-
公开(公告)号：CN112861807B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110290914.6
申请日：2021-03-18
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06V10/25 , G06V20/10 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06V10/30 , G06V20/17
Abstract: 本发明提供了一种基于改进GLI指数和深度学习的极地植被提取方法，包括以下步骤：S1、获取遥感影像，进行预处理，并生成暗通道影像；S2、改进并计算GLI指数；S3、合成假色彩影像，用以突出植被特征；S4、对假色彩影像进行切片制作数据集，并对数据集进行处理；S5、对数据集中的极地植被区域进行标记；S6、将切分和标记后的数据集导入到Mask RCNN模型进行训练，使用Mask RCNN模型提取植被区域。对比传统的计算机视觉方法，本发明仅需配合人工经验进行少量的标注，可以有效地提高无人机影像植被检测精度和效率。
-
公开(公告)号：CN111414863A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010207087.5
申请日：2020-03-23
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明提供了一种增强型集成遥感影像分类方法，分为集成学习模型训练和遥感影像分类两个步骤。(1)模型训练：利用从遥感影像上获取的样本构建样本集，然后分别使用随机森林法、Bagging法和随机子空间法分别训练不同类型的基分类器，构建基分类器集。(2)对于遥感影像中的每一个待分类像素，分别使用基分类器集中的每一个集分类器分类，得到一个分类结果集，然后对所有的分类结果采用多数投票法进行投票，得票最多的类别，视为当前像素最终的判断类别。这样，对整幅影像进行分类，即可得到最接近实际目标的解译结果。该方法在增强基分类器多样性的基础上，实现了RandomForest，Bagging和随机子空间的有效集成，有效提高遥感影像的分类精度。
-
公开(公告)号：CN106228587B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201610552096.1
申请日：2016-07-13
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06T11/20
Abstract: 本发明涉及一种基于GIS图元的海洋风玫瑰图绘制方法，方法包括：(1)加载包含海洋风玫瑰图各项绘制参数的Excel表格数据；(2)根据Excel的表格数据，以风向、风浪出现的频率大小为辐射比例长度，在GIS平台上借助图元绘制机制，将玫瑰图绘制在8个方位的同心圆上；(3)根据比例尺、纸张大小加载相应标准模板，完成图面整饰；(4)确认最终的出图内容，将成图文件保存成MXD格式，制图成果以PDF或者图片的方式输出。本发明首次在GIS平台上实现了复杂海洋要素的自动化绘制，改变了现有海洋风玫瑰图图件平台各异、排版编辑困难、标准不一及不与地理位置相关联的海洋风玫瑰图绘制现状。
-
公开(公告)号：CN112907485A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110292874.9
申请日：2021-03-18
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明提供了一种基于lαβ空间色彩映射的遥感影像批量调色方法，包括以下步骤：S1、对高分辨率影像进行影像的降采样，得到低分辨率影像；S2、根据影像中涉及的地物类型组成对影像进行粗分类，合并地物类型组成相似的临近影像作为影像块，以影像块为单位进行分区调色；S3、在每个分区中选取部分区域影像作为特征影像，并对特征影像调色；S4、以特征影像作为参考影像，基于FCM聚类算法实现颜色传递，对每个分区的其他影像进行调色；S5、利用低分辨率影像调色结果对原始高分辨率影像进行色彩映射。本发明通过lαβ空间的直方图匹配，实现降采样影像到高分辨率影像的色彩映射，从而快速获得满足视觉效果的高分辨率遥感影像。
-
公开(公告)号：CN112884675A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110290944.7
申请日：2021-03-18
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明提供了一种批量遥感影像调色工程化实现方法，包括以下步骤：S1、获取影像，并对影像进行预处理；S2、确定合理尺度，进行影像重采样；S3、基于人工免疫算法对遥感影像进行色彩克隆处理，用于实现条带内缩略图影像的色彩统一；S4、基于分空间渐进控制方法进行影像色彩协同处理，用于处理条带之间和不同特征区域之间存在明显的色彩差异；S5、色彩增强处理，用于解决遥感影像整体区域内亮度不均、对比度不够和色彩不自然的问题；S6、基于直方图匹配原理对经过色彩增强的影像缩略图进行色彩映射处理，实现在低分辨率影像上完成的色彩调整。本发明可以大幅提高生产效率，高效实现海量高分辨率遥感影像的工程化色彩调整。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112861807A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110290914.6
申请日：2021-03-18
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明提供了一种基于改进GLI指数和深度学习的极地植被提取方法，包括以下步骤：S1、获取遥感影像，进行预处理，并生成暗通道影像；S2、改进并计算GLI指数；S3、合成假色彩影像，用以突出植被特征；S4、对假色彩影像进行切片制作数据集，并对数据集进行处理；S5、对数据集中的极地植被区域进行标记；S6、将切分和标记后的数据集导入到Mask RCNN模型进行训练，使用Mask RCNN模型提取植被区域。对比传统的计算机视觉方法，本发明仅需配合人工经验进行少量的标注，可以有效地提高无人机影像植被检测精度和效率。
-
公开(公告)号：CN116363522A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310116422.4
申请日：2023-02-14
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06V20/13 , G06V20/52 , G06V10/72 , G06V10/44 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/54 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的海岸带围填海变化遥感监测方法，包括以下步骤：S1、多源时间序列遥感影像数据选择与预处理，对数据进行筛选、处理，获取高质量的遥感数据应用于围填海监测；S2、水边线提取与掩膜构建，通过水边线构建缓冲区对围填海变化图斑潜在区域进行界定；S3、变化图斑分布预测图构建，提高样本构建效率；S4、围填海变化图斑样本制作，依据变化图斑分布预测图，利用处理软件进行数据集标记，获得围填海变化样本数据集。本发明有益效果：通过水边线提取算法，获得瞬时水边线，构建掩膜，对围填海变化图斑空间区域进行约束，制作变化图斑分布预测图，提高变化图斑定位准确度和识别精度。
-
公开(公告)号：CN116295285A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310132412.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G01C13/00
Abstract: 本发明提供了基于区域自适应的浅海水深遥感反演方法，包括以下步骤：S1、资料收集与处理；S2、根据步骤S1中收集与处理后的资料，综合区域划定；S3、模型库构建，将水深遥感反演模型归纳为单波段模型、双波段模型、多波段模型、波段比值模型、对数转换比值模型、神经网络模型和机器学习模型；S4、根据步骤S3构建的模型库进行区域模型优选；S5、根据步骤S4优选的区域模型进行水深反演。本发明有益效果：基于区域自适应的浅海水深遥感反演方法，结合已有研究基础，综合考虑水深范围、底质类型和水质情况，建立一种区域自适应的水深遥感反演方法，以期最大限度的提高近海水深的遥感反演精度。
-
公开(公告)号：CN116258785A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310113256.2
申请日：2023-02-14
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06T11/00 , G06T11/40 , G06T3/40 , G06T7/187 , G06T7/13 , G06V10/50 , G06F18/15 , G06F18/2321 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供了一种基于数值特征统计的海洋环境遥感可视化表达方法，包括：数据预处理模块，对数据进行降噪处理，以提高数据分辨率，弱化边缘锯齿现象；数据分组及特征统计模块，针对海洋环境遥感反演栅格数据的数值分布存在的簇状现象，通过聚类分析和特征统计，得到数据分组并进行特征统计；组间距优化及色彩映射模块，通过设置的数值区间，建立设定颜色与数值区间的索引关系，来进行色彩映射，优化可视化显示效果。本发明有益效果：一种基于数值特征统计的海洋环境遥感可视化表达方法，针对反演后的栅格数据不可避免的含有噪声和误差，数据模式及其特征容易被隐藏的问题，利用数据预处理模块提高数据分辨率，弱化边缘锯齿现象。
-
公开(公告)号：CN112884676B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202110290961.0
申请日：2021-03-18
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于分空间渐进控制的大范围航空遥感影像调色方法，包括以下步骤：S1、将所有待调色影像从RGB空间转换至lαβ空间；S2、获取相邻的t幅影像，建立影像组；S3、统计单个影像组内，每幅影像在lαβ空间三个通道的灰度均值和标准差；S4、根据步骤S3统计的信息，计算调色目标参数；S5、基于步骤S4中计算的目标参数，对组内每幅影像进行调色；S6、重复执行步骤S2‑S5，遍历所有影像，迭代完成测区内全部影像的色彩调整。本发明通过对测区内的影像进行捆绑，并计算适用于这组捆绑影像的调色目标参数，实现对该组影像色彩的整体调整。并通过遍历测区内全部影像，进行迭代更新的方法，实现对整个测区影像颜色的渐进调整，消除累积误差。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
31
records
(took 0.026 seconds)
