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公开(公告)号：CN117612038A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311566771.2
申请日：2023-11-22
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机影像的矿区植被碳汇精细演算方法，其方法包括：S1、采用多光谱无人机对目标矿区进行重叠正投影拍摄得到影像数据集并得到目标矿区影像；S2、对目标矿区影像逐像素进行灰度化处理与属性划分；S3、基于改进的双线性插值算法对目标矿区影像按照设定像元大小进行重采样处理，统计得到各个像元的植被覆盖度；S4、采集目标矿区的气象参数输入反距离权重插值模型中，反距离权重插值模型采用距离倒数乘方法进行覆盖所有像元的气象参数的插值处理，基于UAV‑CASA模型计算得到各个像元的碳汇量。本发明能够得到各个像元的碳汇量、目标矿区碳汇量分布、总碳汇量、植被净生态系统生产力总量，对科学评价矿区植被碳汇具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115546649B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211306355.4
申请日：2022-10-24
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种单视遥感影像高度估计和语义分割多任务预测方法，其方法包括：A、构建多任务网络模型；B、采集高分辨率光学遥感影像样本并得到样本数据集；C、将样本数据集中的光谱空间特征影像块输入多任务网络模型中；D、采集待预测的高分辨率光学遥感影像并裁剪成光谱空间特征影像块输入训练后的多任务网络模型，分别加权计算得到高度估计预测结果DSM和语义分割预测结果SS。本发明多尺度残差及可变形卷积网络能够实现多尺度特征提取，并能克服各类地物的复杂、异质和尺度差异大等问题，DSM数据与语义分割生成网络分别利用混合特征和优选特征进行DSM数据估计与语义分割，最终得到高精度的地物DSM估计结果与语义分割结果。
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公开(公告)号：CN115526098B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211120240.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 国家能源投资集团有限责任公司 , 北京低碳清洁能源研究院 , 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种矿区地表植被叶面积指数遥感计算方法及电子设备其方法包括：S1、利用构建的PROSAIL耦合模型耦合卫星传感器的遥感数据及结合地面实测光谱、参数数据建立植被参数反演模型；S2、搭建包含植被参数反演模型的人工深度神经网络，采用蚁群算法以均方误差作为蚂蚁的适应度值、以蚂蚁种群确定的最短路径作为最优的初始权重和偏置参数赋给人工深度神经网络进行训练与测试；S3、通过植被参数反演模型输入矿区地表植被遥感数据，然后输出叶面积指数。本发明对矿区进行长时序高时空分辨率叶面积指数遥感监测，提高了叶面积指数反演的精度，为矿区植被状况监管的信息化提供依据，为矿区生态治理和生态恢复提供决策技术支持。
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公开(公告)号：CN115526098A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211120240.6
申请日：2022-09-14
Applicant: 国家能源投资集团有限责任公司 , 北京低碳清洁能源研究院 , 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种矿区地表植被叶面积指数遥感计算方法及电子设备其方法包括：S1、利用构建的PROSAIL耦合模型耦合卫星传感器的遥感数据及结合地面实测光谱、参数数据建立植被参数反演模型；S2、搭建包含植被参数反演模型的人工深度神经网络，采用蚁群算法以均方误差作为蚂蚁的适应度值、以蚂蚁种群确定的最短路径作为最优的初始权重和偏置参数赋给人工深度神经网络进行训练与测试；S3、通过植被参数反演模型输入矿区地表植被遥感数据，然后输出叶面积指数。本发明对矿区进行长时序高时空分辨率叶面积指数遥感监测，提高了叶面积指数反演的精度，为矿区植被状况监管的信息化提供依据，为矿区生态治理和生态恢复提供决策技术支持。
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公开(公告)号：CN115096677A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210698672.9
申请日：2022-06-20
Applicant: 北京低碳清洁能源研究院 , 中国矿业大学(北京)
IPC: G01N1/28
Abstract: 本发明公开了一种采矿岩土三维相似模拟智能铺设系统及方法，包括支撑框架、装料箱和铺设推料装置，装料箱左右滑动安装于承压立板上，左右两侧的轨道滑板之间转动连接有水平螺纹丝杆，装料箱上设有与水平螺纹丝杆动力配合的丝杆螺母孔，其中一个轨道滑板上固定有丝杆驱动电机；铺设推料装置包括推料筒、垂直螺纹丝杆、用于驱动垂直螺纹丝杆升降运动的丝杆驱动装置和位于推料筒内部的推料板，垂直螺纹丝杆底端与推料板固定连接，推料筒与装料箱底部连通，推料筒底端可拆卸式连接有出料漏斗，出料漏斗底端的出料口设有弹性复位挡板。本发明能够基于岩层相似材料进行智能精准分层铺设与压实，减少人为误差，有利于提高试验效率与精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114549972A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210050976.4
申请日：2022-01-17
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 中国自然资源航空物探遥感中心 , 北京数论科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种露天矿采场提取方法、装置、设备、介质及程序产品，包括：获取露天采场的待检测遥感影像，并对待检测遥感影像进行降采样；将降采样后的待检测遥感影像输入至Faster R‑CNN，得到露天采场的矩形范围信息；基于矩形范围信息，在待检测遥感影像上进行截取，得到影像块，并在影像块上叠加NDVI和RRI波段得到具有红、绿、蓝、近红、NDVI、RRI六个波段的待提取影像；将待提取影像输入至改进的U‑Net网络，得到露天采场提取结果。本发明用以解决现有技术中消耗计算机内存和运行时间，以及识别露天矿采场的精度低的缺陷，实现了提升定位和提取的计算效率和精度。
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公开(公告)号：CN113887459B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111185384.5
申请日：2021-10-12
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 中国自然资源航空物探遥感中心 , 北京数论科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Unet++的露天矿区采场变化区域检测方法，其方法如下：A、获取至少两个年份的采场样本数据集，采场样本数据集中的数据为露天矿区采场的高分辨率遥感影像；B、基于Pytorch设计构建改进的Unet++网络模型，Unet++网络模型以Unet++作为基础网络结构，引入可变形卷积模块和CBAM注意力机制模块，CBAM注意力机制模块包括通道注意力模块和空间注意力模块；C、Unet++网络模型训练：利用训练数据集对Unet++网络模型进行训练并得到训练后的Unet++网络模型。本发明将多尺度可变形卷积引入Unet++网络模型并用于露天矿区场景特征提取，提高了鲁棒性与识别精度；通过在可变形卷积Unet++网络中加入深度学习注意力机制，增强模型对实质性变化类特征的学习与敏感程度。
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公开(公告)号：CN113920262A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111201530.9
申请日：2021-10-15
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 国家能源投资集团有限责任公司 , 北京低碳清洁能源研究院 , 神华北电胜利能源有限公司
Abstract: 本发明公开了一种增强边缘取样与改进Unet模型的矿区FVC计算方法，A、矿区场景下地面植被参数数据采集；B、构建基于扩大选区交叉重叠法的样本数据集；C、构建并训练改进Unet神经网络模型；D、利用改进Unet神经网络模型计算矿区植被覆盖度。本发明首先通过无人机飞行采集遥感数据以及地面土壤植被覆盖度、布设地面控制点构建植被相关数据采集体系，为植被覆盖度计算提供数据基础，然后利用扩大选区交替重叠取样法对训练样本数据进行分割提取组建植被覆盖度样本数据库，最后利用改进Unet网络模型进行模型训练与构筑植被覆盖度网络关系模型，进而精确推演出植被覆盖度厘米级别信息数据，为矿区生态环境监测管理、矿区开采发展计划提供有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN113919227A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111201312.5
申请日：2021-10-15
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 国家能源投资集团有限责任公司 , 北京低碳清洁能源研究院 , 神华北电胜利能源有限公司
Abstract: 本发明公开了一种矿区生态时间累积效应点与空间累积范围识别方法，A、构建矿区生态质量指数，B、构建矿区生态扰动时空累积效应指数，C、构建驱动因子数据集与地理时空加权人工神经网络模型，进而构建矿区MESCEI时间序列数据集与MESCEI指数空间序列数据集，通过数据拟合坐标系模型在直角坐标系中拟合时间累积曲线并识别曲线拐点，通过数据拟合坐标系模型在直角坐标系中拟合空间影响曲线并识别空间影响范围。本发明建立遥感反演模型并反演得到矿区生态质量指数，构建地理时空加权人工神经网络模型，然后由此构建出MESCEI时间序列数据集与MESCEI指数空间序列数据集，实现了矿区生态的时间累积效应点与空间累积范围的识别，为矿区生态管理提供数据支持。
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公开(公告)号：CN113128134B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110669285.8
申请日：2021-06-17
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种矿区生态环境演变驱动因子权重量化分析方法，对植被、土壤、水体、大气以及生态功能进行长时间尺度上高频次定量反演，获取连续空间的生态因子及气候气象、地理地貌、人类活动三类驱动因子数据集，然后结合统计再分析数据、土地利用分类数据，在高维度空间对参量数据进行叠加构建生态演变大数据立方体，接着以纯数据驱动的角度建立矿区生态演变的地理时空加权人工神经网络对各参量之间的驱动关系进行模拟，最后采用高维数据下的矿区生态驱动因子定权法来量化各因子的权重，从而计算出驱动因子权重立方体，得到了矿区生态环境演变过程中在不同空间位置下的主导驱动因子及其权重，为探索矿区生态环境演变机理提供了客观的数据。
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