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公开(公告)号：CN115856259B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202211610401.X
申请日：2022-12-12
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及生态功能遥感评估技术领域，具体涉及基于区域差异特征的水源涵养功能遥感评估方法和系统，包括：获取待评估区域的每个像元对应的植被覆盖度、净初级生产力值、地表复杂度指标以及地形湿度指标，计算地表径流特征指标和水源涵养特征指标，并计算区域产水量，基于地表径流特征指标、水源涵养特征指标以及区域产水量，确定待评估区域内每个像元的初始水源涵养量，设计地物相关修正指标对地物边界的初始水源涵养量进行修正，利用降水量和实际蒸散量对地表水体区域的初始水源涵养量进行替换，获得待评估区域的最终水源涵养量。本发明实现了水源涵养生态功能遥感评估，通过区域差异化特征，有效提高了水源涵养生态功能的评估准确性。
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公开(公告)号：CN118425894A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410527701.4
申请日：2024-04-29
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达变脉冲重复频率抗方位转发干扰方法、系统、存储装置和电子设备，具体包括如下步骤：发射均匀脉冲采集数据；以常规PRF发射干扰信号之后，合成孔径雷达发射机改变PRF为变化值；合成孔径雷达接收窗也随着发射机改变为非均匀；由接收窗向量和干扰发射向量，得到SAR所接收到的非均匀回波数据；将对采集到的非均匀的方位向数据变为方位向均匀数据；对进入系统的少部分干扰信号进行信号层面干扰抑制处理后再进行方位匹配滤波从而得到聚焦且无干扰的SAR图像。本发明可以有效减少由固定PRF引起的干扰累积，特别是在对地面目标进行连续监视时，能够在复杂电磁环境下显著提高SAR图像的质量和信号的可识别度。
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公开(公告)号：CN118413262A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410491540.8
申请日：2024-04-23
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相位误差调制的方位多波束星载SAR自适应压制干扰方法、系统、存储介质和电子设备，具体包括如下步骤：对截获敌方SAR发射信号进行下变频处理获得基带SAR信号，利用模数转换器对SAR信号进行全脉冲采样；基于一次相位误差调制，设计位置调制函数生成位置调制因子；基于二次相位误差调制，生成范围调制因子；将二者合并，构成干扰机响应函数；将干扰机响应函数和数字信号相乘以生成干扰信号；利用数模转换器，将数字干扰信号转化为模拟干扰信号，进行上变频处理并进行转发；通过本发明，可以在方位多波束星载SAR系统中对多个目标产生位置可控，范围可控的类噪声压制干扰效果，可有效干扰敌方多波束星载SAR对我方场景及重要目标的侦察。
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公开(公告)号：CN117132899A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311097602.9
申请日：2023-08-29
Applicant: 河南大学 , 河南省科学院地理研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于DBO‑CNN模型的星载SAR图像水体检测方法、系统、存储介质及电子设备，包括：应用双极化SAR图像的GRD图像，以得到后向散射特征VV和VH；应用双极化SAR图像的SLC图像，以得到五个极化特征；应用特征组合方法，将两个后向散射特征和五个极化特征进行特征组合，共得到八个候选特征组合；应用DBO算法寻找CNN模型的最优超参数，以获得最优的CNN模型；应用两种决策级融合方法，将两个最优特征组合进行融合，以优化水体检测结果。通过本发明能够有效助力利用遥感图像进行水体检测技术的发展，为区域水生态保护与水资源管理和海岸线改造等工作的精准布局与有效推进提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN112597236B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202011405706.8
申请日：2020-12-04
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/26 , G06F16/25 , G06F16/2458 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于概念格的关联规则的优化方法及可视化展示方法，依次包括以下步骤：A：提取基础数据系统中的源数据并进行封装，然后根据设定的筛选规则对封装后的源数据进行筛选，最后将筛选后得到的经封装的源数据生成概念格；源数据包含多个对象信息和每个对象对应的属性信息；B：对所获得的概念格中的关联规则进行提取，然后对提取得到的关联规则的路径，分别进行支持度计算和置信度计算，并根据支持度阈值和置信度阈值进行过滤，得到优化后的关联规则。本发明提高了关联规则提取的相关度，且可以根据给定的约束条件以可视化形式动态地展示关联规则。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112272092A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202010891283.9
申请日：2020-08-30
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于区块链的数据编辑方法，包括以下步骤：A：构建记录验证树；B：若执行记录删除操作进入步骤C；若执行记录修改操作进入步骤F；C：用户、利益相关方想要删除的记录进行签名；D：所有节点对删除请求中的签名信息进行哈希、验证和广播；E：当删除消息验证通过后，将记录删除，并将删除消息插入到请求列表中；F：用户、利益相关方想要修改的记录进行签名；G：所有节点对删除请求中的签名信息进行哈希、验证和广播；H：当修改消息验证通过后，将区块中的记录从区块中删除，将修改消息插入到请求列表中，将新记录插入新记录列表中。本发明能够对区块链上的数据进行编辑，如修改和删除，同时能够对使用者的数据编辑行为进行有效约束。
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公开(公告)号：CN119963793A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510052258.4
申请日：2025-01-13
Applicant: 河南大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/20 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/74
Abstract: 本文公开了一种基于变化检测技术的含干扰SAR图像筛选与检测方法、系统、存储介质和电子设备，包括如下步骤：对输入的时间序列SAR图像进行预处理；基于局部位置标识对相邻图像中的差异特征进行掩膜；构建时间序列RFI标识与RFI掩膜背景；利用时序RFI标识，逐图像提取对应局部区域的特征信息；使用k‑means聚类方法完成量化指标序列的自适应分类；基于时间序列的筛选结果，在无干扰类中使用均值法构建无干扰背景图；基于无干扰背景图利用对数比算子完成含干扰图像的检测。通过本发明，为算法提供更为精确的运动模型，获得精度更高的含干扰数据筛选与伪影定位结果，为后续干扰抑制等处理提供了更好的研究基础。
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公开(公告)号：CN118859150A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410857768.4
申请日：2024-06-28
Applicant: 河南大学
IPC: G01S7/41 , G01S7/02 , G06F18/2131 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多域信息融合网络的雷达有源干扰识别方法、系统、存储装置和电子介质，包括：建立雷达有源干扰信号数学模型；将干扰信号划分训练集和测试集；提取干扰信号时域实部虚部特征及进行短时傅里叶变换时频分析；采用多域信息融合网络进行识别分类；将训练集的时域和时频域特征送入多域信息融合中进行训练；将测试集送入训练最优的网络模型进行测试。通过本发明，在低干噪比情况下能够精确识别出有源干扰样式，无需干扰信号的先验性知识，具有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118397470A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410491784.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06T5/70 , G06T5/80 , G06T5/40 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和注意力机制的星载SAR冬小麦产量估算方法、系统、存储介质和电子设备,包括应用时间序列双极化SAR的GRD影像，对数据进行预处理获得后向散射特征图像；对时间序列后向散射特征图像进行掩膜，并将其按照研究区内的行政边界图掩膜分割为多块；使用直方图降维技术构建神经网络的图像样本和时间序列向量样本；构建CNN模型；构建CNN‑BiLSTM‑Attention估产模型；将实地考察得到的产量数据，划分为训练集和测试集对模型进行训练和测试；使用训练好的模型进行产量估算，得到冬小麦产量结果图。本发明将深度学习技术和注意力机制应用于农作物估产领域，有助于更准确地估计农作物的生长状态和产量，为农业应对气候变化提供科学支持。
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公开(公告)号：CN116994144A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311100613.8
申请日：2023-08-30
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于合成孔径雷达图像的高分辨率冬小麦产量估算方法、系统、存储介质及电子设备，包括：对时间序列SAR图像进行预处理；对时间序列后向散射图像进行掩膜;将去除冬小麦后的时间序列后向散射图像按照估产范围内的行政区边界分割为多块，然后生成的神经网络样本由时间序列向量样本和图像样本构成；引入高斯过程，以显式地对数据的空间结构进行建模；对网络模型进行训练，并保存最优网络模型。通过本发明能够快速、准确地获取待估产区冬小麦的产量，提供对产量和生产能力的了解，帮助决策者、规划者和利益相关者做出明智的决策，优化资源利用，推动经济和社会的可持续发展。同时，本发明具有良好的性能且易于工程实现。
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