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公开(公告)号：CN113392759A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110656413.5
申请日：2021-06-11
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种云计算平台下基于多源全时相卫星影像的越冬作物种植面积识别方法，首先，融合Landsat 7/8和Sentinel‑2A/B卫星影像并进行预处理，计算NDVI、LSWI、EVI和mNDWI以对土地覆被进行分类来获得耕地掩膜，使用影像10天合成法，线性插值和Savitzky‑Golay滤波对时间序列进行重构；其次，在重构后的时间序列数据集上迭代算法，识别时间序列曲线中的峰值和低谷，利用阈值法确定越冬作物生长季节的开始日期和结束日期，计算最大生长期的生长速率和完整生长周期跨度；最后，根据越冬作物不同物候时期的物候指标，设置阈值在像素尺度上提取越冬作物种植面积。本发明实现了越冬作物种植面积遥感精准、自动识别。
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公开(公告)号：CN111209871A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010021111.6
申请日：2020-01-09
Applicant: 河南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出一种基于光学卫星影像的油菜种植地块遥感自动识别方法，首先，对油菜开花期的光学影像进行预处理得到地表反射率图像，并利用光谱采集软件采集油菜地块和其他地物的光谱；其次，分析油菜地块的光谱与其他地物光谱的差异，确定油菜地块的有效光谱波段及其阈值；然后，构建油菜花遥感指数模型，并确定油菜花指数的阈值；再采集油菜出苗至开花期内的时序光学卫星影像的植被指数图像，并计算植被指数中值图像，确定植被指数中值图像的阈值；最后，利用油菜地块的有效光谱波段及其阈值、油菜花指数的阈值和植被指数中值图像的阈值对光学影像进行识别得到油菜种植地块。本发明提出油菜花遥感指数，实现了油菜种植地块遥感精准、自动识别。
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公开(公告)号：CN111126234A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911311665.3
申请日：2019-12-18
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多源卫星影像的船舶自动识别方法，其步骤为：首先，对微波卫星采集的Sentienl-1微波卫星影像进行预处理，得到Sentienl-1船舶指数图像，以此构建Sentienl-1船舶识别模型，获得船舶-非船舶二值图像；其次，对Landsat-8光学卫星采集的年度改进归一化差异水体指数图像进行处理得到水掩膜图像；然后对数字高程模型卫星采集的数字高程模型坡度图像进行处理得到坡度掩膜图像；最后，利用水掩膜图像和坡度掩膜图像对船舶-非船舶二值图像做掩膜运算，完成船舶识别。本发明提出了Sentinel-1船舶遥感识别指数，并结合光学卫星影像、微波卫星影像、DEM影像的优势，提高了船舶识别的精度，实现了多源卫星影像耦合的船舶自动化识别。
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公开(公告)号：CN110175215A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910357573.2
申请日：2019-04-29
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种划分地理过渡带的方法，涉及地理学技术领域，选取划分过渡带的气候指标，采用地理学中地统计分析的方法进行气候指标的空间插值，在此基础上，采用统计学中均值—标准差的方法，求得各气候指标等值线变动的平均位置，进而求得过渡带的划分界线和过渡带中气候稳定区、敏感区及异常区的范围。本发明采用长时间序列的历史气象观测数据，从气候指标逐年变化中发现多年来的总体变化情况，弥补了以往运用多年平均值计算会遗漏极端年份的不足，更加全面客观。
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公开(公告)号：CN103440414B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201310371422.5
申请日：2013-08-22
Applicant: 河南大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及基于地理辅助数据提高夜间灯光观测精度的方法，首先通过地理辅助数据，包括人体舒适度指数、地形起伏度指数和地被指数等来构造居民活动指数，然后利用夜间灯光的非饱和线性区和居民活动指数的相关性建立回归模型，最后通过回归模型来反演夜间灯光的饱和区和无灯光区；本发明通过把非饱和线性区建立的模型用到饱和区和无数据区得到处理过的灯光数据，降低了夜间灯光数据的饱和现象并得到无灯光区的夜间灯光数据，从而提高了夜间灯光观测人类活动的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115902928B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202211390846.1
申请日：2022-11-07
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Sentinel‑2光学卫星影像的蓝色参棚遥感识别方法，其步骤为：首先，对蓝色参棚生命周期内的光学卫星影像进行预处理得到地表反射率图像，并利用光谱采集工具采集蓝色参棚和其他地物的光谱；其次，分析蓝色参棚与其他地物的光谱特征及差异，以确定用于识别蓝色参棚的有效光谱波段；然后，基于函数模型扩大蓝色参棚与其他地物的光谱特征差异，即创建蓝色参棚第一遥感指数和蓝色参棚第二遥感指数；最后，基于分层分类思想，利用蓝色参棚第一遥感指数、蓝色参棚第二遥感指数、红光波段、近红外波段构建蓝色参棚自动识别模型，实现蓝色参棚的遥感精准自动识别。本发明可有效识别蓝色参棚，抑制蓝色屋顶建筑造成的识别干扰。
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公开(公告)号：CN115902928A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211390846.1
申请日：2022-11-07
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Sentinel‑2光学卫星影像的蓝色参棚遥感识别方法，其步骤为：首先，对蓝色参棚生命周期内的光学卫星影像进行预处理得到地表反射率图像，并利用光谱采集工具采集蓝色参棚和其他地物的光谱；其次，分析蓝色参棚与其他地物的光谱特征及差异，以确定用于识别蓝色参棚的有效光谱波段；然后，基于函数模型扩大蓝色参棚与其他地物的光谱特征差异，即创建蓝色参棚第一遥感指数和蓝色参棚第二遥感指数；最后，基于分层分类思想，利用蓝色参棚第一遥感指数、蓝色参棚第二遥感指数、红光波段、近红外波段构建蓝色参棚自动识别模型，实现蓝色参棚的遥感精准自动识别。本发明可有效识别蓝色参棚，抑制蓝色屋顶建筑造成的识别干扰。
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公开(公告)号：CN111966121B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202010763529.4
申请日：2020-07-31
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及无人机倾斜摄影检测技术领域，具体公开了一种无人机倾斜摄影测量偏航角自动纠偏装置；包括无人机本体，所述无人机本体的上表面设置有控制模块，所述无人机本体的下表面固定有升降支架，所述无人机本体的下表面在纵向和横向上均设置有激光角度检测装置，所述激光角度检测装置与控制模块电性连接，所述无人机本体的下表面的中心处设置有航偏角纠偏机构；本发明的无人机在倾斜摄像时，其能够对航偏角进行实时调节，并且调节过程中能够真实地反映地物情况，达到倾斜摄影的技术效果，有效解决了当航偏角大于15°时，会造成后期影像拼接困难的问题，其结构新颖、效果优异、实用性强。
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公开(公告)号：CN111966121A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010763529.4
申请日：2020-07-31
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及无人机倾斜摄影检测技术领域，具体公开了一种无人机倾斜摄影测量偏航角自动纠偏装置；包括无人机本体，所述无人机本体的上表面设置有控制模块，所述无人机本体的下表面固定有升降支架，所述无人机本体的下表面在纵向和横向上均设置有激光角度检测装置，所述激光角度检测装置与控制模块电性连接，所述无人机本体的下表面的中心处设置有航偏角纠偏机构；本发明的无人机在倾斜摄像时，其能够对航偏角进行实时调节，并且调节过程中能够真实地反映地物情况，达到倾斜摄影的技术效果，有效解决了当航偏角大于15°时，会造成后期影像拼接困难的问题，其结构新颖、效果优异、实用性强。
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公开(公告)号：CN110363236B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201910582628.X
申请日：2019-06-29
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开一种空谱联合超图嵌入的高光谱图像极限学习机聚类方法，包括：步骤1：高光谱数据预处理；步骤2：计算预处理后的高光谱数据的空谱联合信息XS；步骤3：通过XS构造空谱联合超图；步骤4：通过所述空谱联合超图计算超图拉普拉斯矩阵Lh；步骤5：设定隐含层网络权重参数；步骤6：计算隐含层特征；步骤7：构造空谱联合超图拉普拉斯正则项及优化模型；步骤8：对所述优化模型进行求解，得出空谱联合超图结构的相似性保持投影特征，并进行谱聚类得到最终的聚类标签。本发明聚类精度高、对噪声的鲁棒性高。
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