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公开(公告)号：CN117408949B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202311216587.5
申请日：2023-09-20
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明涉及一种季节性动态阈值的云及云阴影检测方法及装置，包括：输入原始光学遥感时序影像，计算各时相影像的像元缺失率；判断影像缺失率是否小于设定阈值；根据时间分别对无云或少云时序影像、多云时序影像划分春夏秋冬四季；逐季节对无云或少云时序影像进行最大最小值合成；判断全部时序影像全部像元是否在合成的最大最小阈值范围内，对阈值范围内的像元进行保留，并对阈值范围外的像元进行掩膜。本发明的有益效果是：本发明可以同时大尺度、不同传感器进行云及云阴影检测，并且精度相较于现有云及云阴影检测方法有显著提升，有助于真实地表时序监测，具有重要的生产应用价值。
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公开(公告)号：CN116757925B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202310546379.5
申请日：2023-05-16
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T3/4053 , G06T5/50 , G06T5/10
Abstract: 本发明涉及一种生成高时空谱分辨率卫星遥感影像的方法和装置，包括：通过融合同一场景下具有高时间、空间分辨率但低光谱分辨率多光谱影像和具有高光谱分辨率但低时间、空间分辨率高光谱影像生成具有高时间、空间和光谱分辨率的融合影像。本发明的有益效果是：本发明相比当前一体化时空谱融合方法，提出的方法更符合当前主流星载遥感数据的分辨率特点，并能实现高保真的融合表现。
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公开(公告)号：CN117576236B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311499470.2
申请日：2023-11-13
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明涉及联合多时相SAR和光学信息的缺失光学图像重建方法，包括：获取研究区内经过预处理的多时相SAR‑光学数据集；提取T时刻与T+1时刻的SAR图像中地物变化信息，并将地物变化信息由SAR域转换到光学域；将所述地物变化信息与T+1时刻的光学图像信息融合，生成T时刻缺失的光学图像。本发明的有益效果是：本发明充分利用多时相多模态数据的优势，改善图像重建任务中常见的地貌变形、光谱失真、颜色失真等情况；确保重建的光学图像在纹理细节、色彩精度、色彩饱和度等方面与目标图像的一致性，为后序长时序遥感的应用提供高质量的光学遥感数据。
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公开(公告)号：CN117456351B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202311287369.0
申请日：2023-10-08
Applicant: 宁波大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/88 , G06V20/17
Abstract: 本发明涉及一种星空地协同的滨海湿地盐沼植被碳储量估算方法，包括获取哨兵光学影像和无人机多光谱影像，并获取植被参数；使用决策树方法进行盐沼植被分类，获取每种盐沼植被的植被覆盖区域；采用线性回归模型分段反演，对每种盐沼植被的野外样本生物量构建反演模型；通过碳转化系数将植被生物量转化为植被碳储量。本发明的有益效果是：本发明具有更高的反演精度和空间覆盖率、更低的成本和更快的处理速度。通过本发明，可以更好地了解湿地生态系统中植被碳库的动态变化，为湿地碳循环和生态保护提供科学依据。
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公开(公告)号：CN117576236A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311499470.2
申请日：2023-11-13
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明涉及联合多时相SAR和光学信息的缺失光学图像重建方法，包括：获取研究区内经过预处理的多时相SAR‑光学数据集；提取T时刻与T+1时刻的SAR图像中地物变化信息，并将地物变化信息由SAR域转换到光学域；将所述地物变化信息与T+1时刻的光学图像信息融合，生成T时刻缺失的光学图像。本发明的有益效果是：本发明充分利用多时相多模态数据的优势，改善图像重建任务中常见的地貌变形、光谱失真、颜色失真等情况；确保重建的光学图像在纹理细节、色彩精度、色彩饱和度等方面与目标图像的一致性，为后序长时序遥感的应用提供高质量的光学遥感数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117216480A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311196916.4
申请日：2023-09-18
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/0985 , G06F18/213 , G06F16/29 , G01N33/00
Abstract: 本发明涉及一种深度耦合地理时空信息的近地表臭氧遥感估算方法，包括：获取研究区的多源数据并进行预处理；对预处理后的多源数据进行时空匹配，并构建时空样本数据集；构建耦合地理时空信息的深度学习模型；利用时空样本数据集对所述深度学习模型进行训练，优化确定模型超参数，验证模型的总体精度与时空稳健性；利用训练好的模型进行近地表臭氧浓度的大尺度遥感估算。本发明的有益效果是：本发明在估算近地表臭氧时深度耦合了地理时空信息，提升了遥感估算模型的精度和时空稳健性，具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN117036939A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310981012.6
申请日：2023-08-07
Applicant: 宁波大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积网络的多源数据协同的城市功能区识别方法，包括：对遥感影像和社会经济数据进行预处理；对预处理后的遥感影像进行分割，确定影像特征提取的单元；并确定社会经济数据特征的类型；针对多源数据表现形式，进行特征提取与特征构建；将卷积提取的特征与社会经济数据的特征进行拼接，作为图计算的基础特征数据，并进行图卷积计算；基于图计算的结果，识别城市功能区分划形式。本发明的有益效果是：本发明可以提高城市功能区的精度，克服了传统使用单一多光谱影像识别城市功能区时，由于区域地物组成复杂，光谱特点多变而导致的城市功能区识别精度不高的问题，实现较高精度的城市功能区识别。
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公开(公告)号：CN115620133B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211220766.1
申请日：2022-10-08
Applicant: 宁波大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/62 , G06V10/58 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法，包括筛选多光谱遥感影像；构建NDVI和MNDWI原始时间序列；利用谐波模型对每个像素的NDVI和MNDWI时间序列进行重建；构建顾及物候与水位时序特征的红树林指数PWTMI并计算目标年份的PWTMI图像；根据样本的PWTMI统计结果确定阈值范围提取红树林初步范围；去除误分像素，得到最终的红树林提取结果。本发明的有益效果是：本发明结合了光谱特征与时序特征，充分使用了长时序遥感数据，利用该方法可以快速获得大尺度、长时序的红树林分布数据集，有助于掌握红树林的时空动态，为红树林的保护修复与科学管理提供数据支持和决策参考。
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公开(公告)号：CN115620133A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211220766.1
申请日：2022-10-08
Applicant: 宁波大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/62 , G06V10/58 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种顾及物候与水位时序特征的红树林提取方法，包括筛选多光谱遥感影像；构建NDVI和MNDWI原始时间序列；利用谐波模型对每个像素的NDVI和MNDWI时间序列进行重建；构建顾及物候与水位时序特征的红树林指数PWTMI并计算目标年份的PWTMI图像；根据样本的PWTMI统计结果确定阈值范围提取红树林初步范围；去除误分像素，得到最终的红树林提取结果。本发明的有益效果是：本发明结合了光谱特征与时序特征，充分使用了长时序遥感数据，利用该方法可以快速获得大尺度、长时序的红树林分布数据集，有助于掌握红树林的时空动态，为红树林的保护修复与科学管理提供数据支持和决策参考。
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公开(公告)号：CN113538559A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110753385.9
申请日：2021-07-02
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明涉及一种基于高光谱遥感影像的近海养殖筏提取指数的提取方法，包括步骤：对高光谱数据进行预处理，预处理包括正射校正、辐射定标、大气校正和影像裁剪；分析地物光谱特征，构建高光谱遥感影像的近海养殖筏提取指数，根据高光谱遥感影像的近海养殖筏提取指数的阈值来区分养殖筏、背景水体、植被和其他地物；计算养殖筏提取结果的面积信息，过滤面积小于设定值的误分像素。本发明的有益效果是：简化现有养殖筏提取的流程与难度，分析高光谱影像上养殖筏的光谱信息，通过增大其与其他地物的光谱差距，构建一种基于高光谱数据的近海水产养殖筏提取指数，增大养殖筏与其他地物的差异根据养殖筏指数结果使用阈值分割提取养殖筏。
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