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公开(公告)号：CN111753726A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010588462.5
申请日：2020-06-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于树冠编码的磁力标记树冠边界矢量化方法，用以解决现有技术中树冠边界矢量化效率低的问题。所述边界矢量化方法，在树冠编码栅格单元的基础上，新建树冠标记栅格层，在当前栅格单元的树冠编码有效且未完成矢量化时，作为种子点，获得矢量化的树冠边界，再对边界范围内的栅格单元进行磁力标记，得到磁力标记的树冠栅格单元。本发明不依赖于树冠顶点信息，不需要建立空间索引，不需要判断栅格单元是否位于已经矢量化的树冠边界内，通过磁力标记能够快速地实现树冠边界矢量化，随着数据量的增加，运算时间线性增加，而不会出现几何化增长，运算效率高，节约时间，同时也适用于大数据量栅格的快速矢量化。
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公开(公告)号：CN107085705A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710190338.1
申请日：2017-03-28
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 一种高效特征选择的森林参数遥感估测方法，所述高效特征选择是指为最近邻法k‑NN(k‑nearest neighbor)在森林参数遥感估测的应用中提高获得最优特征组合的效率，其特征在于，包括以下步骤，从森林资源样地调查数据(样地数为n)和遥感影像(影像包含m个特征)中提取训练数据F，以留一法交叉验证相应的k最近邻法即k‑NN估测模型反演的森林参数的均方根误差RMSE最小为原则，通过依次迭代选取遥感特征获得最优特征子集Fs，通过最优特征子集Fs优化区域森林参数的k‑NN估测模型以实现森林参数遥感估测。
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公开(公告)号：CN119762984A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411875184.6
申请日：2024-12-19
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种区域植被类型检测方法及系统，所述方法包括：获取区域遥感影像数据并进行预处理；根据预处理后的区域遥感影像数据，进行层次化特征提取和融合获得融合特征；构建耦合植被类型先验知识的深度层次化语义分割模型以输入融合特征输出植被类型分类结果；其中，植被类型先验知识为植被类型的层级结构。本发明提供的技术方案，基于注意力机制，可以分别从空间、通道和尺度的角度提取特征，能够实现从多个维度提取遥感影像数据的差异化特征，改善分类效果；通过构建耦合植被类型先验知识的深度层次化语义分割模型，可以克服植被类型样本分布不均衡的问题，提高训练速度，优化分类效果，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN119151706B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411640635.8
申请日：2024-11-18
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06Q50/02 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种区域森林结构类型检测方法、系统及计算机程序产品，所述方法包括：获取试验区的无人机多源遥感数据，构建样本数据集；构建多任务神经网络模型，获得区域植被覆盖类型、树高和森林郁闭度同步检测模型；获取待检测区域的卫星多光谱遥感影像数据，输入同步检测模型，获得区域植被覆盖类型、树高和森林郁闭度同步检测结果；基于检测结果，获得区域森林结构类型检测结果。本发明提供的技术方案，通过构建多任务神经网络模型，实现对植被覆盖类型、树高和森林郁闭度实现同步检测，获得区域林灌草森林结构类型检测结果；对网络模型进行微调完善；对检测结果进行统计分析；构建待检测区域的森林结构类型变化时空分布图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119338625A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411643768.0
申请日：2024-11-18
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06Q50/02 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种森林郁闭度和树种类型同步检测方法，包括以下步骤：获取试验区的无人机多源遥感数据，构建样本数据集；根据样本数据集，基于多任务学习构建多任务神经网络模型并进行训练，获得森林郁闭度和树种类型同步检测模型；获取待检测区域的卫星多光谱遥感影像数据；将待检测区域的卫星多光谱遥感影像数据输入森林郁闭度和树种类型同步检测模型，获得森林郁闭度和树种类型同步检测结果。本发明提供的技术方案，通过多任务神经网络模型，实现对森林郁闭度和树种类型的同步检测；对网络模型进行微调完善；对检测结果进行统计分析；构建待检测区域的森林郁闭度和树种类型变化时空分布图。
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公开(公告)号：CN119151706A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411640635.8
申请日：2024-11-18
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06Q50/02 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种区域森林结构类型检测方法、系统及计算机程序，所述方法包括：获取试验区的无人机多源遥感数据，构建样本数据集；构建多任务神经网络模型，获得区域植被覆盖类型、树高和森林郁闭度同步检测模型；获取待检测区域的卫星多光谱遥感影像数据，输入同步检测模型，获得区域植被覆盖类型、树高和森林郁闭度同步检测结果；基于检测结果，获得区域森林结构类型检测结果。本发明提供的技术方案，通过构建多任务神经网络模型，实现对植被覆盖类型、树高和森林郁闭度实现同步检测，获得区域林灌草森林结构类型检测结果；对网络模型进行微调完善；对检测结果进行统计分析；构建待检测区域的森林结构类型变化时空分布图。
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公开(公告)号：CN111679288B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202010567544.1
申请日：2020-06-19
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明提供了一种点云数据的空间分布度量方法，用以解决现有技术中点云数据空间分布无法量化的问题。所述点云数据空间分布度量方法，通过度量因子对点云数据的空间分布进行定量描述，度量因子包括有效格率、点云分布均匀度和冗余度，有效格率反映了点云数据的覆盖情况，点云分布均匀度和冗余度分别反映了点云分布的均匀性和冗余性。本发明实施例的点云数据空间分布度量方法，定量地描述了点云数据质量，高质量点云数据具有高有效格率、高点云分布均匀度和低点云分布冗余度，低质量点云数据具有低有效格率、低点云分布均匀度和高点云分布冗余度，通过点云空间分布度量因子来约束数据采集方式，可有效指导激光雷达和摄影测量数据采集工作。
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公开(公告)号：CN107085705B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201710190338.1
申请日：2017-03-28
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 一种高效特征选择的森林参数遥感估测方法，所述高效特征选择是指为最近邻法k‑NN(k‑nearest neighbor)在森林参数遥感估测的应用中提高获得最优特征组合的效率，其特征在于，包括以下步骤，从森林资源样地调查数据(样地数为n)和遥感影像(影像包含m个特征)中提取训练数据F，以留一法交叉验证相应的k最近邻法即k‑NN估测模型反演的森林参数的均方根误差RMSE最小为原则，通过依次迭代选取遥感特征获得最优特征子集Fs，通过最优特征子集Fs优化区域森林参数的k‑NN估测模型以实现森林参数遥感估测。
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公开(公告)号：CN111679288A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010567544.1
申请日：2020-06-19
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明提供了一种点云数据的空间分布度量方法，用以解决现有技术中点云数据空间分布无法量化的问题。所述点云数据空间分布度量方法，通过度量因子对点云数据的空间分布进行定量描述，度量因子包括有效格率、点云分布均匀度和冗余度，有效格率反映了点云数据的覆盖情况，点云分布均匀度和冗余度分别反映了点云分布的均匀性和冗余性。本发明实施例的点云数据空间分布度量方法，定量地描述了点云数据质量，高质量点云数据具有高有效格率、高点云分布均匀度和低点云分布冗余度，低质量点云数据具有低有效格率、低点云分布均匀度和高点云分布冗余度，通过点云空间分布度量因子来约束数据采集方式，可有效指导激光雷达和摄影测量数据采集工作。
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