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公开(公告)号：CN116597306A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310513806.X
申请日：2023-05-09
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种退耕还湿的变化检测方法以及检测系统，本发明的退耕还湿的方法包括：选取时间点不同地理界线相同的两期不同的遥感影像作为影像样本数据；对所述影像样本数据进行影像切割，按照8：1：1的比例将所有切割样本分成训练集、验证集和测试集以进行样本重组，进行整体的模型训练；采用训练后的最佳模型对实际遥感影像进行变化检测，对变化检测结果进行精度验证。本发明的变化检测方法基于STA‑Net改进算法的退耕还湿变化检测方法，自动利用高分遥感影像分析耕地变化为湿地的地表变化面积，为后续的退耕还湿工作提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN105787911B
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201610161085.0
申请日：2016-03-21
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 中天共创科技(北京)有限公司
IPC: G06T5/30
Abstract: 一种基于拓扑分形算法的图像腐蚀与膨胀处理方法，属于计算机图像处理技术领域。采用图像拓扑分形搜索模型对图像进行搜索计算，从而直接获得需要进行腐蚀膨胀计算的目标像元、相邻像元及相邻像元的个数、方位空间拓扑信息，通过这些信息对目标像元进行腐蚀膨胀计算；采用分层次的对图像进行腐蚀膨胀计算步骤，即一次只对图像中某个特定的像元类型进行腐蚀膨胀计算，适合对经过分类处理的图像进行去除孤立像元和小图斑的聚类操作计算。本发明在处理超大数据量、拓扑关系极其复杂的遥感影像数据时，可以提高在大面积、大范围的各类资源调查中的效率和自动化程度，及时准确地的获取各种资源信息，从而达到节省人力物力的目的。
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公开(公告)号：CN105787911A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610161085.0
申请日：2016-03-21
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 中天共创科技(北京)有限公司
IPC: G06T5/30
Abstract: 一种基于拓扑分形算法的图像腐蚀与膨胀处理方法，属于计算机图像处理技术领域。采用图像拓扑分形搜索模型对图像进行搜索计算，从而直接获得需要进行腐蚀膨胀计算的目标像元、相邻像元及相邻像元的个数、方位空间拓扑信息，通过这些信息对目标像元进行腐蚀膨胀计算；采用分层次的对图像进行腐蚀膨胀计算步骤，即一次只对图像中某个特定的像元类型进行腐蚀膨胀计算，适合对经过分类处理的图像进行去除孤立像元和小图斑的聚类操作计算。本发明在处理超大数据量、拓扑关系极其复杂的遥感影像数据时，可以提高在大面积、大范围的各类资源调查中的效率和自动化程度，及时准确地的获取各种资源信息，从而达到节省人力物力的目的。
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公开(公告)号：CN113592882B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110908736.9
申请日：2021-08-09
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06T7/11 , G06T7/12 , G06V20/17 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机多源遥感的树冠提取方法，包括获取可见光影像和激光雷达点云，以无人机可见光正射影像和激光雷达点云为数据源，采用分水岭分割与面向对象多尺度分割相结合的方法提取不同郁闭度下单木树冠信息，首先采用面向对象多尺度分割法提取无人机可见光影像树冠和非树冠区域，以树冠区域为掩膜提取树冠分布范围；基于无人机激光雷达构建的CHM，采用分水岭分割法得到单木树冠初步分割结果；以分水岭分割的树冠边界为基础，以可见光正射影像亮度值为特征，对可见光正射影像树冠区域进行二次分割，获得优化后的单木树冠边界信息，大大的增加了对遥感树冠提取的准确性。
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公开(公告)号：CN113591766A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110910033.X
申请日：2021-08-09
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种无人机多源遥感的树种识别方法，包括获取可见光图像和激光雷达点云，分别对激光雷达点云和可见光图像进行预处理；将所述激光雷达点云的冠层高度模型通过局部最大值法探测树顶后用分水岭法分割树冠得到分割后的树冠边界；以分割后的树冠边界为外边界，以可见光正射影像亮度值和激光雷达冠层高度模型(CHM)为特征，获得树冠数据集和样本数据集；通过卷积神经网络对所述树冠数据集和样本数据集进行迁移学习和集成学习后输出识别树种结果。本发明综合应用无人机可见光遥感图像和激光雷达点云，采用深层CNN模型进行迁移学习，输入深层卷积神经网络迁移学习和集成学习进行树种识别的方法，增加了对无人机遥感树种识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103871086B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410054902.3
申请日：2014-02-18
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 中天共创科技(北京)有限公司
IPC: G06T9/00
Abstract: 基于FPGA构建的分层次栅格转矢量处理方法，属于计算机硬件和计算机程序两个技术领域。含有数据预处理步骤；采用FPGA电路提取边界节点步骤；多边形搜索步骤；创建多边形矢量步骤；创建矢量文件步骤。对经过预处理的遥感影像进行矢量化，将遥感影像上具有相同属性内容的像元，转化为包含有：不同面积、不同周长、不同属性、不同形状来表示的矢量图形元素，并且在转化后的矢量图形元素间具有完整的空间拓扑关系；在转化后的矢量图形元素属性与遥感影像上所对应的像元，在空间位置和属性上具有完全相同的一一对应关系。
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公开(公告)号：CN103838829B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410054741.8
申请日：2014-02-18
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 中天共创科技(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于分层次边界拓扑搜索模型的栅格转矢量系统，属于计算机程序技术领域。对遥感影像数据进行栅格数据矢量化，将遥感影像上具有相同属性内容的像元，转化为包含有：不同面积、不同周长、不同属性、不同形状来表示的矢量图形元素；并且在这些不同矢量图形元素之间，所存在的相邻、包容和被包容的空间拓扑关系也能够得到完全展示。并且在转化后的矢量图形元素属性与遥感影像上所对应的像元，在空间位置上具有完全相同的一一对应关系。本发明在处理其超大数据量、拓扑关系极其复杂的遥感影像数据时，显示出转换效率和高速性能。可以提高在大面积、大范围的各类资源调查中的效率和自动化程度，及时准确地的获取各种资源信息，达到节省人力物力。
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公开(公告)号：CN109461121B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201811311335.X
申请日：2018-11-06
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 中天共创科技(北京)有限公司
Abstract: 一种基于并行计算算法的图像融合拼接方法，属于图像处理技术领域。含有以下步骤；设置拼接方式；获取两景待融合拼接图像基本信息；通过数据重采样创建两景图像的空间对应关系；进行两景图像的融合拼接；保存融合拼接后图像文件；结束融合拼接。本发明提出了以空间换时间的技术思想，通过建立两景图像间的空间和由图像数据上的一一对应关系，达到适合并行计算、简化算法逻辑关系、强化程序结构、自动化操作、高效、高速的数据处理能力。
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公开(公告)号：CN113591766B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110910033.X
申请日：2021-08-09
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种无人机多源遥感的树种识别方法，包括获取可见光图像和激光雷达点云，分别对激光雷达点云和可见光图像进行预处理；将所述激光雷达点云的冠层高度模型通过局部最大值法探测树顶后用分水岭法分割树冠得到分割后的树冠边界；以分割后的树冠边界为外边界，以可见光正射影像亮度值和激光雷达冠层高度模型(CHM)为特征，获得树冠数据集和样本数据集；通过卷积神经网络对所述树冠数据集和样本数据集进行迁移学习和集成学习后输出识别树种结果。本发明综合应用无人机可见光遥感图像和激光雷达点云，采用深层CNN模型进行迁移学习，输入深层卷积神经网络迁移学习和集成学习进行树种识别的方法，增加了对无人机遥感树种识别的准确性。
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公开(公告)号：CN109493331B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201811311357.6
申请日：2018-11-06
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 中天共创科技(北京)有限公司
Abstract: 一种基于并行计算算法的两景图像重叠区域快速获取方法，属于计算算法程序及图像处理技术领域。根据两景图像在空间位置上的对应关系，计算出能够完全包含两景图像的最大空间坐标范围，并根据这个空间坐标范围创建两个像元值为0的背景图像数据模板；将两景原始图像TX1和TX2通过重采样的方式添加到所创建的图像XTX1和图像XTX2数据缓存区中；当完成所有像元的比对计算处理后，也就完成了图像XTX1和图像XTX2的裁剪过程。本发明完全不需要人工操作和人为判断工作，极大的提高了工作效率，避免了重叠区域信息在常规裁剪操作中所造成的有效信息的丢失。
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