公开(公告)号：CN117490660A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311024932.5

申请日：2023-08-12

申请人： 安徽理工大学

发明人： 张震 ,  郭晓慧 ,  徐良骥 ,  丁静 ,  张坤 ,  刘潇鹏 ,  郭辉 ,  蔡宗彩

IPC分类号： G01C11/34 ,  G01C5/00 ,  G01S7/48 ,  G01S17/86 ,  G06T17/05 ,  G06T17/20 ,  G06T5/80 ,  G06V20/10 ,  G06V10/764

摘要： 本发明公开了一种融合无人机倾斜摄影与星载光子计数激光雷达的植被茂密区DEM提取方法，涉及无人机与卫星遥感融合提取图像信息领域，特别是针对植被茂密区DEM提取方面。具体步骤为：S1、通过无人机倾斜摄影技术对植被茂密区进行倾斜摄影测量，通过三维建模软件对所获取的影像进行几何纠正，解析空中三角测量，进而生成数字表面模型(DSM)；S2、获取对应植被茂密区ICESat‑2激光雷达数据，通过光子尺度校正、点云去噪及分类获得森林树高特征参数；S3、通过对DSM剔除树高数据获取植被茂密区准确的DEM数据。本发明利用无人机倾斜摄影技术获取高精度的DSM数据，并结合ICESat‑2光子数据对树高进行估算，通过DSM数据剔除树高数据进而提取出植被茂密区更准确的DEM数据。因此，本发明对植被茂密区DEM数据的获取提供重要参考。

公开(公告)号：CN116385842A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310276856.0

申请日：2023-03-17

申请人： 安徽理工大学

发明人： 张震 ,  郭晓慧 ,  徐良骥 ,  刘潇鹏 ,  张坤 ,  丁静 ,  蔡宗彩 ,  李国龙

IPC分类号： G06V10/80 ,  G06V20/10 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/214

摘要： 本发明公开了一种融合可见光‑红外‑雷达影像多特征的机器学习水体提取方法，涉及遥感图像信息提取领域，特别是水体提取方面。具体包括以下几个步骤：S1、获取Sentien1‑2、Sentienl‑1以及由Landsat‑8计算得到的温度作为原始数据；S2、对于处理好的数据进行多特征提取，将提取到的特征进行融合，形成多源遥感数据；S3、利用随机森林算法，提取水体信息，并对分类得到的水体进行精度评估；本发明可以结合多源遥感数据对水体进行精确提取，其中Sentienl‑2影像波段丰富；Sentienl‑1影像全天候、全天时并且可以在浅水区、阴影地区提取重要信息；Landsat‑8影像经过计算可以提供地表温度数据，而地表温度与水体关系密切。因此结合以上特征对水体信息进行提取对地形复杂地区的水体识别有重要的意义。