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公开(公告)号：CN117541899A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311316256.9
申请日：2023-10-11
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种多源遥感影像融合方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取低空间分辨率影像数据，并对低空间分辨率影像数据进行处理，获得多波段数据；将多波段数据输入至预设模型，获得低空间分辨率影像数据对应的高空间分辨率融合影像，预设模型是将原始Stable Diffusion模型中的VGG16模型替换为多通道ResNet50模型，将U‑Net的逐步预测噪声结构更改为逐步预测隐空间向量结构。由于使用多通道ResNet50模型，并将U‑Net逐步预测噪声结构更改为逐步预测隐空间向量，提高了多源影像不同光谱波段数融合在空间地域、卫星数据源的泛化性。
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公开(公告)号：CN117541845A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311320250.9
申请日：2023-10-11
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/24 , G06V20/10 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及农业遥感技术领域，并公开了一种农作物分类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：确定待分类农作物的生育期，并下载待分类农作物在生育期内的遥感影像数据；对遥感影像数据进行预处理，得到预处理后的遥感影像数据；对预处理后的遥感影像数据进行时序编码和时序掩膜，得到训练数据集，并基于训练数据集对初始深度学习网络模型进行训练后得到农作物分类模型；将待分类数据集输入至农作物分类模型中，得到待分类农作物的分类结果。本发明通过对待分类农作物的遥感影像数据进行预处理、时序编码和时序掩膜操作得到训练数据集，并基于农作物分类模型进行分类，从而在缺少部分时相遥感影像数据的场景下也能对农作物区域进行分类。
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公开(公告)号：CN116304524A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211639388.0
申请日：2022-12-20
Applicant: 宁夏回族自治区气象科学研究所 , 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种土壤含水量监测方法、设备、存储介质及装置，该方法包括：基于预设土壤含水量监测模型与土壤含水量的影响因子之间的多元线性关系确定土壤含水量监测的多元线性回归模型；根据预设土壤含水量监测模型的观测值和多元线性回归模型的监测值进行高斯过程回归分析，获得土壤含水量监测的高斯过程回归模型；基于贝叶斯定理对所述高斯过程回归模型进行优化，获得最优土壤含水量监测模型并根据所述最优土壤含水量监测模型对土壤含水量进行监测。本发明基于热惯量理论确定土壤含水量的影响因子，根据多元线性回归方法和高斯过程回归分析获得土壤含水量监测的最优土壤含水量监测模型对土壤含水量进行监测，从而提高监测精度。
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公开(公告)号：CN110738711A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910836228.7
申请日：2019-11-12
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明涉及测绘遥感技术领域，尤其涉及一种温度植被干旱指数生产与专题图制作的自动化工具，包括数据预处理模块，用于影像获取和地表温度数据与植被指数数据预处理；数据计算模块，用于计算温度植被干旱等级数据；专题图制作模块，用于干旱等级专题图自动生产；具体包括，对干旱等级分级结果数据通过配置制图模板，控制生成专题图；本发明实施例提供一种温度植被干旱指数生产与专题图制作的自动化工具，通过获取地表温度数据与植被指数数据，自动拟合出各区域温度植被指数模型计算系数，计算温度植被指数并进行等级划分，基于温度植被指数等级数据实现自动生成专题图。
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公开(公告)号：CN107527014A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710595621.2
申请日：2017-07-20
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种县级作物种植面积遥感统计抽样调查方案设计方法，其以多期现势高分一号16米宽幅影像为数据源，通过构建决策树分类方法自动解译得到研究区作物空间分布情况；然后以作物空间分布数据为抽样总体，结合研究区耕地面积及作物种植规模，采取PPS抽样方法抽选普查区，在抽中的普查区设计多种样本单元大小、多种样本单元数量，并将样方单元尺寸、样方单元数量和抽样方法结合推算方法进行随机组合，并将这些不同组合的统计抽样调查方案推算结果与高分二号0.8米分辨率影像数据解译得到的目标作物种植面积作比较；从结果数据的总体抽样精度、抽样稳定性以及最小样本量进行分析，并得出最适用于研究区目标作物遥感统计抽样调查方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117422746A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311385676.2
申请日：2023-10-23
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明涉及遥感领域，公开一种分区非线性地理配准方法、装置、设备及存储介质，该方法通过对目标基准影像和目标待配准影像进行分区特征提取，可以获得影像中的高维特征，并减少模型的后续运算量，提高了地理配准的效率；并通过非线性几何变换模型根据基准影像特征集合待配准影像特征集之间的同名点对配准待配准影像，解决了传统的地理配准方法所存在的匹配同名点能力弱、空间分布不均匀、无法有效拟合局部不均质偏移以及运行效率低等问题，提高了地理配准的精度和效率。
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公开(公告)号：CN117422654A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311385513.4
申请日：2023-10-23
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明涉及遥感影像处理技术领域，公开了一种遥感影像匀色方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对待匀色遥感影像进行预设拉伸处理，获得目标待匀色遥感影像；对参考影像和目标待匀色遥感影像进行降采样处理，获得参考影像缩略图和待匀色遥感影像缩略图；基于参考影像缩略图和待匀色遥感影像缩略图确定灰度级映射关系表；基于灰度级映射关系表对待匀色遥感影像进行匀色操作。由于本发明基于参考影像缩略图和待匀色遥感影像缩略图确定灰度级映射关系表，并基于灰度级映射关系表对待匀色遥感影像进行匀色操作，从而解决了现有技术中通过人工和专业的匀色处理软件对遥感影像进行匀色，运行效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116167913A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211089779.X
申请日：2022-09-07
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明属于测绘遥感技术领域，公开了一种基于光谱库的光谱超分方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标区域的地类信息；根据地类信息确定附加光谱样本；根据预设光谱库和附加光谱样本建立私有光谱库；根据私有光谱库对实时采集的目标区域对应的多光谱影像进行光谱超分，得到目标区域对应的目标高光谱影像。通过上述方式，基于目标地区的地类信息确定附加光谱样本，从而与预设光谱库进行结合，形成了针对于目标地区的私有光谱库，最后基于私有光谱库对实时采集的多光谱影像进行影像超分，实现了不需要目标区域的同一场景的低空间分辨率高光谱影像和高空间分辨率多光谱影像即可实现光谱超分，降低了光谱超分的实施难度并维持了实施效果。
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公开(公告)号：CN116091913A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211090669.5
申请日：2022-09-07
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明属于测绘遥感技术领域，公开了一种地块边界矢量识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标地块的边缘监测图像；提取边缘监测图像的骨架图像；对骨架图像进行矢量化操作，得到地块边界矢量；对地块边界矢量进行简化，得到目标地块的地块目标矢量。通过上述方式，基于获取的目标地块的边缘监测图像，进行骨架提取、矢量化操作，得到地块边界矢量，最后进行简化，得到地块目标矢量，实现了自动对遥感图像中的农田地块边界进行矢量化和简化的操作，使得其可有效地消除深度学习模型提取的农田地块边界概率图像中存在的非农田边界噪声，并且对粗边界进行有效的细化，并有效地保留真实的农田地块自然边界。
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公开(公告)号：CN110751019B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN201910827204.5
申请日：2019-09-03
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的高分辨率影像农作物自动提取方法及装置，所述方法包括：获取目标农作物不同物候期的高分辨率影像，制作标准样本并保存为矢量格式，得到标记的矢量样本；构建卷积神经网络模型，通过每个物候期的高分辨率影像以及对应的矢量样本分别训练所述卷积神经网络模型，得到不同物候期的分类模型；根据待分类数据的类型，从不同物候期的分类模型中匹配出与待分类数据相对应的物候期的分类模型；根据待分类数据的类型及匹配到相应的物候期的分类模型进行目标农作物分布提取。本发明可大幅度提升农作物分类识别的效率，分类过程中不需要人工进行干预，且可提高准确率。
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