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公开(公告)号：CN111104896B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201911310121.5
申请日：2019-12-18
Applicant: 河南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了一种基于Sentinel‑1微波卫星影像的陆表水自动识别方法，其步骤为：首先，利用Sentinel‑1微波卫星影像获得SSWI图像；其次，利用构建的SSWI陆表水识别模型对SSWI图像进行处理，得到陆表水‑非陆表水二值图像；然后，获取历史数天的陆表水‑非陆表水二值图像，并计算陆表水被Sentinel‑1微波卫星观测的概率，根据概率获得正掩膜图像；再利用二次判别模型对陆表水‑非陆表水二值图像进行修正；最后，对正掩膜图像进行取反操作后与陆表水‑非陆表水二值图像相乘，再与修正后的陆表水‑非陆表水二值图像进行拼接，得到陆表水的空间分布。本发明在船舶及云雨天气干扰背景下，能够有效提高陆表水的识别精度，实现了陆表水自动化识别。
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公开(公告)号：CN112101256B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202010995102.7
申请日：2020-09-21
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于云平台的耦合主被动遥感影像的大蒜作物识别方法，其步骤为：首先，基于大蒜物候特征获得光学卫星遥感影像，并结合大蒜的地理坐标信息构建大蒜光学影像识别决策树模型，进而得到大蒜光学分布图；其次，基于合成孔径雷达卫星获得大蒜、冬小麦的雷达影像特征，并结合大蒜的地理坐标信息构建大蒜雷达影像识别决策树模型，进而得到大蒜雷达分布图；最后，对大蒜光学分布图、大蒜雷达分布图进行耦合，即选取两种分布图的交集，完成大蒜遥感识别制图。本发明综合利用了光学卫星影像和合成孔径雷达影像的优势，解决了大蒜与冬小麦不易区分的技术难题，实现了基于云平台的地理空间大区域尺度上大蒜分布遥感精准自动识别。
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公开(公告)号：CN111209871B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202010021111.6
申请日：2020-01-09
Applicant: 河南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出一种基于光学卫星影像的油菜种植地块遥感自动识别方法，首先，对油菜开花期的光学影像进行预处理得到地表反射率图像，并利用光谱采集软件采集油菜地块和其他地物的光谱；其次，分析油菜地块的光谱与其他地物光谱的差异，确定油菜地块的有效光谱波段及其阈值；然后，构建油菜花遥感指数模型，并确定油菜花指数的阈值；再采集油菜出苗至开花期内的时序光学卫星影像的植被指数图像，并计算植被指数中值图像，确定植被指数中值图像的阈值；最后，利用油菜地块的有效光谱波段及其阈值、油菜花指数的阈值和植被指数中值图像的阈值对光学影像进行识别得到油菜种植地块。本发明提出油菜花遥感指数，实现了油菜种植地块遥感精准、自动识别。
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公开(公告)号：CN114266968B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202111544053.6
申请日：2021-12-16
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/56 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种城市不同土地覆盖类型遥感自动解译方法，其步骤为：首先，通过云计算平台获取X年的N幅Landsat卫星影像的地表反射率图像，并利用光谱采集软件采集城市不同土地覆盖类型的光谱信息；其次，分析不同地物之间的光谱差异，确定识别城市不同土地覆盖类型的有效光谱波段及其图像合成方案；然后，创建蓝色彩钢板房遥感指数、红色不透水面遥感指数；再基于数据处理后的各种图像和阈值，创建城市不同土地覆盖类型遥感解译模型，实现城市不同土地覆盖类型的快速分类；最后对分类结果进行孤立像元合并处理，得到城市不同土地覆盖类型图。本发明提出的城市不同土地覆盖类型遥感解译模型，可实现全球尺度上的城市用地类型的自动识别制图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114419463B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210094492.X
申请日：2022-01-26
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/13
Abstract: 本发明提出一种基于云平台的全球太阳能光伏板遥感自动识别方法，首先，基于云平台采集研究区内X年全年光学影像，并进行预处理得到地表反射率图像；其次，根据太阳能光伏板的光谱特性，衍生构造太阳能光伏板指数图像、水体指数图像、植被指数图像、第一短波红外波段与第二短波红外波段差值图像、第一短波红外波段与近红外波段差值图像、蓝色波段图像、第一短波红外波段图像这7种时序图像；并对7种时序图像进行数据合成重构处理，得到模型需要的输入数据；最后，根据太阳能光伏板的光谱特征构造太阳能光伏板遥感自动识别的理论模型，并在云平台中进行编译建模，完成最终的模型构建。本发明实现了太阳能光伏板地表空间布设的遥感精准、自动识别。
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公开(公告)号：CN114419463A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210094492.X
申请日：2022-01-26
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/13
Abstract: 本发明提出一种基于云平台的全球太阳能光伏板遥感自动识别方法，首先，基于云平台采集研究区内X年全年光学影像，并进行预处理得到地表反射率图像；其次，根据太阳能光伏板的光谱特性，衍生构造太阳能光伏板指数图像、水体指数图像、植被指数图像、第一短波红外波段与第二短波红外波段差值图像、第一短波红外波段与近红外波段差值图像、蓝色波段图像、第一短波红外波段图像这7种时序图像；并对7种时序图像进行数据合成重构处理，得到模型需要的输入数据；最后，根据太阳能光伏板的光谱特征构造太阳能光伏板遥感自动识别的理论模型，并在云平台中进行编译建模，完成最终的模型构建。本发明实现了太阳能光伏板地表空间布设的遥感精准、自动识别。
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公开(公告)号：CN113936226A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111393831.6
申请日：2021-11-23
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法，其步骤为：通过云计算平台获取夏季光学卫星影像的地表反射率图像，并利用光谱采集软件采集冰川和其他地物的光谱信息；分析冰川光谱与其他地物光谱的差异，确定识别冰川的有效光谱波段及其阈值；构建冰川指数算法，并确定冰川指数的阈值以区分冰川与非冰川；基于冰川指数算法计算研究区内夏季的每幅卫星影像的冰川指数图像，然后采用中值合成算法得到夏季冰川指数图像的中值合成图像；利用冰川的有效光谱波段及其阈值、冰川指数中值合成图像及其阈值构建冰川自动识别模型，实现冰川分布的遥感自动识别制图。本发明提出冰川遥感识别模型，可实现全球冰川分布的遥感精准、自动识别。
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公开(公告)号：CN111209871A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010021111.6
申请日：2020-01-09
Applicant: 河南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出一种基于光学卫星影像的油菜种植地块遥感自动识别方法，首先，对油菜开花期的光学影像进行预处理得到地表反射率图像，并利用光谱采集软件采集油菜地块和其他地物的光谱；其次，分析油菜地块的光谱与其他地物光谱的差异，确定油菜地块的有效光谱波段及其阈值；然后，构建油菜花遥感指数模型，并确定油菜花指数的阈值；再采集油菜出苗至开花期内的时序光学卫星影像的植被指数图像，并计算植被指数中值图像，确定植被指数中值图像的阈值；最后，利用油菜地块的有效光谱波段及其阈值、油菜花指数的阈值和植被指数中值图像的阈值对光学影像进行识别得到油菜种植地块。本发明提出油菜花遥感指数，实现了油菜种植地块遥感精准、自动识别。
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公开(公告)号：CN111126234A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911311665.3
申请日：2019-12-18
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多源卫星影像的船舶自动识别方法，其步骤为：首先，对微波卫星采集的Sentienl-1微波卫星影像进行预处理，得到Sentienl-1船舶指数图像，以此构建Sentienl-1船舶识别模型，获得船舶-非船舶二值图像；其次，对Landsat-8光学卫星采集的年度改进归一化差异水体指数图像进行处理得到水掩膜图像；然后对数字高程模型卫星采集的数字高程模型坡度图像进行处理得到坡度掩膜图像；最后，利用水掩膜图像和坡度掩膜图像对船舶-非船舶二值图像做掩膜运算，完成船舶识别。本发明提出了Sentinel-1船舶遥感识别指数，并结合光学卫星影像、微波卫星影像、DEM影像的优势，提高了船舶识别的精度，实现了多源卫星影像耦合的船舶自动化识别。
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