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公开(公告)号：CN119168888A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411306277.7
申请日：2024-09-19
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T5/50 , G06T7/254 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种多任务协同的遥感影像时‑空‑谱融合方法，包括以下步骤：建立耦合的空‑谱联合增强任务和时间变化预测任务，并对原始高光谱和多光谱影像进行初始融合，得到初始特征；构建空间增强单元、误差校正单元和误差校正单元，进行空‑谱联合增强任务，构建交替尺度投影模块，将多光谱信息注入高光谱影像中，空‑谱联合增强的融合影像；进行时间变化预测任务，构建光谱微调网络，将高光谱影像调制至目标时域内，并借助差分影像强化变化区域感知，重建时‑空‑谱的最终融合结果。本发明的有益效果是：加强异质土地覆盖下信息的还原能力，满足复杂场景下时间、空间和光谱信息协同处理需求，生产高时‑空‑谱分辨率的遥感影像数据。
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公开(公告)号：CN118675063A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410854750.9
申请日：2024-06-28
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明涉及复杂地表变化场景下的多源遥感时‑空高保真融合方法，包括：建立带有地物变化标签的时‑空融合数据集；对影像数据进行不同尺度的特征提取；挖掘时空变化信息特征，得到由变化特征引导增强的初步融合结果；进行多层级融合得到目标融合影像和差异图。本发明的有益效果是：本发明构建了时‑空融合与变化检测协同学习框架，提出了一种由变化信息引导的时‑空融合高保真融合模型。该模型可克服现有方法难以在地面覆盖突变等复杂场景下的时空高保真融合技术瓶颈，满足复杂场景下多源遥感时‑空高保真融合需求，生产高保真的高空间、高时间分辨率影像数据。
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公开(公告)号：CN117216480B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202311196916.4
申请日：2023-09-18
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/0985 , G06F18/213 , G06F16/29 , G01N33/00
Abstract: 本发明涉及一种深度耦合地理时空信息的近地表臭氧遥感估算方法，包括：获取研究区的多源数据并进行预处理；对预处理后的多源数据进行时空匹配，并构建时空样本数据集；构建耦合地理时空信息的深度学习模型；利用时空样本数据集对所述深度学习模型进行训练，优化确定模型超参数，验证模型的总体精度与时空稳健性；利用训练好的模型进行近地表臭氧浓度的大尺度遥感估算。本发明的有益效果是：本发明在估算近地表臭氧时深度耦合了地理时空信息，提升了遥感估算模型的精度和时空稳健性，具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN117649599A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311471345.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 宁波大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06F17/17 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于改进光能利用效率模型的冬小麦产量大面积估算方法，包括：获取研究区数据并进行预处理；根据气温数据计算温度限制因子；根据地表水指数和土壤含水量数据重构水分限制因子；根据增强型植被指数计算光合有效辐射吸收比；计算总初级生产力，并将总初级生产力转换为产量；获取训练数据和验证数据，根据训练数据并进行训练，确定模型参数，并用验证数据进行精度验证。本发明的有益效果是：本发明根据土壤含水量和地表水指数重构了光能利用效率模型中的水分限制因子，使其可以表征水分偏多对作物产量的影响，能够实现湿润地区冬小麦产量的大面积估算。
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公开(公告)号：CN117456351A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311287369.0
申请日：2023-10-08
Applicant: 宁波大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/88 , G06V20/17
Abstract: 本发明涉及一种星空地协同的滨海湿地盐沼植被碳储量估算方法，包括获取哨兵光学影像和无人机多光谱影像，并获取植被参数；使用决策树方法进行盐沼植被分类，获取每种盐沼植被的植被覆盖区域；采用线性回归模型分段反演，对每种盐沼植被的野外样本生物量构建反演模型；通过碳转化系数将植被生物量转化为植被碳储量。本发明的有益效果是：本发明具有更高的反演精度和空间覆盖率、更低的成本和更快的处理速度。通过本发明，可以更好地了解湿地生态系统中植被碳库的动态变化，为湿地碳循环和生态保护提供科学依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117409313A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311216584.1
申请日：2023-09-20
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Sentinel‑2光学影像的互花米草物候衰退期指数构建方法，包括：选取研究区内互花米草样本点，构建年度NDVI时间序列，确定互花米草衰落期；获取Sentinel‑2衰退期的优质影像；基于样本点获取各地物光谱均值曲线，并选择光谱均值曲线敏感波段构建互花米草指数；对互花米草指数波段计算结果进行密度分割；进行过滤掩膜，获得最终的互花米草提取结果。本发明的有益效果是：本发明可以快速、简便地获得大尺度互花米草分布数据集，有助于科学准确地监测互花米草的时空动态，为互花米草的防治行动提供数据支持与决策参考。
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公开(公告)号：CN115564692B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202211087146.5
申请日：2022-09-07
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明涉及顾及幅宽差异下的全色‑多光谱‑高光谱一体化融合方法，包括对全色影像、多光谱影像和高光谱影像进行预处理和精确配准；构建三条编码支路，获取3组空间尺度不同的空间‑光谱一致性特征；根据空间‑光谱一致性特征构建单支路解码模块，将拥有最小尺度的特征逐层级上采样的同时与其它对应尺度特征叠加后进行同样的处理，得到对应的标签大小的融合影像。本发明的有益效果是：本发明可以降低高光谱和全色影像融合时空间分辨率差异过大的困难性，此外，可补充高光谱影像幅宽有限区域的空间‑光谱信息，并同时满足幅宽一致区域全色‑多光谱‑高光谱影像的一体化融合。
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公开(公告)号：CN117151980A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311134837.0
申请日：2023-09-05
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明涉及一种渐进式特征强化的大尺度遥感图像超分辨率方法，包括利用密集残差网络提取低分辨率图像的深度特征；使用可训练的特征提取模块来进行不同尺度的特征提取；利用改进的风格迁移模块来提供超分重建所必需的高频信息；结合硬注意机制和软注意机制来选择对高分辨率图像重建所需的特征信息；采用多尺度、渐进的特征融合模块对不同尺度的特征进行有效的融合，并最后根据得到的高倍特征得到重构的超分辨率图像。本发明的有益效果是：本发明利用深度学习模型实现对低分辨率降质模型逆向求解，从而更好地实现大比例遥感图像超分。
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公开(公告)号：CN115082809B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202210718444.3
申请日：2022-06-23
Applicant: 宁波大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/762 , G01N21/55
Abstract: 本发明涉及一种基于遥感影像大数据的潮滩演变监测新方法，包括：获取地表反射率数据；通过归一化植被指数NDVI均值合成提取得到年度高潮海岸线；采用K均值分类结合水概率的方法，获取年度瞬时水边线数据集，并提取得到年度低潮海岸线；绘制高、低潮潮滩出露面积变化图；绘制瞬时水边线在剖面上的位置变化图。本发明的有益效果是：本发明通过统计概率和GIS空间分析的引入量化了大空间范围上潮滩的动态演变特征，完成了对潮滩连续、立体和全面的监测，实现了长时期的潮滩演变信息和短时期潮汐和波浪引起的波动信息的有效展示。
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公开(公告)号：CN115564808A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211062203.4
申请日：2022-09-01
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明涉及一种基于公共空‑谱子空间的多分辨率高光谱/SAR影像配准方法，包括步骤：搭建深度公共空‑谱子空间提取网络，将网络映射于多分辨率高光谱/SAR图像对，获取公共空‑谱子空间图像对；采用Harris算法提取角点；采用SIFT对角点构建描述符，并进行角点匹配；采用GMS方法进行误差点剔除；采用正确匹配点计算仿射矩阵，并映射于高光谱图像实现图像配准。本发明的有益效果是：利用了深度学习的非线性映射机制，并结合Harris角点检测的有效性、SIFT描述符的稳定性配准高光谱数据与SAR数据，克服了空间与光谱差异的问题，极大地提高了多分辨率高光谱/SAR影像配准精度，为后续应用提供可靠的支持，实用性强。
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