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公开(公告)号：CN118840554A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410922859.1
申请日：2024-07-10
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V20/10
摘要： 本发明提供一种黑臭水体的遥感预测方法、装置以及电子设备，获取包括目标水体以及目标水体周围区域的遥感影像；基于预训练的语义分割模型对遥感影像中的目标水体进行语义分割，得到目标水体的水面漂浮物类型、目标水体的水体边界以及目标水体的水体类型；基于水面漂浮物类型和水体边界，确定目标水体的水体自身特征；基于水体边界，确定目标水体的水体自净特征；基于水体边界与水体类型，确定目标水体的缓冲区；基于预训练的语义分割模型对遥感影像中的缓冲区进行语义分割，得到目标水体的周围环境特征；基于水体自身特征、水体自净特征以及周围环境特征，确定目标水体的水体指标。通过本发明能够实现对目标水体是否为黑臭水体的精确预测。
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公开(公告)号：CN117969363A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410170820.9
申请日：2024-02-06
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G01N15/075 , G01N21/55
摘要： 本发明提出一种基于SDGSAT‑1卫星的悬浮物浓度反演方法和系统。其中，方法包括：对感兴趣区域的SDGSAT‑1图像进行辐射定标；对辐射亮度值进行大气校正，将辐射亮度值转换为地表反射率；根据地表反射率计算归一化水体指数；结合OTSU算法对归一化水体指数进行双峰阈值分割，提取水体；根据提取水体后图像的地表反射率计算分类指标，并设置指标阈值；根据分类指标和指标阈值，应用提取水体后图像的地表反射率，计算悬浮物浓度指标；应用所述悬浮物浓度指标计算得出悬浮物浓度。本发明提出的方案能够对常见的半解析算法在在重度浑浊水体上反演悬浮物浓度失效的现象进行了改进，对于不同浑浊程度的水体具有较高的适用性。
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公开(公告)号：CN116309150A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310240535.5
申请日：2023-03-14
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06T5/00 , G06V10/40 , G06V10/774
摘要： 本发明提出了一种SAR辅助下光学遥感影像修复方法，包括：获取训练影像集和测试影像集；构建云移除网络USSDRN‑CR，具体为特征提取与融合模块，引入了多尺度特征块(MFB)和门控卷积(GC)分别提取SAR影像和光学遥感影像的多尺度特征并融合；利用重建模块，引入空间和通道注意力块(SCAB)，将融合后的特征重建为无云的预测影像。本发明利用了GC对光学遥感影像上有效区域的信息进行提取，基于SCAB获取了全局的空谱信息，增加了网络的云去除能力。本发明有助于提高云污染数据可用性，生成无云和时空连续影像以进行后续的研究应用，包括长序列分析、土地覆盖/土地利用制图、变化检测、城市规划等。
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公开(公告)号：CN114841879B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210456007.9
申请日：2022-04-24
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
摘要： 本发明提出一种水体大气校正方法和系统。其中，方法包括：根据时间和位置属性在光谱库中查找并获取均匀不变地物控制点及其相应的遥感反射率，基于此建立待校正图像原始像元值或大气层顶辐亮度(或反射率值)和均匀不变地物控制点遥感反射率之间的统计关系，拟合并生成相对大气校正模型，实现无短波红外波段情况下的基于光谱库和图像自身的水体大气校正。本发明针对无短波红外波段的遥感影像，实现了内陆二类水体的精确大气校正，解决国产陆地卫星水体大气校正的技术瓶颈问题。且利用均匀不变地物光谱库代替了图像，摆脱了相对大气校正算法对图像的依赖，提高了相对大气校正的效率。
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公开(公告)号：CN116205858A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310077517.X
申请日：2023-01-17
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，提供一种高光谱图像异常检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待处理的高光谱图像；根据所述高光谱图像的波段数目和像元数目，分别对所述高光谱图像进行行列划分，构建高光谱图像的棋盘型拓扑框架；基于构建的棋盘型拓扑框架，确定所述高光谱图像中的各待测像元的目标异常分数，并根据各待测像元的目标异常分数确定对高光谱图像的异常检测结果。本发明提供的高光谱图像异常检测方法，通过构建棋盘型拓扑框架对高光谱图像进行拆解，对待测像元逐一进行异常探测，充分挖掘高光谱图像的特征并提取高光谱图像中的地物细节信息，提高对高光谱图像异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115830442A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211414911.X
申请日：2022-11-11
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明提出一种基于机器学习的小麦茎蘖密度遥感估算方法和系统。其中，方法包括：根据小麦茎蘖的植被结构和生化参数，再应用遥感影像的反射率值，得到植被指数图；根据遥感影像的几何形状的反射率值，计算得到图像纹理特征图；将采样点的点矢量格式的数据与植被指数图和图像纹理特征图对应，得到样本数据；对样本数据中的植被指数进行筛选，进而得到筛选后的样本数据；应用筛选后的样本数据对机器学习模型进行训练；应用训练好的机器学习模型对小麦茎蘖密度进行估算。本发明提出的方案，可以扩展到县级区域进行使用，其精度能保证相对误差在10％之内，可以满足未来应用卫星遥感数据进行大区域冬小麦茎蘖估算的精度要求。
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公开(公告)号：CN114720396B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210435147.8
申请日：2022-04-24
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G01N21/25
摘要： 本发明提出一种均匀不变地物控制点光谱库的生成方法和系统。其中，方法包括：基于Sentinel‑2MSI L2A地表反射率数据，通过计算得到均匀不变地物像元的反射率数据、位置信息、开始时间和结束时间，并将上述数据存入数据库，得到均匀不变地物控制点光谱库。本发明的均匀不变地物控制点库为水体遥感影像大气校正提供了数据来源，解决了无短波红外波段遥感数据的精确大气校正面临的难题。同时，该控制点库用于替代相对大气校正算法所需的真值影像，摆脱了对真值影像的依赖，提高了相对大气校正算法的效率。
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公开(公告)号：CN112801011B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110169003.8
申请日：2021-02-07
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院 , 中国人民解放军63921部队
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/776
摘要： 本申请公开了一种高光谱图像目标探测方法及相关装置，其中，所述高光谱图像目标探测方法在目标探测过程中引入了质量估计这一建模机制，并且在质量估计过程中开发了专门的度量(即拓扑型质量)，这一度量创新地将数据质量的度量和树型拓扑结构相结合来量化光谱差异以进行探测输出，成功突破了直接进行方法迁移所面临的技术难题，结合使得所述高光谱图像目标探测方法能够准确地定位成像场景中的感兴趣目标，满足各类高光谱遥感的相关应用中对于目标探测的高精度响应需求。
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公开(公告)号：CN113486778A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110749276.X
申请日：2021-07-01
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
摘要： 本发明实施例公开了一种识别蚀变类型的方法、装置及电子设备，包括：获取包含待识别的蚀变的高光谱影像；从预设的模拟光谱库中提取与待识别的蚀变相关的模拟光谱；预设的模拟光谱库中包含不同蚀变类型对应的模拟光谱，模拟光谱是基于构成蚀变的每种矿物的消光系数、物理参数和观测参数确定的，其中，每种矿物的消光系数是通过对每种矿物的物理参数进行分析得到的；通过提取到的模拟光谱，识别出所述高光谱影像中的待识别的蚀变的蚀变类型。由此，不仅降低了蚀变模拟光谱的获取难度，也丰富了蚀变光谱的种类，提升了蚀变识别的准确度。
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公开(公告)号：CN117592619B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311742195.2
申请日：2023-12-18
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/045
摘要： 本发明提出一种基于GNN‑LSTM的县域冬小麦估产分析方法和系统。其中，方法包括：在研究区内计各个县的冬小麦单产数据，然后将其制作带有标签的量产文件，并转化为县域邻接矩阵文件；获取遥感影像和气象数据；在所述遥感影像和气象数据中选择估产分析模型的输入特征；应用所述输入特征、带有标签的量产文件和县域邻接矩阵文件制作训练集和测试集；应用训练集对估产分析模型进行训练和模型调参；应用测试集对训练好的估产分析模型预测县域的冬小麦产量，并对估产分析模型的训练结果进行评价。本发明提出的方案能够看到，预测和真实产量值的空间分布趋势也大致相同，高值和低值的空间展布是温和的，在空间上的预测效果也很好。
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