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公开(公告)号：CN112184747A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011096777.4
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供一种沙漠景观斑块分割方法及系统、电子设备及可读存储介质，包括：对输入的沙漠地区遥感影像分割得到光谱均质对象并计算出类相关格局特征，基于所述光谱均质对象与类相关格局特征，得到初始分割对象；基于所述初始分割对象的归一化植被指数与地形特征提取的种子点，分别得到绿洲斑块与缓起伏沙地斑块；将所述初始分割对象中的其他的未增长区域作为剩余初始对象；将所述剩余初始对象基于线格局特征拓展MRS，得到沙漠景观斑块。本发明实施例基于沙丘走势线定义线格局特征，以更加准确得表达沙漠景观格局；基于分割特征具体定义了分割尺度，并在多个尺度上表达沙漠景观斑块；可获得更准确的斑块边界，分割效果更优。
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公开(公告)号：CN119515185A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411661993.7
申请日：2024-11-20
Applicant: 北京大学
IPC: G06Q10/0639 , G06N20/20 , G06F18/27 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供一种城市绿地公园相对绩效评估方法及装置，基于绿地公园的不同核心功能构建绿地公园自动分类技术；基于多模态时空大数据建立效益产出和资源占用两套对应指标体系，分别利用层次分析法(AHP)和循环随机森林回归方法对不同类型绿地公园的效益产出及资源占用进行评价，并根据二者关系综合评价不同类型绿地公园的利用效率，识别高效和低效绿地公园；利用Shapley加性解释(SHAP)方法挖掘影响低效绿地公园的主要驱动因素，量化资源占用指标的重要性。本发明基于时空大数据及深度学习方法对绿地公园进行分类利用效率评价，识别低效空间，分析了效益产出与资源占用不匹配的空间格局，并挖掘了其关键成因。
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公开(公告)号：CN113723228B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110935940.X
申请日：2021-08-16
Applicant: 北京大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T3/4007
Abstract: 本发明提供一种地表类型占比的确定方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：获取遥感影像对应的第一时间序列影像；基于第一时间序列影像，确定遥感影像的各个目标像元的光谱时间序列曲线；将遥感影像的各个目标像元的光谱时间序列曲线输入至地表类型占比提取模型中，得到地表类型占比提取模型输出的各目标像元中目标地表类型的占比；地表类型占比提取模型为，以训练像元及训练像元中目标地表类型的占比为样本，以训练像元的光谱时间序列曲线为特征进行训练得到的；光谱时间序列曲线为光谱反射率随时间的变化曲线。本发明通过建立像元光谱反射率与像元中各地表类型占比之间的非线性回归关系，实现简单快速高效的提取各地表类型的占比。
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公开(公告)号：CN114898089A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210543624.2
申请日：2022-05-18
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 北京大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合高分影像和POI数据的功能区提取与分类方法，其方法如下：A、采集高分影像数据，构建多尺度可变形卷积网络模型提取多尺度功能语义特征影像块；B、采用多尺度分割算法对功能语义特征影像数据进行功能单元分割处理并得到若干个功能区单元；C、计算各个功能区单元的单元属性；D、利用随机森林分类器对各个功能区单元进行分类。本发明构建有多尺度可变形卷积网络模型进行功能语义特征提取，基于功能区单元融合遥感影像多尺度深度特征和POI数据核密度分析特征，通过随机森林分类器实现功能区的分类；本发明能够提高城市功能区提取的精度和精细程度，可以快速高效地应用于大范围城市功能区提取任务，以满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN109993753B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201910196897.2
申请日：2019-03-15
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明实施例提供一种遥感影像中城市功能区的分割方法及装置，所述方法包括：获取任意两个相邻对象之间的异质性增加量；根据异质性增加量和自适应分割尺度，对目标遥感影像中的所有对象进行迭代合并，获取目标遥感影像中的城市功能区，其中，自适应分割尺度是根据当前的两个待合并的对象所包含的像素的上下文特征，按照预设自适应算法模型计算得到的分割尺度。本发明实施例提供的遥感影像中城市功能区的分割方法及装置，基于遥感影像中像素的上下文特征，采用自适应分割尺度对遥感影像中的对象进行迭代合并，得到城市功能区，能够自动、快速的从遥感影像中产生满足各种应用需求的多尺度的功能区分割结果，并且分割出来的城市功能区的精度更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119540654A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411765032.0
申请日：2024-12-04
Applicant: 北京大学 , 宁波市自然资源和规划大数据中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/10
Abstract: 本发明提供一种城市土地利用自动分类方法及系统，方法包括：基于开源众包地理数据制作大范围土地利用训练样本；构建端到端的不确定性感知的上下文深度学习语义分割网络，得到像素级的土地利用分类产品；基于自下而上的多尺度分割算法对待分类的遥感影像进行分割，基于众数投票将像素级的土地利用分类结果与对象级分割边界融合，得到对象级土地利用分类产品。本发明基于深度学习对土地利用类型进行自动分类，提高了分类精度，节省了人工成本。
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公开(公告)号：CN114387275A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111453799.6
申请日：2021-12-01
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种时序遥感影像分割方法、装置、电子设备及存储介质，其中时序遥感影像分割方法包括：获取待分割的目标时序遥感影像；对所述目标时序影像中各个像素点进行多维度特征分析，得到多维度特征序列；基于所述多维度特征序列中各个多维度特征之间的多维度特征匹配度，对所述目标时序影像中各个像素点进行处理，得到目标分割时空立方体；利用所述目标分割时空立方体对所述目标时序影像进行分割，得到时序影像分割结果。本发明实现时序遥感影像的自动化分割，是面向对象思路在时空域的新扩展。
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公开(公告)号：CN113723228A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110935940.X
申请日：2021-08-16
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种地表类型占比的确定方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：获取遥感影像对应的第一时间序列影像；基于第一时间序列影像，确定遥感影像的各个目标像元的光谱时间序列曲线；将遥感影像的各个目标像元的光谱时间序列曲线输入至地表类型占比提取模型中，得到地表类型占比提取模型输出的各目标像元中目标地表类型的占比；地表类型占比提取模型为，以训练像元及训练像元中目标地表类型的占比为样本，以训练像元的光谱时间序列曲线为特征进行训练得到的；光谱时间序列曲线为光谱反射率随时间的变化曲线。本发明通过建立像元光谱反射率与像元中各地表类型占比之间的非线性回归关系，实现简单快速高效的提取各地表类型的占比。
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公开(公告)号：CN112183879A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011096085.X
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例涉及一种城市功能区的分类方法及装置、电子设备和存储介质，其中，城市功能区的分类方法包括：获取遥感影像数据的多个特征单词组，其中，特征单词组包括自然属性特征单词组和社会属性特征单词组，对遥感影像数据进行分割，生成至少一个城市功能区；在每个特征单词组中确定用于表达每个城市功能区的目标特征单词，并根据城市功能区的目标特征单词确定城市功能区的主题分布；基于城市功能区的主题分布，对城市功能区进行分类。由于本方法中的目标特征单词融合了自然属性特征数据和社会属性特征数据，所以确定的城市功能区的主题分布会更加全面和客观，可以在城市功能区的分类过程中获得更高的精度。
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公开(公告)号：CN119131182B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411163701.7
申请日：2024-08-23
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种遥感影像中社区开放空间的层级联合制图方法及装置，包括：样本生成模块、分层映射模块和遮挡建模模块；通过开发层级社区开放空间样本自动化制作流程，制作空间统一的层级社区开放空间样本库；设计具有双分支层级制图架构LMA的层级遮挡感知模型；设计级联图模组CGM，用于表示地上元素对地面元素的遮挡过程，利用LMA的上层分支特征指导筛选下层分支特征，增强LMA的上下层分支间信息传递。本发明实现了基于深度学习的社区尺度层级开放空间的高精度提取，显著提升了对多层次、相互遮挡的开放空间元素的识别和制图能力。
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