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公开(公告)号：CN116453117B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310110524.5
申请日：2023-02-14
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种图像解译图斑定位与精度评估方法，图像解译图斑的定位与精度评估步骤为：对解译图斑逐斑块进行区分标注；利用图像灰度侵蚀算法配合栅格迭代求和计算图斑像元的距中度；利用逐像元距中度评估结果，配合图斑标注，逐斑块定位中心像元并二值化为栅格；对比中心像元定位结果与参考真值图斑评估图像解译图斑的定位精度。本发明得到的图像解译图斑定位结果可用于定量评估图斑的定位精度。本发明基于栅格图斑分析其定位精度，避免了进行栅格图斑矢量化过程中产生的分析误差，且不需要分析图斑的中心像元与矢量化图斑的拓扑空间关系。本发明提出的方法操作简单，物理意义明确，分析结果可靠，可辅助用户高效评估图斑定位精度。(56)对比文件Jili Li et al.A Two-Level Approachfor Species Identification of ConiferousTrees in Central Ontario Forests Based onMultispectral Images《.IEEE Journal ofSelected Topics in Applied EarthObservations and Remote Sensing》.2015,第1487-1497页.
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公开(公告)号：CN114863266B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210327408.4
申请日：2022-03-30
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度时空模式交互网络的土地利用分类方法，包括以下步骤：将土地利用分类的样本库输入特征提取模块，得到不同分辨率的特征图；将不同分辨率的特征图输入特征融合模块，得到增强后的特征图；将增强后的特征图输入语义分割模块，计算语义分割的置信度，当置信度大于或等于阈值时，输出分类结果；当语义分割的置信度小于阈值时，输出预分类结果并将增强后的特征图输入时空模式推理模块，进行时空关系的推理验证，得到推理验证结果；将预分类结果和推理验证结果输入校正模块，对预分类结果进行调整，反馈至语义分割模块。本发明提高了土地利用分类的精度，降低了后期人工编辑的工作量。
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公开(公告)号：CN115344813A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211025563.7
申请日：2022-08-25
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于阴影的山体高度反演方法，包括以下步骤：S1、建立山体阴影数据集，S2、获取目标山体区域的遥感影像，S3、基于U‑net的山体阴影提取，S4、优化阴影提取效果，S5、提取阴影特征线，本发明通过基于U‑net的山体阴影提取，优化阴影提取效果，提取阴影特征线，求取太阳方位角、阴影长进而计算山体高度，不需要对建筑物阴影长度进行复杂的修正即可计算出山体高度，采用基于深度学习的方法进行阴影提取，提高了山体阴影的检测效率，可获得卓越的提取效果，经过深度学习网络提取出山体阴影结果图，对结果图进行形态学处理获得更纯净的阴影结果，可得到具有测算条件的阴影标签，工作量小，且计算精度较高。
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公开(公告)号：CN114863266A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210327408.4
申请日：2022-03-30
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度时空模式交互网络的土地利用分类方法，包括以下步骤：将土地利用分类的样本库输入特征提取模块，得到不同分辨率的特征图；将不同分辨率的特征图输入特征融合模块，得到增强后的特征图；将增强后的特征图输入语义分割模块，计算语义分割的置信度，当置信度大于或等于阈值时，输出分类结果；当语义分割的置信度小于阈值时，输出预分类结果并将增强后的特征图输入时空模式推理模块，进行时空关系的推理验证，得到推理验证结果；将预分类结果和推理验证结果输入校正模块，对预分类结果进行调整，反馈至语义分割模块。本发明提高了土地利用分类的精度，降低了后期人工编辑的工作量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116453117A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310110524.5
申请日：2023-02-14
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种图像解译图斑定位与精度评估方法，图像解译图斑的定位与精度评估步骤为：对解译图斑逐斑块进行区分标注；利用图像灰度侵蚀算法配合栅格迭代求和计算图斑像元的距中度；利用逐像元距中度评估结果，配合图斑标注，逐斑块定位中心像元并二值化为栅格；对比中心像元定位结果与参考真值图斑评估图像解译图斑的定位精度。本发明得到的图像解译图斑定位结果可用于定量评估图斑的定位精度。本发明基于栅格图斑分析其定位精度，避免了进行栅格图斑矢量化过程中产生的分析误差，且不需要分析图斑的中心像元与矢量化图斑的拓扑空间关系。本发明提出的方法操作简单，物理意义明确，分析结果可靠，可辅助用户高效评估图斑定位精度。
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公开(公告)号：CN115344813B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202211025563.7
申请日：2022-08-25
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于阴影的山体高度反演方法，包括以下步骤：S1、建立山体阴影数据集，S2、获取目标山体区域的遥感影像，S3、基于U‑net的山体阴影提取，S4、优化阴影提取效果，S5、提取阴影特征线，本发明通过基于U‑net的山体阴影提取，优化阴影提取效果，提取阴影特征线，求取太阳方位角、阴影长进而计算山体高度，不需要对建筑物阴影长度进行复杂的修正即可计算出山体高度，采用基于深度学习的方法进行阴影提取，提高了山体阴影的检测效率，可获得卓越的提取效果，经过深度学习网络提取出山体阴影结果图，对结果图进行形态学处理获得更纯净的阴影结果，可得到具有测算条件的阴影标签，工作量小，且计算精度较高。
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公开(公告)号：CN115346048A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211026393.4
申请日：2022-08-25
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了基于边界点选择算法的遥感图像语义分割方法，包括如下步骤：首先，通过计算对图像进行平滑滤波，得到平滑的图像，再对平滑的图像进行拉普拉斯运算，增强图像，选择二价倒数中的零交叉点进行边缘检测判据，随机选取点，构造边界区域，通过计算确定结构边界点，本发明通过边界点选择算法去结合边缘检测和深度学习的分割方法，在边缘检测的基础上选择结构边界点来构成边界点图，更好地保留语义分割对象的边界信息，结合了边缘检测算法，使得语义分割对象的边界与真实值吻合地更好，减少了在下采样过程中边界丢失的问题，得到的语义分割模型精度更好，明显改善分割对象边界与真实标签值不重合的问题。
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公开(公告)号：CN114689545A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210205422.7
申请日：2022-03-02
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于DSM等高切片的植被覆盖度分层估算方法、介质，通过多角度遥感影像生成的数字正射影像(DOM)的地表反射率数据，计算纯净植被和纯净土壤的植被指数，利用通用像元二分法得到像元总体植被覆盖度(VFC)，结合多角度遥感影像生成的数字表面模型(DSM)获取像元相对高度值，从而得到像元VFC立方体，按照等高度间距分层切割，并提取每层的平均总体VFC，利用垂直重叠经验模型，抽取不同高度区间像元立方体的分层VFC，得到不同高度分层VFC的垂直分布曲线，可有效提高林地植被覆盖度垂直分层的估算效率和精度；开辟了人们对林地特有的复杂垂直植被结构的表征的新视角，促进了人们对森林生态过程的科学理解。
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公开(公告)号：CN114689545B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210205422.7
申请日：2022-03-02
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于DSM等高切片的植被覆盖度分层估算方法、介质，通过多角度遥感影像生成的数字正射影像(DOM)的地表反射率数据，计算纯净植被和纯净土壤的植被指数，利用通用像元二分法得到像元总体植被覆盖度(VFC)，结合多角度遥感影像生成的数字表面模型(DSM)获取像元相对高度值，从而得到像元VFC立方体，按照等高度间距分层切割，并提取每层的平均总体VFC，利用垂直重叠经验模型，抽取不同高度区间像元立方体的分层VFC，得到不同高度分层VFC的垂直分布曲线，可有效提高林地植被覆盖度垂直分层的估算效率和精度；开辟了人们对林地特有的复杂垂直植被结构的表征的新视角，促进了人们对森林生态过程的科学理解。
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