公开(公告)号：CN114897715B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202210408647.2

申请日：2022-04-19

Applicant: 北京市遥感信息研究所

Inventor： 吴志刚 ,  聂婧 ,  傅雨泽 ,  裴玉东 ,  戴桦宇 ,  周鑫 ,  孙通 ,  田文科 ,  张宇喆

IPC: G06T5/90 ,  G06T7/13 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明提出一种基于边缘结构相似度的星上切片图像质量评价方法和系统。所述方法包括：步骤S1、获取由遥感卫星采集的目标图像，对所述目标图像进行预处理，以获取所述目标图像的地面处理图像x和星上切片图像y；步骤S2、以所述地面处理图像x作为评价标准，确定所述星上切片图像y的质量评价结果。

公开(公告)号：CN115015147B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202210419706.6

申请日：2022-04-21

Applicant: 北京市遥感信息研究所

Inventor： 聂婧 ,  傅雨泽 ,  裴玉东 ,  孙通 ,  周鑫 ,  戴桦宇

IPC: G01N21/35 ,  G01N21/84 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种高空间分辨率高光谱热红外遥感影像模拟方法，所述方法包括：在8‑14μm波长范围内设置若干个高光谱热红外的波段组合以模拟高光谱热红外传感器；利用高空间分辨率光学数据获取模拟高空间分辨率高光谱热红外遥感影像所需的发射率影像；基于深度学习网络模型处理地表温度遥感影像，获得降尺度的高分辨率地表温度遥感影像；基于所述发射率影像、所述降尺度的高分辨率地表温度遥感影像、大气参数，基于热辐射传输方程和高光谱热红外传感器的噪声水平，获取高空间分辨率高光谱热红外遥感影像。根据本发明的方案，为未来发展星载高光谱热红外传感器及建立共性关键技术提供重要技术支撑与参考数据集。

公开(公告)号：CN114897715A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210408647.2

申请日：2022-04-19

Applicant: 北京市遥感信息研究所

Inventor： 吴志刚 ,  聂婧 ,  傅雨泽 ,  裴玉东 ,  戴桦宇 ,  周鑫 ,  孙通 ,  田文科 ,  张宇喆

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/13 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明提出一种基于边缘结构相似度的星上切片图像质量评价方法和系统。所述方法包括：步骤S1、获取由遥感卫星采集的目标图像，对所述目标图像进行预处理，以获取所述目标图像的地面处理图像x和星上切片图像y；步骤S2、以所述地面处理图像x作为评价标准，确定所述星上切片图像y的质量评价结果。

公开(公告)号：CN114489829A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202111583459.5

申请日：2021-12-22

Applicant: 北京市遥感信息研究所

Inventor： 孟钢 ,  李晓斌 ,  田菁 ,  戴桦宇 ,  杨渊博 ,  岳文振 ,  尹璐

IPC: G06F9/445 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于ArcMap的遥感图像样本标注方法，属于遥感信息技术领域。该方法包括以下步骤：S1，安装ArcMap的Add‑In插件工具创建标注环境，所述插件工具包括安装文件和配置文件；所述插件工具将标注过程保存的包含类别名称的记录生成为标注文件；S2，根据配置文件及已有标注文件中目标类别生成对应的Shp文件图层并进行加载；S3，打开遥感图像样本文件，并使用ArcMap的矢量编辑工具选择添加样本的目标类别和标注形状后进行样本标注编辑；S4，保存样本标注结果，并清除编辑过程中的中间结果文件，完成样本标注。本发明针对当前机器学习图像样本标注软件无法支撑遥感图像样本标注的问题，基于Add‑In工具实现了遥感图像目标标注，有效提高了遥感图像样本标注效率。

公开(公告)号：CN114489829B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202111583459.5

申请日：2021-12-22

Applicant: 北京市遥感信息研究所

Inventor： 孟钢 ,  李晓斌 ,  田菁 ,  戴桦宇 ,  杨渊博 ,  岳文振 ,  尹璐

IPC: G06V10/774 ,  G06F9/445 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于ArcMap的遥感图像样本标注方法，属于遥感信息技术领域。该方法包括以下步骤：S1，安装ArcMap的Add‑In插件工具创建标注环境，所述插件工具包括安装文件和配置文件；所述插件工具将标注过程保存的包含类别名称的记录生成为标注文件；S2，根据配置文件及已有标注文件中目标类别生成对应的Shp文件图层并进行加载；S3，打开遥感图像样本文件，并使用ArcMap的矢量编辑工具选择添加样本的目标类别和标注形状后进行样本标注编辑；S4，保存样本标注结果，并清除编辑过程中的中间结果文件，完成样本标注。本发明针对当前机器学习图像样本标注软件无法支撑遥感图像样本标注的问题，基于Add‑In工具实现了遥感图像目标标注，有效提高了遥感图像样本标注效率。

公开(公告)号：CN115015147A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210419706.6

申请日：2022-04-21

Applicant: 北京市遥感信息研究所

Inventor： 聂婧 ,  傅雨泽 ,  裴玉东 ,  孙通 ,  周鑫 ,  戴桦宇

IPC: G01N21/35 ,  G01N21/84 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种高空间分辨率高光谱热红外遥感影像模拟方法，所述方法包括：在8‑14μm波长范围内设置若干个高光谱热红外的波段组合以模拟高光谱热红外传感器；利用高空间分辨率光学数据获取模拟高空间分辨率高光谱热红外遥感影像所需的发射率影像；基于深度学习网络模型处理地表温度遥感影像，获得降尺度的高分辨率地表温度遥感影像；基于所述发射率影像、所述降尺度的高分辨率地表温度遥感影像、大气参数，基于热辐射传输方程和高光谱热红外传感器的噪声水平，获取高空间分辨率高光谱热红外遥感影像。根据本发明的方案，为未来发展星载高光谱热红外传感器及建立共性关键技术提供重要技术支撑与参考数据集。