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公开(公告)号：CN111537668A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010045086.5
申请日：2020-01-16
Applicant: 农业农村部规划设计研究院 , 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于气象卫星数据的作物病虫害遥感监测方法及装置，所述方法包括：获取SMAP和TRMM卫星影像数据并对数据进行预处理，根据病虫害类型选取对应的气象因子，利用反距离权重法对两种卫星数据进行插值，得到研究区域内指定空间分辨率、指定时间分辨率的关键气象要素数据；按照北京时间计算得到研究区内关键气象要素日数据；利用数理统计方法建立对应的病虫害发病指数气象评价模型；根据研究区内指定病虫害类型的关键气象要素日数据及对应的病虫害发病指数气象评价模型，以旬为周期，计算得到病虫害发病指数；利用目标作物的分布数据执行掩膜，生成专题图。本发明可以提高预警实时性、准确性，监测范围更广。
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公开(公告)号：CN110751019A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910827204.5
申请日：2019-09-03
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的高分辨率影像农作物自动提取方法及装置，所述方法包括：获取目标农作物不同物候期的高分辨率影像，制作标准样本并保存为矢量格式，得到标记的矢量样本；构建卷积神经网络模型，通过每个物候期的高分辨率影像以及对应的矢量样本分别训练所述卷积神经网络模型，得到不同物候期的分类模型；根据待分类数据的类型，从不同物候期的分类模型中匹配出与待分类数据相对应的物候期的分类模型；根据待分类数据的类型及匹配到相应的物候期的分类模型进行目标农作物分布提取。本发明可大幅度提升农作物分类识别的效率，分类过程中不需要人工进行干预，且可提高准确率。
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公开(公告)号：CN103344344B
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201310277767.4
申请日：2013-07-04
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
IPC: G01J5/60
Abstract: 一种基于多源遥感数据的全球热异常点信息遥感快速监测及发布方法，包括以下步骤：实时获取MTSAT卫星数据；对每条MTSAT卫星数据进行辐射处理、几何处理；基于MTSAT卫星数据初步确定疑似热异常点所在区域；利用MODIS数据进行辐射处理、几何处理；通过波段运算获取疑似热异常点；利用HJ-1数据进行辐射处理、几何处理；利用HJ-1数据确定热异常点信息，制作热异常点遥感监测报告并发布给相关机构。本发明能够及时、有效发现突发性强、破坏性大的森林、草原火灾的发生，对森林、草原火灾的应急响应能够起到关键性的支撑作用，在保证人民生命财产安全，维持森林、草原的生态环境等方面具有重大意义。
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公开(公告)号：CN118794899A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411267856.5
申请日：2024-09-11
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
IPC: G01N21/27 , G06V20/10 , G06V10/764 , G01N21/84
Abstract: 本申请公开了一种作物病虫害监测方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及测绘遥感技术领域，所述作物病虫害监测方法，包括：获取待监测区域的光谱超分样本集；基于光谱超分样本集中的光谱数据进行光谱超分，获得光谱超分影像；根据光谱数据和光谱超分影像进行比对验证，获得验证结果；在验证结果为验证通过时，基于光谱超分影像进行作物病虫害监测。由于多光谱影像具有较高的空间和时间分辨率，且成本低廉、更易获得；并且，目前存在大量的开源的、种类丰富的光谱库，本发明仅使用以上两种数据作为数据源，相对以往研究，解决了数据源难以获取的问题，能够实现成本更低的大面积，时间连续的病虫害监测。
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公开(公告)号：CN117408880A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311456839.1
申请日：2023-11-01
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
IPC: G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06T3/4053 , G06T3/4007 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种遥感影像超分重建方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对采集的低分辨遥感影像图进行图像预处理获得图像数据集；通过Sinc滤波器对图像数据集进行滤波处理，并将滤波后的图像数据集输入至预设空间超分重建模型进行超分重建，获得超分重建影像图集；对超分重建影像图集进行回型拼接，获得超分辨率影像图。由于本发明通过Sinc滤波器对图像数据集进行滤波处理，避免了影像图重建时的纹理畸变现象；同时模型的孪生神经网络以及引入的判别器可增强模型对数据复杂性的适应能力以及对大尺度地物细节的特征提取能力，在对超分重建影像图集进行拼接时，可提高超分辨率影像图的真实性，从而提高超分重建后的影像质量和效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114926330A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210403167.7
申请日：2022-04-18
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像超分辨率深度学习方法及装置，首先获取同一时间地点的Sentinel‑2影像和Planet卫星影像，并对Sentinel‑2影像进行上采样；然后将经过上采样的Sentinel‑2影像和Planet卫星影像级联形成标签作为深度学习网络模型的输入，进行深度学习网络模型训练；最后，利用经过上采样的Sentinel‑2影像与深度学习网络模型的输出计算光谱损失SAM，利用Planet卫星影像与深度学习网络模型的输出计算空间损失UIQI，然后通过反向传播返回网络；待网络模型收敛后，网络模型的输出即为超分后的影像。通过将原始的高空间分辨率图像与上采样的待超分图像级联作为标签，并通过控制网络输出的空间损失与光谱损失，使得网络输出可以在提升空间分辨率的同时光谱失真小。
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公开(公告)号：CN111461992A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010343812.1
申请日：2020-04-27
Applicant: 廖廓 , 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的超高分辨率遥感影像茶叶分布自动提取方法及装置，所述方法包括：对待测的超高分辨率影像进行数据预处理，得到待测影像；准备不同时期不同地区的茶叶超高分辨率影像作为训练样本，进行数据预处理得到训练影像，标记后保存为矢量样本；构建卷积神经网络模型，根据不同时间不同地区的茶叶超高分辨率影像及其矢量样本，训练所述模型，得到不同时间不同地区的预测模型；将经过预处理后的待测影像及其所在的区域及时间输入到对应的预测模型中进行茶叶分布提取，获得初步分类结果；对所述初步分类结果进行分类后处理，得到茶叶分布提取结果。本发明不依赖人工经验，实现了作物分布的自动化提取，提取结果可信度高。
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公开(公告)号：CN105740759B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201610030646.3
申请日：2016-01-15
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明所述基于多时相数据中特征提取的中稻信息决策树分类方法，其选取的高分一号影像数据既具有高空间分辨率也具有高时间分辨率的优点，在此基础上，本发明既使用了单时相影像提取水稻分布时用到的多种特征参量，又结合了多时相影像进行时序分析的优势，使多参量与多时相有机的结合，通过知识决策树分类的方式，提取出中稻的分布。多种特征参量，可以更好的剔除非目标地物，多时相分析，可以有助于剔除异物同谱导致的错分地物也可以进一步提取出目标地物，决策树分类具有灵活、直观、效率高等特点。所以，综合这些优势，可以进一步提高中稻提取的精度，无论是对国家的粮食安全体系，还是对遥感在农业方面的商业化应用，都有积极的意义。
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公开(公告)号：CN105740759A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610030646.3
申请日：2016-01-15
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
CPC classification number: G06K9/00657 , G06K9/6282
Abstract: 本发明所述基于多时相数据中特征提取的中稻信息决策树分类方法，其选取的高分一号影像数据既具有高空间分辨率也具有高时间分辨率的优点，在此基础上，本发明既使用了单时相影像提取水稻分布时用到的多种特征参量，又结合了多时相影像进行时序分析的优势，使多参量与多时相有机的结合，通过知识决策树分类的方式，提取出中稻的分布。多种特征参量，可以更好的剔除非目标地物，多时相分析，可以有助于剔除异物同谱导致的错分地物也可以进一步提取出目标地物，决策树分类具有灵活、直观、效率高等特点。所以，综合这些优势，可以进一步提高中稻提取的精度，无论是对国家的粮食安全体系，还是对遥感在农业方面的商业化应用，都有积极的意义。
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公开(公告)号：CN117422746B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311385676.2
申请日：2023-10-23
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明涉及遥感领域，公开一种分区非线性地理配准方法、装置、设备及存储介质，该方法通过对目标基准影像和目标待配准影像进行分区特征提取，可以获得影像中的高维特征，并减少模型的后续运算量，提高了地理配准的效率；并通过非线性几何变换模型根据基准影像特征集合待配准影像特征集之间的同名点对配准待配准影像，解决了传统的地理配准方法所存在的匹配同名点能力弱、空间分布不均匀、无法有效拟合局部不均质偏移以及运行效率低等问题，提高了地理配准的精度和效率。
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