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公开(公告)号：CN119273866B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411793327.9
申请日：2024-12-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DEM和深度学习的虚拟喀斯特地貌场景构建方法，首先提取喀斯特地貌DEM的鞍部点、山顶点、坡脚线；之后将地形特征要素转化为0~255灰度值范围的三维地形特征要素，将上述特征要素合并为RGB三波段图像，裁剪为256×256大小的地形特征样本，并与对应位置的归一化DEM进行拼接生成训练样本集；然后使用训练样本集训练CGANs网络；最后根据开发需要手绘三维鞍部点、山顶点和坡脚线，合成为三维地形特征要素，并输入到训练好的喀斯特地貌构建模型中，构建虚拟喀斯特地貌场景，具有成本低、耗时少的优点，为游戏、影视等虚拟场景应用领域提供真实度高、满足地理规律的虚拟喀斯特地貌场景。
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公开(公告)号：CN118710838B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411174654.6
申请日：2024-08-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种卫星激光测高数据和立体像对联合地形建模方法，涉及技术领域，首先对研究区立体像对进行同名点匹配和自由网平差预处理，得到相对定向后的立体影像；其次，获取研究区卫星激光测高数据，将h5文件解析为与卫星激光测高点高程数据相关的属性数据的CSV轨道文件；再次，对获取到的激光测高数据利用多种约束准则进行筛选，得到位置精度较高的激光点，接着将其作为控制点在立体像对上进行刺点并作为约束条件求解误差方程；最后通过立体像对前方交汇生成DSM，对其进行滤波后生成数字高程模型DEM，从而可以有效提升DEM精度，能为国土资源调查等应用提供精度更高的基础地理信息产品。
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公开(公告)号：CN117274054A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311192757.0
申请日：2023-09-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T3/40 , G06T17/05 , G06T3/00 , G06T7/10 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了三维地形要素融入深度学习的高分辨率DEM构建方法，利用低分辨率地形要素数据生成高分辨率DEM数据，解决高分辨率DEM地形数据获取困难地区数据缺失问题。以深度学习技术为基础，通过对原始DEM中的部分重复与相似模式进行学习，在低分辨率DEM重构高分辨率DEM时，引入高分辨率数据特有的高频信息，从而在理论与实际应用中改善超分辨率图像效果。为了更好地保持地形特征，从DEM数据中提取地形要素，将简单的点、线、面地形要素转化为对应的DEM。本发明实现从低分辨率DEM中提取三维地形要素，利用深度学习技术生成高分辨率DEM，得到比低分辨率DEM地表纹理细节更丰富、地物拓扑关系更符合规律的地形图像。
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公开(公告)号：CN116734879A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310695837.1
申请日：2023-06-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01C21/34 , G06Q10/047 , G06V10/764 , G06F16/29 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于六边形格网的时间最优路径规划方法，包括如下步骤：S1、获得研究区域DEM数据和土地覆盖类型数据；S2、运用层次分析法计算得到每一要素对于其中间层要素的权重得分以及各个中间层对于决策目标的权重得分；S3、得到打分后的图层；S4、得到速度系数栅格数据；S5、将每个六边形内的速度系数数据计算并写入在对应六边形属性里；S6、逐个六边形格元计算通行时间成本数据；S7、利用改进A*算法，得到累积时间成本最小的路径。本发明本发明提供了基于六边形格网、以最短时间为目标的路径规划方法，为野外搜救、应急抢险及军事作战领域提供了准确高效的路径求解方法和辅助决策参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108034411A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201810038119.6
申请日：2018-01-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多孔材料负载的复合相变材料及其制备方法，该复合相变材料通过如下原料制成：25‑40wt％石膏，0.5‑6wt％凹凸棒土，0.5‑6wt％石墨，50‑69wt％相变剂和5‑8wt％901建筑胶；制备方法包括：(1)将石膏、凹凸棒土、石墨和二氧化锰混合均匀，按固液比1g：1～2ml加入水，搅拌至均匀浆料；(2)在浆料中按固液比100g：1～2ml加入30％双氧水，搅拌均匀倒入模具，常温发泡、固化，脱模，烘干得高孔隙块状多孔材料；(3)相变剂加热充分熔化成液态，将多孔材料浸泡在相变剂中0.5‑2h，冷却得多孔材料负载的复合相变材料；(4)将复合相变材料浸泡在901建筑胶中5‑10min，干燥。本发明复合相变材料相变焓高、不泄漏、廉价，且热稳定性、导热性能好。
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公开(公告)号：CN120008563A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411906940.7
申请日：2024-12-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于多模型空间加权融合的近海数字水深模型(Digital Bathymetric Model，DBM)构建方法，涉及地理信息技术领域。所述方法首先对构建区域的海图数据和多源DBM数据分别进行异常点剔除和基准统一；然后通过多尺度分割方法对区域进行地形分割；再次以深度、坡度、表面切割深度的均值为阈值，将区域划分为多个分区，评估各分区的地形复杂度；最后赋予各DBM权重进行线性加权融合，以DBM与实测值的均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)最小值为约束，计算每个分区中各DBM之间融合的最优权重，得到最优融合DBM。本发明提供传统多源数据融合方法所没有的对多个DBM数据进行空间域加权融合的方法，能为近海海洋地质灾害评估、海上工程建设、海洋环境保护等提供更精确的基础数据。
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公开(公告)号：CN118710941B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411173814.5
申请日：2024-08-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最小高差的星载激光测高数据与立体像对匹配方法，涉及遥感和国土资源测绘技术领域；首先，对星载激光测高数据进行预处理得到星载激光高程点数据，将其作为控制点与立体像对进行联合平差，生成DEM；其次，以星载激光高程点平面坐标为圆心，光斑直径为直径做缓冲区，以立体影像空间分辨率为间距生成候选子点，然后为所有子点赋值；最后计算缓冲区整体高差，遍历所有星载激光高程点及其子点，再计算不同子点组合时的缓冲区整体高差；当整体高差最小时，得到星载激光高程点与立体影像的最佳匹配点；本发明提供的匹配方法可以提升遥感影像与星载激光测高数据的匹配精度，为国土资源调查等提供高精度的地理信息产品。
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公开(公告)号：CN118840500B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411331721.0
申请日：2024-09-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T17/05 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种多源卫星遥感数据协同的地形建模方法，涉及卫星摄影测量和地理信息技术领域，首先，利用星载激光测高ICESat‑2数据进行多属性准则筛选得到一些高精度数据作为高质量控制点，然后带入卫星立体像对的平差方程，进而生成密集点云，再经过滤波操作得到大区域、高精度的DEM数据；在一些由于云雾覆盖而不能正确生产DEM的区域，利用深度学习方法和开源DEM数据进行地形重建；最后将无云雾区域DEM与云雾区域深度学习重建DEM进行融合得到大尺度、高精度、全覆盖DEM，从而集中了几种多源卫星遥感数据的优势，能为地球科学地表建模分析提供较为精确的数据产品。
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公开(公告)号：CN118710838A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411174654.6
申请日：2024-08-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种卫星激光测高数据和立体像对联合地形建模方法，涉及技术领域，首先对研究区立体像对进行同名点匹配和自由网平差预处理，得到相对定向后的立体影像；其次，获取研究区卫星激光测高数据，将h5文件解析为与卫星激光测高点高程数据相关的属性数据的CSV轨道文件；再次，对获取到的激光测高数据利用多种约束准则进行筛选，得到位置精度较高的激光点，接着将其作为控制点在立体像对上进行刺点并作为约束条件求解误差方程；最后通过立体像对前方交汇生成DSM，对其进行滤波后生成数字高程模型DEM，从而可以有效提升DEM精度，能为国土资源调查等应用提供精度更高的基础地理信息产品。
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