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公开(公告)号：CN107544948B
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201710567583.X
申请日：2017-07-12
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于MapReduce的矢量文件转换方法和装置，所述方法包括：S1，对多个Shapefile文件进行并行解析处理，获取所述多个Shapefile文件分别对应的几何信息和属性信息；S2，对所述几何信息和所述属性信息进行并行重构处理，生成与所述多个Shapefile文件对应的GeoCSV文件。本发明通过对多个Shapefile文件进行并行解析处理以及并行重构处理，获取对应的GeoCSV文件，不仅能够支持大规模的空间矢量数据Shapfile文件的并行化高效转换；同时转换后的GeoCSV结果文件也能够满足云环境下空间矢量大数据分布式存储和并行化处理的需求。
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公开(公告)号：CN109344737A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811061305.8
申请日：2018-09-12
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明属于土地利用分类领域，涉及基于SAR极化分解的一维DCNN土地利用分类方法，具体为：获取作业区范围内不同时期的R2SLC以及待分类土地利用样本数据，并获得更多土地利用标签，将样本标签数据转为栅格格式；作业区划分为不同的子区，在每一个子区计算相干矩阵的6个特征、极化熵值、极化平均角、极化反熵和旋转域零角特征，合并得到多极化多特征数据集；将每个子区的数据进行最大最小值归一化，并分成train数据集和val数据集；用深度学习框架设计1DCNN神经网络结构并训练、优化模型参数；以优化模型对未知的覆盖区影像进行逐像素识别，最终获得分类结果。本发明的方法减少了SAR图像的边缘卷积计算复杂度，节省了海量SAR土地利用分类处理时间。
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公开(公告)号：CN109145870A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811060915.6
申请日：2018-09-12
Applicant: 中国农业大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/3241 , G06K9/6256 , G06K9/6262 , G06N3/0454
Abstract: 本发明属于土地利用分类领域，涉及基于SAR极化分解和卷积神经网络的两阶段盐碱地监测方法，具体为：选作业区，获取遥感影像R2SLC及矢量的GPS点位数据，将点数据生成封闭的多边形；目视解译得到更多土地利用矢量多边形，并将矢量多边形栅格化；划分子区，在每一个子区计算10个特征，合并得到多极化多特征数据集；在每个子区进行感兴趣区ROI提取操作，得到每个像素的多极化多特征数据集；使用数据过拟合技术得到第一阶段均衡数据集；将75％的均衡后数据用于训练,25％用于验证；在第二阶段设计、优化CNN神经网络结构；以优化参数模型对未知影像进行逐像素识别，提取出盐碱地土地类型。本发明的方法对类型分布不平衡的待分类样本可以有效改善其分类精度。
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公开(公告)号：CN105631818B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201510989203.2
申请日：2015-12-24
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种遥感影像的自动化批量几何校正方法，包括：在计算设备获取到遥感影像时，自动调用计算设备执行：对所述遥感影像进行剖分，得到多个待校正遥感影像；根据所述遥感影像构建面状要素矢量图，使每一个待校正遥感影像都能完全处于所述面状要素矢量图中的一个面状图中；根据每一个面状图与轨道图的相关性，得到每一个面状图对应的底图；根据所述待校正遥感影像和面状图对应的底图的中心经纬度距离，得到每一个待校正遥感影像对应的底图；根据每一个待校正遥感影像和该待校正遥感影像对应的底图，对每一个待校正遥感影像进行几何校正。实现了遥感影像的自动化批量几何校正，提高了遥感影像几何校正的效率和正确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106021567A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610377710.5
申请日：2016-05-31
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于Hadoop的海量矢量数据划分方法及系统。该方法包括：基于Hilbert空间填充曲线对空间数据集中的空间要素进行空间编码；通过Map函数和Reduce函数实现空间要素的键值化，并生成空间数据样本信息集；根据所述空间数据样本信息集生成空间数据划分矩阵；根据所述空间数据划分矩阵将各个空间要素划分入对应的存储数据块中，同时将相邻数据块分发至同一集群节点上。本发明系统将Hilbert空间填充曲线引入到数据抽样和划分规则中，充分考虑空间数据相邻对象的空间位置关系、空间对象的自身大小以及相同编码块的空间对象个数等影响要素，不仅保证了样本信息集的空间分布特征，提高了海量矢量数据的空间索引效率；同时也保证了基于HDFS数据块存储的负载均衡。
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公开(公告)号：CN106021499A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610342022.5
申请日：2016-05-20
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于志愿者地理信息的建设用地分类方法和装置，该方法包括：确定待分类建设用地的所在区域；获取所在区域的志愿者地理信息；确定所在区域的所有道路和所有道路中的主干道路；根据主干道路对所在区域进行划分，得到多个第一级别的地块；根据所有道路对所在区域进行划分，得到多个第二级别的地块；确定所在区域内中每一个兴趣点的级别；根据每一兴趣点的级别，确定该兴趣点的所属地块级别，并将该兴趣点的属性赋予所属地块级别的地块；根据土地分类标准，确定各个兴趣点所赋予属性的地块的建设用地类型，得到分类结果。本发明可以降低成本、提高自动化、缩短周期和提高实时性，同时还可以提高建设用地分类的准确性。
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公开(公告)号：CN116977855A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310950381.9
申请日：2023-07-31
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及遥感影像智能解译技术领域，提供一种异质遥感影像变化检测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标区域变化事件前后的事件前遥感影像和事件后遥感影像；提取双时相遥感影像的事件前深层特征和事件后深层特征；分解事件前深层特征、事件后深层特征，得到事件前内容特征、事件前风格特征、事件后内容特征和事件后风格特征；组合内容特征和风格特征确定源域重构影像、跨域转换影像；基于源域重构影像和跨域转换影像，计算对应于事件前遥感影像特征域和事件后遥感影像特征域的差分影像，确定遥感影像变化图。本发明方法有效减少制作标签数据的工作量，增强异质遥感影像域适应转换的效果，提高异质遥感影像变化检测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN109426909B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201710763273.5
申请日：2017-08-30
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于随机森林的耕地产能指数获取方法及装置。该方法包括：基于耕地产能赋分规则表和目标区域的耕地产能二级指标数据，获取所述目标区域的耕地产能二级指标评分；将所述耕地产能二级指标评分归一化后，输入基于随机森林算法，由与所述目标区域采用相同赋分规则的样本区域的归一化耕地产能二级指标评分和耕地产能指数分别作为输入和输出训练而得的耕地产能指数获取模型，获取所述目标区域的耕地产能指数。本发明直接获取目标区域的耕地产能指数，而无需再通过考察设置目标区域内二级指标和一级指标的权重，节省了工作量提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN106021567B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201610377710.5
申请日：2016-05-31
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F16/182
Abstract: 本发明涉及一种基于Hadoop的海量矢量数据划分方法及系统。该方法包括：基于Hilbert空间填充曲线对空间数据集中的空间要素进行空间编码；通过Map函数和Reduce函数实现空间要素的键值化，并生成空间数据样本信息集；根据所述空间数据样本信息集生成空间数据划分矩阵；根据所述空间数据划分矩阵将各个空间要素划分入对应的存储数据块中，同时将相邻数据块分发至同一集群节点上。本发明系统将Hilbert空间填充曲线引入到数据抽样和划分规则中，充分考虑空间数据相邻对象的空间位置关系、空间对象的自身大小以及相同编码块的空间对象个数等影响要素，不仅保证了样本信息集的空间分布特征，提高了海量矢量数据的空间索引效率；同时也保证了基于HDFS数据块存储的负载均衡。
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