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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102013093A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010572997.X
申请日：2010-12-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Gram-Schmidt融合和LEGION的高分辨率遥感影像分割方法。其步骤为：对高分辨率遥感影像多光谱波段重采样，使其和全色波段有相同大小及像素数；将全色波段和多光谱波段进行Gram-Schmidt融合，使得每个多光谱波段拥有更高的空间分辨率，并且基本保留了光谱信息；对每个像素的各波段像素值求均值，将多个波段的信息合成一个波段，作为LEGION分割方法的输入数据；使用LEGION方法对合成后的单波段影像进行分割；将分割结果写入到结果图像中，以可视化方式进行显示。本发明克服了LEGION分割方法只能使用单波段信息的不足，能够更加精确有效地对高分辨率遥感影像进行分割。
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公开(公告)号：CN106390669A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610818201.1
申请日：2016-09-12
Applicant: 南京大学
IPC: B01D51/02
CPC classification number: B01D51/02
Abstract: 本发明公开了一种纤维素雾霾沉降剂的制备方法及其应用。所述纤维素雾霾沉降剂的制备方法包括如下步骤：将粘度为300-4500mPa·s的改性纤维素溶解在水溶液中，配制成含改性纤维素的质量百分浓度为0.05-1％的溶液，充分溶解，制得纤维素雾霾沉降剂。本发明的改性纤维素为生物可降解材料，安全环保，具有低毒性，无二次污染的特点。
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公开(公告)号：CN103617629A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310690726.8
申请日：2013-12-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MODIS遥感影像的高分辨率遥感影像植被指数时间序列校正方法，该方法包括HJ NDVI及中低空间分辨率遥感影像NDVI时间序列的构建、HJ及中低空间分辨率遥感影像对应像元的时间序列协整检验、HJ NDVI时间序列异常区段检验、HJ NDVI时间序列异常区段校正四个阶段。该方法能够修正HJ NDVI时间序列因气候原因造成序列曲线形态的异常，提高其正确性和可用性，为在高时空分辨率下研究生物地球化学模型提供有效数据。同时本法也适用于源于其它中高分辨率遥感影像的某种植被指数的时间序列。
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公开(公告)号：CN103035006A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210541289.9
申请日：2012-12-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种LiDAR辅助下基于LEGION的高分辨率航空影像分割方法，包括以下步骤：利用LiDAR激光点云数据生成激光回波强度影像；激光回波强度影像与遥感影像全色波段进行配准；使用主成分分析法（PCA）对配准后的激光回波强度影像与遥感影像全色波段进行融合，获得融合影像；对融合影像进行LEGION图像分割。与现有技术相比，本发明利用主成分分析法（PCA）融合激光回波强度影像和高分辨率遥感影像全色波段，综合利用两种不同数据源作为LEGION分割方法的输入数据，较好保留了LiDAR数据和全色波段影像的特征，有效地提高了高分辨率遥感影像的分割精度。本发明综合使用LiDAR数据和遥感影像的信息来进行LEGION分割，实践证明，该技术够能有效地进行遥感影像分割，得到满意的分割效果。
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公开(公告)号：CN103617629B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310690726.8
申请日：2013-12-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MODIS遥感影像的高分辨率遥感影像植被指数时间序列校正方法，该方法包括HJ NDVI及中低空间分辨率遥感影像NDVI时间序列的构建、HJ及中低空间分辨率遥感影像对应像元的时间序列协整检验、HJ NDVI时间序列异常区段检验、HJ NDVI时间序列异常区段校正四个阶段。该方法能够修正HJ NDVI时间序列因气候原因造成序列曲线形态的异常，提高其正确性和可用性，为在高时空分辨率下研究生物地球化学模型提供有效数据。同时本法也适用于源于其它中高分辨率遥感影像的某种植被指数的时间序列。
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