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公开(公告)号：CN103675230A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310586020.7
申请日：2013-11-20
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 北京师范大学
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明提供了一种模拟地下储存温室气体（CO2）泄漏对地表生态环境影响的控制实验装置和方法，该装置包括：气体储存装置，计算机远程控制装置，气体分流装置，气体流量控制器。从气体流量控制器引出的管道连接至多个实验地块，多个实验地块之间间隔设置，且设置有多个对照实验地块。通过安装在实验地块的土壤CO2气体监测管连接气体成分分析仪，用于测量土壤中CO2气体的浓度。本发明的实验方法通过该装置测量实验地块的不同位置、不同深度土壤中的CO2气体浓度，重复设置区的同一位置、同一深度测量结果取均值，然后通过差分方法，绘制出不同深度土壤中CO2气体浓度分布图，进行仿真、定量模拟地下储存的CO2气体泄漏对地表生态环境的影响。
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公开(公告)号：CN119229177A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411215997.2
申请日：2024-09-02
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/58
Abstract: 本发明涉及金属冶炼技术领域，具体涉及到一种基于差分特征的不同品位铁矿石高光谱图像分类方法。本申请的基于差分特征的不同品位铁矿石高光谱图像分类方法，通过S1、预处理：采集铁矿石高光谱图像，并进行预处理；S2、特征提取：获取铁矿石的高光谱波段，并提取平均光谱特征和比例特征；S3、分类：将步骤S2获得的平均光谱特征和比例特征组合作为随机森林分类器的输入特征，对铁矿石进行多等级分类，能够实现在有矿尘、有水附着的条件下对不同品位的铁矿石合理分类，帮助完成铁矿石生产过程中的对于每块铁矿石的高精度分选。
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公开(公告)号：CN118072160A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410090698.4
申请日：2024-01-22
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/143 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01B15/00
Abstract: 本发明涉及森林生物量估算和深度学习技术的交叉领域，尤其涉及一种改进Mask R‑CNN单木尺度生物量估算方法及系统。包括以下步骤：第一步，获取典型林区无人机高分辨率高分辨影像，经图像处理得到DOM、DSM和CHM。第二步，进行野外单木数据采集，收集样地优势树种单木的胸径、树高、树冠面积及位置信息。第三步通过改进的Mask R‑CNN模型对样区无人机高分辨率影像单木树冠和树高自动提取，利用实测数据树冠与胸径之间的回归方程，在提取无人机树冠参数条件下拟合胸径，结合不同树种的异速生长方程得到单木尺度生物量，从而实现对林地单木尺度生物量进行快速估算，能克服传统野外实地调查森林参数费时、费力问题，有效提高森林生物量估算的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN104598886B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510035362.9
申请日：2015-01-23
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明涉及一种利用近红外高光谱图像识别霉变油料作物的方法，可高效、准确地识别油料作物中的霉变作物。其包括如下步骤：对待识别油料作物进行近红外高光谱扫描，生成近红外高光谱图像信息；根据主成分分析法对该图像信息中的波段信息进行主成分分析，保留至少前两个主成分信息，作为初级主成分信息；根据该初级主成分信息中的权重系数曲线，确定敏感波段，再根据主成分分析法对该敏感波段进行主成分分析，保留至少前两个主成分信息，作为次级主成分信息；根据次级主成分信息计算生成霉变信息图，生成霉变信息分类图；以及通过第二阈值和霉变信息分类图判断霉变信息分类图中的每一个待识别油料作物是否发生霉变，生成霉变识别结果图。
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公开(公告)号：CN105510241A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510830783.0
申请日：2015-11-25
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G01N21/25
CPC classification number: G01N21/25 , G01N2021/1793
Abstract: 本发明公开了一种多光谱遥感反射率影像吸收特征提取方法，包括以下步骤：根据原始多光谱反射率影像波段设置，按照特定规则生成虚拟波段反射率影像数据；对虚拟波段反射率影像数据逐像素求取包络线；将虚拟波段影像反射率数据每个像素的包络线重采样到原始影像波段设置；依照上述过程求得的包络线对原始多光谱反射率影像逐像素进行包络线去除处理。本发明通过采用添加虚拟波段的方法，提出根据原始多光谱遥感影像波段设置生成虚拟波段数据，根据虚拟波段数据逐像素生成包络线，并重采样到原始波段设置，从而实现了多光谱遥感反射率数据各波段吸收特征精细提取，可以进而实现对矿物、植被、土壤、水体等地面目标成分定量化研究。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117237807A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311234595.2
申请日：2023-09-25
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明提供了一种用于露天矿区遥感变化检测的GAN实例级局部增强方法，包括：S1.标签生成，包括双时间矿区标签收集，标签编辑模型的构建与训练以及局部定向编辑；S2.图像生成；包括双时间矿区图像收集，图像编辑模型的构建与训练以及局部语义编辑；S3.数据集构建：将双时间数据随机组合以构建新的矿区变化检测数据集。本发明方法可以实现实例级局部变换，从而利用无变化矿区数据生成新的真实且多样的变化检测样本，极大程度上解决了基于监督深度学习模型的露天矿区变化检测数据匮乏问题；本发明方法可以扩充露天矿区遥感变化检测数据集，进而提高模型的准确性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117115024A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311071780.4
申请日：2023-08-24
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明提供了一种基于三次多线性解混的近地面高光谱植被阴影补偿方法，包括如下步骤：S1.阴影初步检测：对高光谱影像进行阴影初步检测获得光照区域；S2.利用基于三次多线性解混的阴影补偿方法进行阴影补偿。本发明方法在第一次SMLM模型解混后对阴影进行二次检测，并考虑阴影区端元，进行第二次SMLM模型解混确定补偿程度；利用第二次SMLM模型解混得到的丰度和VPEI指数判断阴影类型，并对信息量极少的区域进行结合VPEI的第三次SMLM模型解混，对不同阴影进行不同程度的补偿，有效地解决了SMLM补偿模型在高分辨率影像中过度补偿和错误补偿的问题。
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公开(公告)号：CN114723716A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210387541.9
申请日：2022-04-13
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱图像的霉变花生识别方法，首先构建PCNN网络，利用近红外全波段扫描霉变花生和健康花生的高光谱图像作为训练样本，PCNN网络包括网络输入层、特征提取模块和分类模块；然后在网络输入层和特征提取层之间嵌入特征选择层得到PCNN‑FS网络，利用特征选择层选出最优波段组合，然后以最优波段组合所得花生图像作为输入并利用简化的PCNN网络进行识别。该方法能够选出更有效的特征波段并在此基础上构建识别网络实现对霉变花生快速精准的识别。
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公开(公告)号：CN105445222A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201610034830.5
申请日：2016-01-19
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G01N21/359
CPC classification number: G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种利用近红外高光谱图像识别涂料的方法，获取待鉴别涂料近红外高光谱图像信息；对所述近红外高光谱图像信息进行连续统去除处理；分析多种色系下同一颜色不同品质涂料的光谱特征；根据光谱特征选择特征波段；构建任意两个特征波段的高光谱遥感比值鉴别模型；对每个高光谱遥感比值鉴别模型进行距离检验；通过检验结果筛选出对涂料品质鉴别最优的高光谱遥感比值鉴别模型，通过本发明能够实现高效、快速进行涂料质量检测，装修验收时能够快速、可靠的检测涂料品质一致性的技术效果。
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公开(公告)号：CN104598886A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510035362.9
申请日：2015-01-23
Applicant: 中国矿业大学(北京)
CPC classification number: G06K9/00523 , G06K9/0055 , G06T7/0008 , G06T7/11 , G06T2207/10036 , G06T2207/20152
Abstract: 本发明涉及一种用近红外高光谱图像识别霉变花生的方法，可高效、准确地识别油料作物中的霉变作物。其包括如下步骤：对待识别油料作物进行近红外高光谱扫描，生成近红外高光谱图像信息；根据主成分分析法对该图像信息中的波段信息进行主成分分析，保留至少前两个主成分信息，作为初级主成分信息；根据该初级主成分信息中的权重系数曲线，确定敏感波段，再根据主成分分析法对该敏感波段进行主成分分析，保留至少前两个主成分信息，作为次级主成分信息；根据次级主成分信息计算生成霉变信息图，生成霉变信息分类图；以及通过第二阈值和霉变信息分类图判断霉变信息分类图中的每一个待识别油料作物是否发生霉变，生成霉变识别结果图。
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