-
公开(公告)号：CN114863291B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202210416274.3
申请日：2022-04-20
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC: G06V20/13 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/58
Abstract: 本发明公开了一种基于MCL和光谱差异度量的高光谱影像波段选择方法，通过计算波段间的相关系数，构建波段间相关性的邻接矩阵，运用马尔可夫聚类自适应地将波段划分为多个聚簇，并基于聚类结果，设计目标类别监督下的波段差异性度量准则，选择出适于目标地物提取的波段集，最后利用监督分类算法，依据训练样本和测试样本确定最优波段数，实现目标地物的最高精度提取。其显著效果是：充分运用波段间邻近相关性和波段索引距离信息，并且考虑了噪声较大波段和坏道零值波段对聚类的影响，提高了波段聚簇划分的准确性和合理性，实现了选择最优波段和目标地物精准识别，具有解决实际问题的优势。
-
-
公开(公告)号：CN112884791B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110140509.6
申请日：2021-02-02
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
Abstract: 本发明公开了一种构建大规模遥感影像语义分割模型训练样本集的方法，将已有的遥感影像矢量数据与多期遥感影像进行配准，并依据图斑密度分别通过滑窗算法自动切割提取初级样本集；对初级样本集中每一张图像进行特征提取，并采用聚类算法进行分类，剔除图像质量不佳的样本，获得中间样本集；将中间样本集分批次输入语义分割模型进行迭代优化训练，并在每次迭代优化完成后对样本进行预测，剔除中间样本集中的错误样本，获得目标样本集。其显著效果是：能够避免生成整幅影像且占用空间极大的掩膜，减少滑窗的滑动次数，提高样本的提取速度与数据质量；提高了正确样本在样本集中的纯度，大幅降低了制作大规模样本集的成本。
-
公开(公告)号：CN117315455B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202310046948.X
申请日：2023-01-31
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Abstract: 本发明通过高分辨的遥感影像设计云信息表征指数、自适应阈值分割初步提取云体、几何特征过滤非云对象和提纯云体、设计形态学滤云算子进一步提纯精化，最后通过云体栅格转为矢量并统计云量实现检测，相比于机器学习和深度学习云检测方法对样本数据的依赖，本发明人工参与少、自动化程度高、检测结果具有显著的云团几何形态优势，仅利用云层的亮度和几何形态特征，实现对高分辨率遥感影像自动化精准云检测，检测过程简单，可为高分辨率影像的质量检查、无云影像筛选，以及云覆盖区域的影像补采、填补生成无云影像等生产工序提供支撑，具有较强的泛化性和实用性。
-
公开(公告)号：CN117576394A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311538263.3
申请日：2023-11-17
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种利用全局信息提升地类语义分割的方法，具体涉及地类语义分割技术领域，包括地类信息采集、样本划分、通用地类模型、露天矿识别模型、过滤重合、数据整合，通过构建矿区检测模型，获取图像全局语义信息，通过对遥感图像的分辨率的确定，设置降采样的比例值，得到通用地类模型分析样本，计算出地类语义分割结果A和地类语义分割结果B，使用通用地类模型作为辅助预测，融合两种模型结果，图斑轮廓，计算图斑对的重合率，过滤误检图斑，删除类别冲突的图斑对，对地类语义分割结果进行修正，将优化后的通用地类模型应用于遥感数据实际应用场景中，实现地类信息的快速提取和土地资源的高效管理。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114821334B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210540282.9
申请日：2022-05-17
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
Abstract: 本发明公开了一种基于区域定位和局部特征匹配的楼顶加盖违建识别方法，包括利用已有的建筑物基底矢量数据，对建筑物进行编码，并在前后两期影像上分别定位同一建筑物的楼顶区域；对定位的两期影像同一建筑物楼顶区域进行局部特征提取；基于提取的特征信息，分别构建前后期正射影像建筑物顶部区域特征向量，并计算两个特征向量之间的相似性测度；将计算得出的相似性测度作为变化阈值，提取出变化的建筑物楼顶区域，识别出楼顶加盖型违法建筑影像等步骤。其显著效果是：能够精确检测屋顶加盖型违法建筑，为该类违法建筑的行政执法提供了有力支撑。
-
公开(公告)号：CN113469052B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202110747982.0
申请日：2021-07-02
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征反卷积的超分辨率建筑物精细识别方法，包括步骤：制作训练样本集；构建包括编码器模块、解码器模块、多尺度特征反卷积模块、特征融合模块与类别判定模块的超分辨率语义分割卷积神经网络；输入所述训练样本集对超分辨率语义分割卷积神经网络进行训练；采用训练后的超分辨率语义分割卷积神经网络对待识别影像进行处理，获得识别结果。其显著效果是：提出了基于多尺度特征反卷积的超分辨率语义分割网络MLSRSS‑Net，综合了编码器的多尺度初级特征反卷积上采样和解码器的高级对象语义特征反卷积上采样，实现了输入为较低空间分辨率的遥感影像，输出为高空间分辨率的建筑物语义图，显著提高了目标提取精度。
-
公开(公告)号：CN113469052A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110747982.0
申请日：2021-07-02
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征反卷积的超分辨率建筑物精细识别方法，包括步骤：制作训练样本集；构建包括编码器模块、解码器模块、多尺度特征反卷积模块、特征融合模块与类别判定模块的超分辨率语义分割卷积神经网络；输入所述训练样本集对超分辨率语义分割卷积神经网络进行训练；采用训练后的超分辨率语义分割卷积神经网络对待识别影像进行处理，获得识别结果。其显著效果是：提出了基于多尺度特征反卷积的超分辨率语义分割网络MLSRSS‑Net，综合了编码器的多尺度初级特征反卷积上采样和解码器的高级对象语义特征反卷积上采样，实现了输入为较低空间分辨率的遥感影像，输出为高空间分辨率的建筑物语义图，显著提高了目标提取精度。
-
公开(公告)号：CN117315455A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202310046948.X
申请日：2023-01-31
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Abstract: 本发明通过高分辨的遥感影像设计云信息表征指数、自适应阈值分割初步提取云体、几何特征过滤非云对象和提纯云体、设计形态学滤云算子进一步提纯精化，最后通过云体栅格转为矢量并统计云量实现检测，相比于机器学习和深度学习云检测方法对样本数据的依赖，本发明人工参与少、自动化程度高、检测结果具有显著的云团几何形态优势，仅利用云层的亮度和几何形态特征，实现对高分辨率遥感影像自动化精准云检测，检测过程简单，可为高分辨率影像的质量检查、无云影像筛选，以及云覆盖区域的影像补采、填补生成无云影像等生产工序提供支撑，具有较强的泛化性和实用性。
-
公开(公告)号：CN117036756A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310994138.7
申请日：2023-08-08
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于变分自动编码器的遥感图像匹配方法及系统，包括：步骤S1：获取遥感影像图像上的待匹配图像块；步骤S2：利用变分自编码器提取所述待匹配图像块和对应遥感影像底图的特征，获得所述待匹配图像块和所述遥感影像图像的各兴趣点集；步骤S3：将各所述兴趣点集进行特征尺度和主导方向分配；步骤S4：使用归一化互相关匹配算法对所述步骤S3中特征尺度和主导方向分配后的兴趣点集进行匹配，得到匹配度矩阵得分，根据所述匹配度矩阵得分确定最佳匹配区域。本发明提高了遥感图像匹配的精度和工作效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
24
records
(took 0.033 seconds)
