其权重，为探索矿区生态环境演变机理提供了客观的数据。
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公开(公告)号：CN117671437B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311359531.5
申请日：2023-10-19
申请人： 中国矿业大学(北京)
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V20/10
摘要： 本发明公开了一种基于多任务卷积神经网络的露天采场识别与变化检测方法，其方法包括：S1、采集研究区T1、T2两个时相的遥感影像数据，构建多任务卷积神经网络模型；S2、变化检测网络分支将第一识别网络分支得到的特征图与第二识别网络分支得到的特征图进行差分融合得到编码特征图，然后通过跳跃连接并进行特征融合得到特征图Dt‑5、Dt‑4、Dt‑3、Dt‑2；S3、变化检测网络分支将特征图Dt1‑2与特征图Dt2‑2进行差分融合得到特征图Da‑t2；S4、将特征图Dt‑2分别与通道注意力权重、空间注意力权重相乘运算得到特征图D′t‑2，然后通过上采样操作得到变化检测结果。本发明构建有基于孪生VGG‑16网络结构的多任务卷积神经网络模型，能够快速高效地应用于露天矿区采场识别与变化区域自动检测。
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