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公开(公告)号：CN112861669B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110106064.X
申请日：2021-01-26
申请人： 中国科学院沈阳应用生态研究所
摘要： 本发明提供了一种地表坡向约束的高分辨率DEM地形特征增强提取方法。所述方法包括DEM生成栅格产品，计算所述栅格像素的坡向值，将连续的坡向通过离散的栅格进行划分，得到地表坡向的多个值域区间；设置地表坡向的坡向粒度，以所述坡向粒度的方向为约束条件，建立适用于高分辨率DEM地貌特征提取的增强模型；通过所述增强模型从米级或亚米级的高分辨率DEM数据中提取地形特征。以此方式，针对高分辨率DEM地形特征提取的需求，从高分辨率的地形图中降低噪声的负面影响，提高高分辨率DEM的利用率，建立地表坡向约束的高分辨率DEM地形特征提取模型，增强表征地貌特征的能力。
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公开(公告)号：CN115100643B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211028839.7
申请日：2022-08-26
申请人： 潍坊现代农业与生态环境研究院 , 中国科学院沈阳应用生态研究所
摘要： 本发明涉及虚拟地理环境分析领域，提供了融合三维场景语义的单目视觉定位增强方法和设备。方法包括输入包含多模态特征的部件级三维模型库，构建模型知识图谱和场景知识图谱；根据模型知识图谱的部件节点关联的语义节点，生成训练数据，建立并训练生成图谱语义融合增强视觉特征的图像目标识别模型；在任意位置获取单目图像，输入图像目标识别模型，输出单目图像的地物目标信息；基于单目图像的地物目标信息，对场景知识图谱中的实体节点进行语义检索，得到与单目图像匹配的三维模型；测量摄像机与地物目标的角度和距离，确定摄像机在三维空间的定位信息。以此方式，可以实现三维场景语义增强的视觉定位，增强了图像精确性、数据广泛性。
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公开(公告)号：CN112860824A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110054955.5
申请日：2021-01-15
申请人： 中国科学院沈阳应用生态研究所
IPC分类号： G06F16/29
摘要： 本发明的实施例提供了一种高分辨率DEM地形特征提取的尺度适应性评价方法。所述方法包括基于高分辨率DEM中待提取的地形要素，定义所述地形要素相关的评价指标；定义所述评价指标对应的多尺度地形提取模型的尺度适应性评价标准；输入待评价的多尺度地形提取模型的集合，根据所述尺度适应性评价标准对所述集合中多尺度地形提取模型的尺度适应性进行评价。以此方式，可以在地形分析过程中，对地形提取模型的高分辨率DEM特征提取的尺度适应性进行评价，从而得到地形要素提取的尺度适应性最佳模型，增加对地形要素提取的准确性，减少误判的几率。
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公开(公告)号：CN118781387A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410747896.3
申请日：2024-06-11
申请人： 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 宁夏大学 , 兰州交通大学 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 北京帝测科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/0464
摘要： 本发明的实施例提供了区域多年水质敏感性评估方法、装置和设备。所述方法包括通过获取多模态对地观测影像，根据影像内容提取水域和深度学习训练样本，根据提取的水域和深度学习训练样本使用SAM模型识别多年LULC种类，通过加权数据立方体得到多年水敏感性定量评估结果。以此方式，可以通过深度学习从超高分辨率的对地观测数据下识别城市土地利用及评估水域敏感性，从而实现对计算时间成本和标注数据集需求的平衡，充分利用对地观测技术的优势，突破了传统人力调查在空间和时间连续性上的局限。
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公开(公告)号：CN118334363B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410749987.0
申请日：2024-06-12
申请人： 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 宁夏大学 , 兰州交通大学 , 北京帝测科技股份有限公司 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司
摘要： 本发明的实施例提供了基于遥感图像和LiDAR分析的地形特征语义建模方法。所述方法包括获取高分辨率遥感影像和LiDAR数据；基于所述高分辨率遥感影像提取第一地形特征，以及基于LiDAR数据提取地形对象；将所述第一地形特征和地形对象进行边缘融合，得到边缘融合后的地形特征；对所述边缘融合后的地形特征进行语义建模。以此方式，可以充分整合多种地球观测数据，实现了地形特征的准确提取，并且将地形特征提取的结果与本体定义的地形知识相结合，在时空、尺度、功能、语义等方面实现地形特征知识一致性描述与规范化表达。
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公开(公告)号：CN118334363A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410749987.0
申请日：2024-06-12
申请人： 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 宁夏大学 , 兰州交通大学 , 北京帝测科技股份有限公司 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司
摘要： 本发明的实施例提供了基于遥感图像和LiDAR分析的地形特征语义建模方法。所述方法包括获取高分辨率遥感影像和LiDAR数据；基于所述高分辨率遥感影像提取第一地形特征，以及基于LiDAR数据提取地形对象；将所述第一地形特征和地形对象进行边缘融合，得到边缘融合后的地形特征；对所述边缘融合后的地形特征进行语义建模。以此方式，可以充分整合多种地球观测数据，实现了地形特征的准确提取，并且将地形特征提取的结果与本体定义的地形知识相结合，在时空、尺度、功能、语义等方面实现地形特征知识一致性描述与规范化表达。
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公开(公告)号：CN115100643A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202211028839.7
申请日：2022-08-26
申请人： 潍坊现代农业与生态环境研究院 , 中国科学院沈阳应用生态研究所
摘要： 本发明涉及虚拟地理环境分析领域，提供了融合三维场景语义的单目视觉定位增强方法和设备。方法包括输入包含多模态特征的部件级三维模型库，构建模型知识图谱和场景知识图谱；根据模型知识图谱的部件节点关联的语义节点，生成训练数据，建立并训练生成图谱语义融合增强视觉特征的图像目标识别模型；在任意位置获取单目图像，输入图像目标识别模型，输出单目图像的地物目标信息；基于单目图像的地物目标信息，对场景知识图谱中的实体节点进行语义检索，得到与单目图像匹配的三维模型；测量摄像机与地物目标的角度和距离，确定摄像机在三维空间的定位信息。以此方式，可以实现三维场景语义增强的视觉定位，增强了图像精确性、数据广泛性。
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公开(公告)号：CN112860824B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110054955.5
申请日：2021-01-15
申请人： 中国科学院沈阳应用生态研究所
IPC分类号： G06F16/29
摘要： 本发明的实施例提供了一种高分辨率DEM地形特征提取的尺度适应性评价方法。所述方法包括基于高分辨率DEM中待提取的地形要素，定义所述地形要素相关的评价指标；定义所述评价指标对应的多尺度地形提取模型的尺度适应性评价标准；输入待评价的多尺度地形提取模型的集合，根据所述尺度适应性评价标准对所述集合中多尺度地形提取模型的尺度适应性进行评价。以此方式，可以在地形分析过程中，对地形提取模型的高分辨率DEM特征提取的尺度适应性进行评价，从而得到地形要素提取的尺度适应性最佳模型，增加对地形要素提取的准确性，减少误判的几率。
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公开(公告)号：CN112861669A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110106064.X
申请日：2021-01-26
申请人： 中国科学院沈阳应用生态研究所
摘要： 本发明提供了一种地表坡向约束的高分辨率DEM地形特征增强提取方法。所述方法包括DEM生成栅格产品，计算所述栅格像素的坡向值，将连续的坡向通过离散的栅格进行划分，得到地表坡向的多个值域区间；设置地表坡向的坡向粒度，以所述坡向粒度的方向为约束条件，建立适用于高分辨率DEM地貌特征提取的增强模型；通过所述增强模型从米级或亚米级的高分辨率DEM数据中提取地形特征。以此方式，针对高分辨率DEM地形特征提取的需求，从高分辨率的地形图中降低噪声的负面影响，提高高分辨率DEM的利用率，建立地表坡向约束的高分辨率DEM地形特征提取模型，增强表征地貌特征的能力。
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公开(公告)号：CN112861668A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110104143.7
申请日：2021-01-26
申请人： 中国科学院沈阳应用生态研究所
摘要： 本发明提供了一种基于本体建模的城市地理目标无监督识别方法，包括获取对城市对象和城市地物底层特征的描述的高层语义信息，构建高层语义信息的语义本体；将高层语义信息分解为RDF三元组，得到底层语义规则；利用SWRL对底层语义规则进行逻辑推理，提取源数据图像中城市地物的底层特征，建立高层语义信息与底层特征之间的映射关系；建立基于底层特征的识别概率模型，计算目标地物的底层特征的相似性，对目标地物进行识别。以此方式，可以实现无需数据训练支持的复杂城市目标的无监督类别划分，降低深度学习过程中为了增强目标识别能力进而进行大量数据训练而产生的昂贵成本，也有助于增强深度学习，扩展目标识别范围。
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