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公开(公告)号：CN118091070B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410473016.8
申请日：2024-04-19
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司 , 航天宏图(上海)空间遥感技术有限公司 , 南京航天宏图信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种蓝藻水华监测预警的方法、系统、设备和介质，涉及遥感监测预警技术领域，包括：获取初始数据，对初始数据进行数据预处理，得到待监测数据；对待监测数据叠加水体掩膜数据，并按照像元维度计算目标水质参数；目标水质参数包括水体像元的总磷浓度、总氮浓度、叶绿素a浓度和归一化植被指数；响应数据订正操作，对目标水质参数进行订正，并通过蓝藻水华风险预测模型对订正后的目标水质参数进行蓝藻水华的监测预警；其中，蓝藻水华风险预测模型用于通过约束预设气象条件下的蓝藻水华发生概率进行风险预测。本申请提高了预测蓝藻水华发生概率的准确性。
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公开(公告)号：CN118091070A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410473016.8
申请日：2024-04-19
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司 , 航天宏图(上海)空间遥感技术有限公司 , 南京航天宏图信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种蓝藻水华监测预警的方法、系统、设备和介质，涉及遥感监测预警技术领域，包括：获取初始数据，对初始数据进行数据预处理，得到待监测数据；对待监测数据叠加水体掩膜数据，并按照像元维度计算目标水质参数；目标水质参数包括水体像元的总磷浓度、总氮浓度、叶绿素a浓度和归一化植被指数；响应数据订正操作，对目标水质参数进行订正，并通过蓝藻水华风险预测模型对订正后的目标水质参数进行蓝藻水华的监测预警；其中，蓝藻水华风险预测模型用于通过约束预设气象条件下的蓝藻水华发生概率进行风险预测。本申请提高了预测蓝藻水华发生概率的准确性。
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公开(公告)号：CN115639159A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211568339.2
申请日：2022-12-08
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于多光谱影像的废水污染监测方法和装置，涉及环境监测的技术领域，包括：获取待监测水域的时序多光谱遥感影像数据，并利用2SeaColor解析模型分别对时序多光谱遥感影像数据中的各个多光谱遥感影像数据进行反演，得到各个多光谱遥感影像数据的光学特性数据；基于各个多光谱遥感影像数据的光学特性数据，计算出各个多光谱遥感影像数据的废水污染指数；基于各个多光谱遥感影像数据的废水污染指数，构建废水污染指数时间序列；对废水污染指数时间序列进行时空模式分析，得到分析结果，其中，分析结果用于表征待监测水域的水质变化趋势，解决了现有的废水污染遥感监测算法的适用性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN118691771A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411179616.X
申请日：2024-08-27
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司 , 航天宏图(上海)空间遥感技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种三维场景中地下管网模型与地形融合方法、装置及设备，包括：获取研究区域对应的地下管网模型和第一地形高程数据；对每个管点对应的第一高程值进行插值处理，得到研究区域对应的第二地形高程数据；利用地下管网模型和第二地形高程数据，对以管点为中心的子区域内每个像素点对应的高程值进行迭代纠正，得到纠正后的第二地形高程数据；对第一地形高程数据和纠正后的第二地形高程数据进行融合，得到研究区域对应的目标地形高程数据。本发明可以实现高精度的地下管网模型与低精度的地形高程数据之间的融合，既还原了真实的地形情况又节约了人力物力，更重要的是满足了高精度三维数字场景的精度要求。
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公开(公告)号：CN118298314A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410491478.2
申请日：2024-04-23
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种长时序水体变化分析方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，本发明能够获取多源卫星遥感数据和气象数据；对多源卫星遥感数据进行云检测、水体识别和无效数据剔除，得到带有云覆盖率的多个有效水体识别数据；基于预设的筛选条件，从各个有效水体识别数据中选取预设时间范围内每日的最优水体识别数据，得到目标水体识别数据；基于目标水体识别数据和气象数据进行水体变化与气候条件的相关性分析，得到相关性评价结果。这样采用多源卫星遥感数据进行水体识别，并基于云覆盖率最低的筛选条件选出每日的最优水体识别数据，实现了自动化订正，降低了人工成本，并进一步实现了水体变化与气候条件的相关性分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117147778B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311422850.6
申请日：2023-10-31
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G01N33/00 , G01N21/84 , G06V20/13 , G06F18/2433
Abstract: 本发明提供了一种大气污染物的溯源监测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及污染物监测技术领域，包括：将待监测的目标区域划分多个子网格区域，并确定每个子网格区域对应的污染物数据集；根据云量数据，对污染物浓度卫星遥感反演结果和污染物浓度地面站点观测数据进行数据耦合，得到污染物浓度耦合结果；基于污染物浓度耦合结果分别进行阈值划分处理和图像卷积处理，用以确定存在区域性污染事件的热点网格数据，并结合企业用电异常数据和企业位置数据确定疑似异常的子网格区域，进而针对性地进行大气污染物的溯源分析。本发明可以实现对区域内空气质量和污染分布的精细化监测，
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公开(公告)号：CN116562462A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310729192.9
申请日：2023-06-20
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种森林火险预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：获取研究区的森林火灾致险数据；通过修正前后布隆‑戴维斯模型，根据气象预测数据计算森林火险气象指数；对社会数据进行无量纲处理以得到暴露度因子和危险性因子的归一化数据，并通过森林火险社会因子综合模型，根据归一化数据计算森林火险社会指数；对森林火险气象指数和森林火险社会指数建立森林火险模型，并计算得到研究区的森林火险指数，以根据森林火险指数通过构建不同地理位置的研究区森林火险等级对应的火险指数阈值，得到森林火险等级预报图。本发明可以显著提高森林火险预测的准确性，能够直观地表征研究区森林火险预测结果的分布情况。
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公开(公告)号：CN115639159B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211568339.2
申请日：2022-12-08
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于多光谱影像的废水污染监测方法和装置，涉及环境监测的技术领域，包括：获取待监测水域的时序多光谱遥感影像数据，并利用2SeaColor解析模型分别对时序多光谱遥感影像数据中的各个多光谱遥感影像数据进行反演，得到各个多光谱遥感影像数据的光学特性数据；基于各个多光谱遥感影像数据的光学特性数据，计算出各个多光谱遥感影像数据的废水污染指数；基于各个多光谱遥感影像数据的废水污染指数，构建废水污染指数时间序列；对废水污染指数时间序列进行时空模式分析，得到分析结果，其中，分析结果用于表征待监测水域的水质变化趋势，解决了现有的废水污染遥感监测算法的适用性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN115311588A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211129005.5
申请日：2022-09-16
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/17 , G06N3/04 , G06V10/26 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06V20/70
Abstract: 本申请提供了基于无人机遥感图像的松材线虫病害立木检测方法及装置，涉及遥感影像处理技术领域，包括：获取无人机的地面多光谱影像，对地面多光谱影像进行处理得到数字正射影像；利用预先训练完成的基于随机森林的病害树木分类模型对数字正射影像进行处理，得到第一分类结果；利用预先训练完成的基于DeepLabv3+的病害树木语义分割模型对数字正射影像进行处理，得到第二分类结果；利用预先训练完成的基于PSPNet的病害树木语义分割模型对数字正射影像进行处理，得到第三分类结果；利用预先训练完成的融合模型对三个分类结果进行处理，得到数字正射影像的每个像元的最终分类结果。本申请提高了松材线虫病害立木的检测精度。
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公开(公告)号：CN114078213A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111393495.5
申请日：2021-11-23
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗网络的农田轮廓检测方法和装置，涉及图像处理的技术领域，包括：获取样本遥感影像，对样本遥感影像中的目标像素进行标注，得到目标遥感影像；利用目标遥感影像，对生成对抗网络模型进行训练，得到目标生成对抗网络模型；在获取到待检测遥感影像之后，将待检测遥感影像输入目标生成对抗网络模型，得到初始农田轮廓检测结果；利用分水岭变换算法，对待检测遥感影像进行处理，得到待检测遥感影像的图像边界强度结果；基于初始农田轮廓检测结果和图像边界强度结果，确定出目标农田轮廓检测结果，解决了现有的农田轮廓检测方法的检测效率和准确度较低的技术问题。
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