公开(公告)号：CN111640159B

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202010390580.5

申请日：2020-05-11

Applicant: 武汉大学 ,  广东南方数码科技股份有限公司

Inventor： 乐鹏 ,  黄立 ,  刘广超 ,  张晨晓 ,  姜良存 ,  梁哲恒 ,  章小明 ,  姜福泉 ,  邓鹏 ,  宁振伟 ,  刘斌

IPC: G06T7/90 ,  G06T7/136 ,  G06T7/11 ,  G06T5/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于孪生卷积神经网络的遥感影像变化检测方法，涉及遥感领域，主要解决目前常规的变化检测方法泛化性较差的问题；该方法包括以下步骤：获取多时相遥感影像数据，得到掩膜图像，建立遥感影像变化检测数据集，构建孪生卷积神经网络模型，利用数据集训练孪生卷积神经网络，获得训练模型，利用训练模型对待检测的前时相影像和后时相影像进行变化检测，得到初步变化预测结果，将初步变化预测结果的像素的预测值与预先设定的像素阈值进行比较，从而将初步变化预测结果划分为变化区域类别和非变化区域类别，得到变化检测结果。本发明的方法泛化性能更好，同时满足端到端处理，便于工程应用。

公开(公告)号：CN112016696A

公开(公告)日：2020-12-01

申请号：CN202010817931.6

申请日：2020-08-14

Applicant: 武汉大学

Inventor： 臧琳 ,  黄立 ,  毛飞跃 ,  潘增新 ,  卢昕 ,  龚威

IPC: G06N20/00 ,  G01N15/06

Abstract: 本发明提供一种融合卫星与地基观测的PM1浓度反演方法及系统，进行数据采集与匹配，包括采集地基PM1数据、卫星AOD数据和相关气象地理参数，以卫星AOD数据空间分辨率为参照，对相关气象地理参数进行重采样；然后以PM1观测站为中心，采用预设空间半径和时间半径的时空窗口，计算时空窗口内的各输入特征的均值，并与相应观测站点实测的PM1浓度值相匹配，形成训练样本集；初始RF模型构建，根据模型的预测残差变化优化设定决策树的数量和构建二叉树时使用的变量个数；初始geo-RF模型构建，包括定义空间邻近观测S-PM1、前向时间邻近观测T-PM1以及邻近空间距离约束，将时空邻近观测也作为解释变量输入至构建的初始RF模型中，得到geo-RF模型；进行geo-RF模型训练与PM1浓度估计。