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公开(公告)号：CN117709807B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410165998.4
申请日：2024-02-06
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/10 , G06Q50/02
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于生态模拟的海带增汇养殖生态效益评估系统及方法。具体包括：首先，实时收集海带生长数据和生态影响数据，得到原始数据，并对原始数据进行第一数据处理，再将第一数据处理后的数据进行第二数据处理；然后，基于第二数据处理后的数据，构建和运行生态模拟模型，并基于人为因素对生态模拟模型进行平衡优化。解决了现有技术对海带增汇养殖生态效益评估系统中相关数据处理不够准确以及不够全面的技术问题。
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公开(公告)号：CN116842351B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311118002.6
申请日：2023-09-01
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/213 , G06Q50/26
摘要： 本申请涉及碳储量监测技术，具体涉及一种滨海湿地碳汇评估模型构建方法、评估方法和电子设备，碳汇评估模型包括：第一特征提取网络、第二特征提取网络、成熟度预测模型和评估模型；获取样本数据；将第一近地图像数据输入至第一特征提取网络，提取演变区域的静态特征和时序变化特征；将气象数据输入至第二特征提取网络，提取气象特征；将静态特征，时序变化特征和气象特征作为成熟度预测模型的输入，将成熟度数据作为输出对成熟度预测模型进行多轮次训练，直至损失函数小于预设阈值，得到训练好的成熟度预测模型；将成熟度数据，气象特征和第二近地图像数据输入评估模型，对评估模型进行多轮次训练，得到训练好的碳汇评估模型。
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公开(公告)号：CN116664844A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310724665.6
申请日：2023-06-19
IPC分类号： G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于ECAM‑ResUNet2的互花米草遥感图像跨域分割方法，包括构建高效卷积注意力模块ECAM；以ResUNet模型为基本网络架构，构建ResUNet2模型，将ResUNet2上下文语义信息输入到ECAM模块中，构建ECAM‑ResUNet2网络模型；根据待预测地域和训练地域分别划分成目标域和源域，对源域的遥感图像数据进行图像裁剪和图像增强；将所述源域数据和目标域数据作为训练样本对ECAM‑ResUNet2进行训练，得到训练好的ECAM‑ResUNet2模型；将训练好的所述ECAM‑ResUNet2模型对待预测地域的遥感图像进行分类。报发明基于语义分割和跨域对齐的思想，能够应用于遥感图像中入侵物种互花米草分布情况的预测，且能同时保证在不同时相与不同场景的遥感图像中互花米草的预测精度较高。
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公开(公告)号：CN116128956A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310347799.0
申请日：2023-04-04
摘要： 一种基于遥感影像获取海草床碳汇量的方法、装置及设备，涉及海洋图像处理技术领域，该方法包括如下操作：步骤一：获取遥感影像数据集和叶绿素a浓度数据，融合处理后，获得海草床数据集；步骤二：分割处理所述海草床数据集，获得海草床标记数据集；步骤三：分类提取所述海草床标记数据集，获得海草面积；步骤四：基于所述海草面积和海草释氧量，获得海草床碳汇量。以遥感影像数据为主体，增加叶绿素a浓度数据作为辅助条件，相对于传统方法，提高了获取数据的准确度，在保证了计算结果准确的基础上，节约了人工成本、缩短了计算周期，可大力推广使用。
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公开(公告)号：CN116030311A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310321902.4
申请日：2023-03-29
发明人： 秦华伟 , 赵玉杨 , 王建步 , 马元庆 , 张明亮 , 刘爱英 , 邢红艳 , 宋秀凯 , 孙珊 , 苏博 , 姜向阳 , 张娟 , 李凡 , 谷伟丽 , 李少文 , 李志林 , 姜会超 , 李伟
IPC分类号： G06V10/764 , G06V20/13 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/084
摘要： 本申请涉及图像处理技术领域，提供一种基于多源遥感数据的湿地分类方法和电子设备，其中，分类方法包括：获取湿地的高光谱图像数据、多光谱图像数据和预训练的分类网络模型；将高光谱图像数据输入第一特征提取网络分别提取光谱特征和空间特征，得到高光谱特征；将多光谱图像数据输入第二特征提取网络，提取多尺度空间特征，得到多光谱特征；将高光谱特征和多光谱特征输入深度交叉注意模块进行特征融合；利用全连接层和损失函数，得到湿地分类结果。将双分支特征提取模块对深度交叉注意模块的特征提取部分进行改进，深度交叉注意模块能够更充分利用两种不同遥感数据的特点，分类性能更优，在总体准确度和Kappa系数方面均有较大的提升。
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公开(公告)号：CN116443224B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310713174.1
申请日：2023-06-16
IPC分类号： B63C11/52
摘要： 本发明涉及海面下的工作台领域，本发明公开了一种减小晃动的漂浮水下作业平台，包括位于水面以上的配合台和位于水面以下的工作台以及设置在配合台与工作台之间的调节装置；配合台与工作台之间竖直连接有多个滑柱；调节装置包括套设在滑柱上的浮漂、设置在浮漂内的调节块以及设置在配合台和工作台之间的调节杆。本发明利用调节块与浮漂运动的时间差产生的相对位移带动调节杆给工作台一个相反的力，减小工作台位移；同时，连接杆上的拨水叶在摆动时受到水的阻力能够快速消耗掉水给浮漂的动能，使浮漂的移动幅度减小，而且浮漂是通过第二弹簧支撑配合台和工作台的，由于第二弹簧的减缓作用，同样也降低了工作台的移动幅度，减小晃动。
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公开(公告)号：CN115984635B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310273286.X
申请日：2023-03-21
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06F18/214 , G06F18/24
摘要： 本申请提供多源遥感数据分类模型训练方法、分类方法和电子设备，属于图像处理技术领域，其中，分类模型包括特征生成网络和地物分类器，特征生成网络用于提取多源湿地遥感数据的共性特征和特异性特征，训练方法包括：将判别器和特征生成网络进行至少一轮交替训练，在判别器训练阶段最小化判别器损失函数，使判别器能够对共性特征进行模态分类；在特征生成网络训练阶段最大化判别器损失函数，共性特征和特异性特征线性独立。通过对抗学习保证共性特征不能被模态分类器区分，同时特异性特征与共性特征线性独立，与特异性特征优势互补，一定程度避免了多源特征的冗余性。
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公开(公告)号：CN115984635A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310273286.X
申请日：2023-03-21
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06F18/214 , G06F18/24
摘要： 本申请提供多源遥感数据分类模型训练方法、分类方法和电子设备，属于图像处理技术领域，其中，分类模型包括特征生成网络和地物分类器，特征生成网络用于提取多源湿地遥感数据的共性特征和特异性特征，训练方法包括：将判别器和特征生成网络进行至少一轮交替训练，在判别器训练阶段最小化判别器损失函数，使判别器能够对共性特征进行模态分类；在特征生成网络训练阶段最大化判别器损失函数，共性特征和特异性特征线性独立。通过对抗学习保证共性特征不能被模态分类器区分，同时特异性特征与共性特征线性独立，与特异性特征优势互补，一定程度避免了多源特征的冗余性。
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公开(公告)号：CN118095653A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410484454.4
申请日：2024-04-22
发明人： 辛荣玉 , 刘继晨 , 秦华伟 , 张建柏 , 马元庆 , 张明亮 , 赵晓杰 , 任玉水 , 盖芸芸 , 王建步 , 宋鑫 , 杨涛 , 张娟 , 谢琳萍 , 邢红艳 , 尹斌 , 赵凌云 , 马耀扬 , 王梦杰
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F16/29 , G06V20/10 , G06V20/13
摘要： 本申请属于数据处理领域，涉及一种柽柳碳汇资源评估方法以及相关装置，该方法包括：获取目标区域的遥感数据；通过空间热区分析模型从遥感数据中提取目标区域的怪柳分布信息；通过地理信息分析模型，对预先获得的目标区域地形信息以及怪柳分布信息进行地理空间分析处理，以得到怪柳覆盖数据；怪柳覆盖数据包括怪柳在目标区域所包含的不同类型土地中的覆盖面积；基于怪柳覆盖数据、以及预先录入的怪柳在不同类型土地中匹配的碳汇资源参数，确定目标区域中怪柳对应的碳汇资源数据。该方法在碳汇资源计算中引入地理环境因素的影响，更为准确地评估怪柳在不同地形条件下的分布情况，反映出怪柳在不同地形条件下的碳汇贡献，为碳汇方面提供决策支持。
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公开(公告)号：CN117709807A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410165998.4
申请日：2024-02-06
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/10 , G06Q50/02
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于生态模拟的海带增汇养殖生态效益评估系统及方法。具体包括：首先，实时收集海带生长数据和生态影响数据，得到原始数据，并对原始数据进行第一数据处理，再将第一数据处理后的数据进行第二数据处理；然后，基于第二数据处理后的数据，构建和运行生态模拟模型，并基于人为因素对生态模拟模型进行平衡优化。解决了现有技术对海带增汇养殖生态效益评估系统中相关数据处理不够准确以及不够全面的技术问题。
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