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公开(公告)号：CN109738372A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811588396.0
申请日：2018-12-25
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于遥感技术领域，具体公开一种航空高光谱岩矿探测多元数据处理方法，该方法具体包括以下步骤：步骤(1)高光谱图像几何校正；步骤(2)大气校正，得到多元光谱数据；步骤(3)对上述步骤(2)中得到的多元光谱数据进行辐射定标与校正；步骤(4)提取对上述步骤(3)中辐射定标与校正后的多元光谱数据。本发明的方法使高光谱数据的空间位置准确，在实现数据精度的相对最优化。
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公开(公告)号：CN109738370A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811533066.1
申请日：2018-12-14
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于微量元素信息提取技术领域，具体涉及一种黑土硒含量高光谱间接提取的方法。本发明包括如下步骤：步骤1、数据预处理：包括步骤1.1、辐射校正、步骤1.2、几何校正、步骤1.3、剔除异常波段、步骤1.4、归一化；步骤2、提取特征波段；步骤3、建立模型。本发明能够显著改进硒含量的提取精度，为硒元素大范围精确制图提供支撑。
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公开(公告)号：CN109540811A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811589000.4
申请日：2018-12-25
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明属于光谱遥感技术领域，具体公开一种通过光谱变换提高黑土养分含量预测精度的方法，该方法具体包括以下步骤：步骤(1)对黑土地面采样点逐波段求反射率与养分含量的相关系数；步骤(2)对黑土光谱进行变换；步骤(3)以上述步骤(2)中变换后的黑土光谱为因变量，以黑土养分含量为自变量，建立响应关系模型；步骤(4)对预测样本进行均方根误差和模型决定系数进行评价，选出最优模型，实现黑土养分含量预测精度的提高。本发明的方法建立了光谱与养分含量的响应关系模型，精度评价选出最优模型，实现了黑土养分含量预测精度的提高。
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公开(公告)号：CN106845326A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201510886240.0
申请日：2015-12-04
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于遥感环境调查领域，具体公开一种基于航空高光谱遥感数据的冰川识别方法，包括：对获取的航空高光谱遥感SASI数据进行数据预处理，得到高光谱辐亮度数据和高光谱反射率数据；对高光谱辐亮度数据进行大气校正和光谱重建，得到浮点型的高光谱反射率数据；将的高光谱反射率数据按照冰川分布区域进行数据裁剪，选取特征波段，进行波段重组；对高光谱数据特征波段进行判断，并进行波段运算，选取合适阈值，得到冰川分布文件；将识别出的冰川分布文件转换为shape格式的矢量文件，在ArcGIS软件中统计计算冰川分布面积，获得遥感识别的冰川分布图。该方法提高了冰川识别效率和精度。
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公开(公告)号：CN106295799A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510237437.1
申请日：2015-05-12
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明属于神经网络模型设计技术领域，具体涉及一种深度学习多层神经网络的实现方法。本发明的方法首先采用数字电路构建单层神经网络，之后将上一单层神经网络的输出作为下一单层神经网络的输入，采用串联的形式构建多层神经网络。本发明的方法解决了现有方法仅能构建浅层神经网络的技术问题，面向深度学习，建立了多层的神经网络硬件模型，通过脉冲大小实现信息传递，其模拟的神经元更加接近实际神经元。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106198402A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201510225117.4
申请日：2015-05-05
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明属于遥感地质调查领域，具体涉及一种基于航天多光谱遥感数据的基性岩识别方法。具体包括以下步骤：步骤一、进行预处理；步骤二、得到ETM+数据的矢量文件；步骤三、得到ASTER数据的矢量文件；步骤四、得到SPOT6数据的矢量文件；步骤五、进行空间叠加分析，选择重叠区域作为基性岩分布区，从而得到最终的遥感识别的基性岩分布范围。本发明航天多光谱ETM+数据比值运算、ASTER数据含量分布图制作和SPOT6数据目视解译使用了多种遥感数据，通过相互印证提高了识别精度；空间叠加分析采用统一的矢量进行叠加运算，通过选择重叠地段得到遥感识别基性岩的最终分布区。
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公开(公告)号：CN104077755A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410327031.8
申请日：2014-07-10
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于遥感地质调查领域，具体涉及一种基于色差的遥感岩性信息增强方法。目的是为了有针对性地突出岩性差异。该方法包括：获取遥感影像；针对X、Y两种不同的岩性，获取两种岩性的影像光谱曲线，并得到各波段的亮度值；在多个波段中，任意选择3个波段进行组合，形成多种不同的波段组合图像；计算每种波段组合图像中X、Y两种岩性色度值H和H′；计算每种波段组合图像中两种岩性的色差△H；比较各种波段组合图像中两种岩性的色差△H大小，找出色差最大的组合图像，对其进行饱和度增强处理。该方法可以计算出所有可能的波段组合图像上两种岩性的色彩差异的大小，从而选择某三个波段的彩色合成图像，使这两种岩性的色彩差异达到最大。
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公开(公告)号：CN106508050B
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201110016626.8
申请日：2011-12-31
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于高光谱图像分析的岩性识别方法，依次包括：一，将研究区的高光谱图像进行精确配准和正射校正；二，根据水体和植被的高光谱特征，设定掩模，去除水体和植被的影响；三，对处理后的高光谱图像进行最小噪声变换；四，根据地面实测的岩石光谱曲线，建立地面实测岩石的岩性与岩性特征光谱的联系；五，对研究区的高光谱图像进行查找，完成已建立联系岩石的岩性识别。本发明优于传统的填图方法主要表现在：第一、填图方法为大范围面积性的填图，第二、填图结果的边界更加准确，第三、填图可以显示更丰富的岩石纹理特征。
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公开(公告)号：CN115266599B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202210994712.4
申请日：2022-08-18
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于目标地物分类识别的特征光谱提取方法，包括：获取目标地物的多条地物光谱、并构建光谱矩阵，根据光谱矩阵获得目标地物光谱的谱域空间，构建以整型反射率为行号，波长为列号的多条目标地物光谱对应的多个待插值矩阵，根据波长对应的反射率和谱域空间的距离，计算每个待插值矩阵的归一化插值因子，对每个待插值矩阵采用反距离插值的方式进行插值处理，获得多个谱域空间矩阵，累加多个谱域空间矩阵，获得地物累计谱域空间矩阵、并计算目标地物的特征光谱。该方法构建的特征光谱可以用于改进分类场景中目标地物的特征光谱提取流程，提高目标识别精度；优化反演场景中特征参量的构建，提升特征参量的表征能力。
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公开(公告)号：CN112834446B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202011620822.1
申请日：2020-12-31
Applicant: 中国地质调查局沈阳地质调查中心 , 核工业北京地质研究院
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明属于土壤质量评价技术领域，具体涉及一种基于航空高光谱的黑土地质量综合评价方法，该方法包括以下步骤：步骤1：获取航空高光谱数据；步骤2：在步骤1获取航空高光谱数据在地面开展土壤取样的同时，在地面开展土壤取样获取地面数据；步骤3：根据步骤1和步骤2得到的数据对土壤质量指标进行高光谱反演；步骤4：利用层次分析法建立评价体系，获得各项评价体系指标的权重；步骤5：综合评分计算土壤质量；步骤6：将步骤5得到的土壤质量综合评分结果可视化。本发明利用了多种航空高光谱传感器，覆盖了可见光‑近红外和热红外波段，发挥各类传感器的优势，提取了多种类型的土壤养分和环境指标，保障了评价结果的综合性。
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