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公开(公告)号：CN107609577A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710729485.1
申请日：2017-08-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种利用随机森林的极化SAR海面油膜提取方法，步骤如下：获得原始的极化SAR影像，对极化SAR影像预处理，选取极化SAR影像的研究区域，对研究区域进行滤波处理，然后进行相干矩阵的提取，得到相干矩阵和相干矩阵的特征值；利用相干矩阵的特征值对相干矩阵进行计算，得到若干油膜特征；选取油膜样本、类油膜样本和海水样本构成原始样本集，在原始样本集中选取若干子样本集，利用油膜特征对子样本集进行训练，得到随机森林模型；利用随机森林模型中的基尼系数提取油膜特征的贡献度；油膜特征构成油膜特征向量集，基于所述随机森林模型对油膜特征向量集进行分类，获得油膜提取结果。本发明能有效提高油膜提取结果精确度、减小噪声影响。
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公开(公告)号：CN107133979A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710283555.5
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T7/41
Abstract: 本发明提供一种极化雷达建筑损毁信息提取方法，包括：对原始PolSAR影像进行预处理包含选择研究区和提取相干矩阵；对相干矩阵进行特征值‑特征矢量分解，将研究区中小于特征阈值的像素识别为非建筑区，剔除非建筑区；利用统计模型对建筑区的相干矩阵进行建模，基于统计模型纹理参数提取纹理特征，将纹理特征大于预设的纹理阈值的像素归为倒塌建筑物，小于或等于预设的纹理阈值的像素归为完好建筑物；对建筑区进行分块，然后结合上面所得的建筑物损毁信息提取结果，评价建筑物损毁信息提取结果的精度。本发明仅用统计模型纹理参数提取倒塌建筑物，充分利用了PolSAR影像的信息，同时也提高了建筑物损毁信息提取的精度和效率。
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公开(公告)号：CN105931256A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610390844.0
申请日：2016-06-03
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10032 , G06T2207/20021
Abstract: 本发明公开了一种基于CUDA的大幅面遥感影像快速分割方法，该方法以“按像元处理”的并行策略设计了三个高效的GPU核函数，实现了并行化的分形网络分割方法，很大程度地提高了分割效率，同时针对大幅面遥感影像采取了“分块分割‑快速合并结果”的分割策略，解决了影像数据量过大而导致的显存不足的问题。相比现有遥感影像分割技术，本发明无论在分割效果、分割效率上均达到了较高的水准，尤其是针对大幅面遥感影像分割，本发明的效率优势更为明显而且稳定性更好，同时对计算机硬件条件要求不高，实用性强，有利于推广使用。
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公开(公告)号：CN102364522B
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201110325178.X
申请日：2011-10-24
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T15/08
Abstract: 本发明公开了一种基于全球划分的大规模气象体数据绘制方法，其包括如下步骤：对原始气象体数据进行预处理并对地球上空高度为h1至h2的空间进行划分；根据每一最终剖分子块的空间坐标范围获得体数据块，并对所有体数据块进行颜色映射，得到体数据块颜色索引块；依据各个体数据块与视点P1之间的距离对体数据块进行排序，得到体数据块的绘制列表；根据所得绘制列表，利用GPU调色板与所得体数据块颜色索引块对绘制列表中的每一体数据块进行体绘制；随机移动视点，重复上述步骤。本发明的主要优点在于基于全球划分的策略对规则气象体数据进行绘制，从而突破了GPU存储容量的瓶颈，达到在球面上高效、快速绘制大规模气象体数据的目的。
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公开(公告)号：CN102013113B
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201010576010.1
申请日：2010-12-07
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于模板缓冲的多对象模型动态剖切方法，包括以下步骤：获取切割模型、定义裁剪参数、构建裁剪面、为待切割模型指定裁剪面、将模型交给引擎处理、剪掉裁剪部分，绘制需要填充部分、对多对象模型的动态剖切过程完成后退出剖切的过程。该方法利用基于模板缓冲的多对象模型动态剖切技术，通过用户创建自定义对象剖切面，在场景交互的过程中实时地对三维模型进行切割分析，并在切割的过程中动态的生成模板以及利用模板对切割面进行模型同等颜色的填充，最终达到实时剖切分析的目的。本方法实现容易，效率高且实时性强，特别适用于展现三维场景中多个模型对象之间的交切关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115169812B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210654753.9
申请日：2022-06-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F17/15
Abstract: 本发明提供了一种结合动态形变和静态指数的冻土融沉风险评估方法及装置，该方法在传统的静态风险评估指数模拟结果上，提出了一种结合地表动态变形信息和静态模拟信息的风险评价指标。冻土地表形变信息由干涉SAR(InSAR)反演得到，静态指数模拟结果通过融沉指数、风险区划指数和容许承载力指数得到，并通过层次分析法将静态指数与动态形变结合，得到一种考虑冻土冻融变化状态的多因子指数。本发明尝试利用现有指数的评估结果和研究区的冻土地表形变数据对多因子指数进行验证，对冻土地区基础设施沿线的多年冻土融化沉降灾害评估工作有一定的参考意义。
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公开(公告)号：CN119169361A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411236592.7
申请日：2024-09-04
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/34 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于多任务网络的岩体裂隙关键点识别与骨架重构方法，包括：获取岩体裂隙图像数据，构建岩体裂隙样本数据集；提取裂隙特征信息；获取裂隙骨架线预测结果，同时生成裂隙关键点热力图；获取得到岩体裂隙骨架重构结果；根据裂隙分叉角对所述骨架重构结果进行长裂隙判定并做合并处理，获得骨架线分段结果；计算得到岩体裂隙长度、倾角、分布密度等产状参数。本发明基于多任务网络对岩体裂隙关键点识别与骨架线提取实现了更为高效的端到端输出，并充分考虑两个任务的关联性，通过联合损失的计算实现点检测与线提取之间的相互约束，达到更高识别检测精度，计算结果更加可靠，为岩体稳定性评价或工程建设风险评估提供指导。
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公开(公告)号：CN116738161A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310499168.0
申请日：2023-05-05
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F30/27 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种冻土活动层厚度反演方法、装置、设备及存储介质。考虑气候条件持续恶化、人类活动加剧、土壤理化性质日益复杂等因素对冻土区的冻融变化的影响，利用夜光遥感数据表征人类活动强度，利用主成分变换压缩土壤数据集以在相同维度上囊括更丰富的信息，基于土壤活动层厚度点位数据以及多源遥感数据，拟合环境预测因子与冻土活动层厚度之间关系；选用8种机器学习方法构建环境预测因子与冻土活动层厚度之间的最佳拟合模型。利用CMIP6温度数据，基于预测得到的最佳结果计算本世纪初至2100年冻土活动层厚度时序变化情况。相较于传统反演方法，能获取更高精度冻土活动层厚度模拟结果，从而更全面有效地分析多年冻土冻融变化规律。
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公开(公告)号：CN116245013A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211710956.1
申请日：2022-12-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F30/27 , G06T17/20 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种图深度学习地质预测模型的构建方法，包括：S1构建样本数据集，对样本数据集进行图结构化处理以形成地质节点图结构网格作为训练数据集；S2构建基于GNN‑Transformer模型的图深度学习地质预测模型，图深度学习地质预测模型包括依次连接的GNN模块、Transformer地质要素图全局特征提取模块以及全连接分类映射模块，其中，GNN模块为各个图节点生成嵌入向量，Transformer地质要素图全局特征提取模块用于对GNN模块输出的嵌入向量进一步编码；S3设置损失函数，并对图深度学习地质预测模型进行训练，其通过图结构直观地构建了地质节点之间的空间关联，通过GNN聚合表征邻域地质节点的空间关系，使用Transformer模块有效挖掘地质要素的空间分布模式，可兼顾地质要素局部与全局空间相关性。
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公开(公告)号：CN113204023B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110507977.2
申请日：2021-05-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种联合PS目标与DS目标的双极化相位优化地表形变监测方法，利用平均幅度阈值法分别选取VV、VH双极化数据的PS目标，将两种极化数据的PS目标合并。再利用Anderson‑Darling检验和平均幅度阈值法识别DS目标，对DS目标采用自适应均值滤波进行降噪处理。基于PS目标和DS目标生成时空间相干矩阵，采用相干矩阵特征值分解方法分离出第一主成分，即最大特征值，采用BGSM算法寻找最优散射机制使得第一主成分相位贡献达到最大，可以有效改善相干点目标密度和提高相位质量，最后联合PS目标与DS目标反演地表形变。
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