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公开(公告)号：CN113254366B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110717187.7
申请日：2021-06-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F12/123 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时空老化模型的服务端瓦片缓存置换方法，属于信息检索领域。本发明在老化算法的基础上，综合瓦片的时间老化程度、瓦片空间访问热度、瓦片大小特征和瓦片主题特征设计了一种瓦片数据的时空老化模型，并在时空老化模型的基础上实现了服务端的瓦片缓存置换。本发明充分考虑了瓦片数据特征和访问模式特点，可实现较高的请求命中率和字节命中率，降低瓦片访问的平均访问时长，并能兼顾算法性能与资源消耗，具备高效性和扩展性，对于高性能的地理信息服务的建设具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113254568A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110723784.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种与地图服务结合的实时分析处理方法、装置及介质，属于云计算领域。该方法首先对地图服务请求的计算表达式进行解析，完成对工作流的建模；然后调用工作流中的计算结点内封装的函数，通过从云端数据源中获取地图瓦片内的影像数据递归执行工作流，完成对影像瓦片的处理；最后对处理得到的结果瓦片进行可视化渲染。本发明方法的优点在于以地图服务的形式对云端影像数据进行快速获取并进行实时分析处理，实现原始数据到数据产品的直接可视化转换，解决遥感应用从数据处理、可视化到共享服务等流程上存在的复杂、滞后等问题。本发明对于遥感信息的提取共享及快速应用具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN113254366A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110717187.7
申请日：2021-06-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F12/123 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时空老化模型的服务端瓦片缓存置换方法，属于信息检索领域。本发明在老化算法的基础上，综合瓦片的时间老化程度、瓦片空间访问热度、瓦片大小特征和瓦片主题特征设计了一种瓦片数据的时空老化模型，并在时空老化模型的基础上实现了服务端的瓦片缓存置换。本发明充分考虑了瓦片数据特征和访问模式特点，可实现较高的请求命中率和字节命中率，降低瓦片访问的平均访问时长，并能兼顾算法性能与资源消耗，具备高效性和扩展性，对于高性能的地理信息服务的建设具有重要意义。
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公开(公告)号：CN103177255B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310082876.0
申请日：2013-03-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于多分辨率数字高程模型的潮间带提取方法，属于大地测量与测量工程领域。所述方法包括步骤：数据获取与坐标统一；多分辨率数据合并与插值，得到水陆一体数字高程模型；设置高、低潮位，提取符合高程要求的像素值，得到高、低潮位高程影像；将高、低潮位高程影像转化为多边形；填充多边形内部非邻海区域，得到高、低潮位未淹没区域多边形；根据高、低潮位未淹没区域多边形计算潮间带。所述方法充分利用海岛地形测绘数据和水下地形测绘数据，填补了因测绘工程难以在滩涂上开展而造成的滩涂地形空白。相比遥感观测的方法，所述方法能充分发挥实地测绘数据高精度的特性，有效提高了海岛潮间带提取结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118916606B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411416759.8
申请日：2024-10-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种大气碳时空神经网络回归建模方法、系统、介质及设备，属于遥感大气监测领域。本发明首先获取所需研究区域的大气XCO2时序遥感监测数据以及大气XCO2影响因子数据，并进行初步预处理以及进一步预处理；构建地理时空加权回归模型提取时空特征，其中，空间邻近性卷积神经网络用于提取空间邻近性表征，时间邻近性神经网络用于提取时间邻近性表征，时空融合邻近性神经网络用于表征融合，时空加权神经网络用于解算时空权重，最终由地理时空加权回归模型得到全覆盖高时空分辨率大气碳浓度分布并可视化生成地图。本发明的方法泛化能力强，数据建模精度高，可适用于不同空间尺度和不同地区的大气XCO‑2浓度精细化全覆盖建模。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113590894B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202110784795.X
申请日：2021-07-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/903 , G06F16/901 , G06F16/25
Abstract: 本发明公开了一种动态高效的遥感影像元数据入库检索方法。其步骤如下：1)解析遥感影像元数据XML文件，获取XML树节点信息，实现元数据表字段批量命名；2)基于元数据表和持久层对象的一一对应关系，定义作为解析结果的持久层对象；3)编写配置文件，基于配置文件中预定义的规则，解析提取遥感影像XML文件，并将结果以对象形式组织起来；4)基于通用搜索树构建时空混合索引。本方法实现了遥感影像元数据表字段批量命名，且采用配置文件定义解析规则，可以在不修改入库程序的情况下，动态支持新类型的遥感影像元数据，构建的时空混合索引能够提高元数据的检索效率。本发明对于遥感影像元数据的入库检索具有十分重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN117421562B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311737895.2
申请日：2023-12-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16C20/10
Abstract: 本发明公开了一种海洋溶解氧含量时空分布预测方法、系统、介质及设备，属于人工智能领域。该方法通过时空离散化，形成一系列时空坐标点并匹配得到每个时空坐标点的样本点，然后训练一个由时空距离神经网络、时空加权神经网络和回归模型级联而成的溶解氧含量预测模型来反演海洋溶解氧含量时空分布。本发明顾及解算时空非线性距离过程面临的海洋环境复杂特性，充分考虑了海洋溶解氧含量及其环境因子间的复杂非线性特征和时空非平稳特性，可通过模型求解各环境因子的回归参数，获取溶解氧与环境因子在不同时空位置上的相关关系，量化各因子对溶解氧含量的具体影响分布，并预测海洋溶解氧含量的时空分布。
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公开(公告)号：CN117421562A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311737895.2
申请日：2023-12-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16C20/10
Abstract: 本发明公开了一种海洋溶解氧含量时空分布预测方法、系统、介质及设备，属于人工智能领域。该方法通过时空离散化，形成一系列时空坐标点并匹配得到每个时空坐标点的样本点，然后训练一个由时空距离神经网络、时空加权神经网络和回归模型级联而成的溶解氧含量预测模型来反演海洋溶解氧含量时空分布。本发明顾及解算时空非线性距离过程面临的海洋环境复杂特性，充分考虑了海洋溶解氧含量及其环境因子间的复杂非线性特征和时空非平稳特性，可通过模型求解各环境因子的回归参数，获取溶解氧与环境因子在不同时空位置上的相关关系，量化各因子对溶解氧含量的具体影响分布，并预测海洋溶解氧含量的时空分布。
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公开(公告)号：CN115758074A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211506782.7
申请日：2022-11-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/18 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据和机器学习的高空间分辨率海水表层二氧化碳分压月度数据的并行重构方法、装置及介质。该方法针对高空间分辨率下的多源大数据采用了不同的并行策略。首先对时次观测数据进行加权时空平均和格网化，得到月度格网样本集；然后对遥感、模式、再分析等特征数据进行预处理，构建多源特征数据集。利用样本频率构建样本权重模型，建立并优化XGBoost树模型进行特征筛选和特征学习。最后利用训练模型重构海水表层二氧化碳分压格网数据。本发明方法的优点在于发挥了遥感数据的高空间分辨率优势，深度融合多源数据和现代机器学习方法，并针对不平衡大数据集制定了灵活的并行和学习策略。本发明对于认识海水表层二氧化碳分压时空分布、变化趋势，了解和发展海洋碳汇具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN114662582A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210249539.5
申请日：2022-03-14
Applicant: 浙江大学 , 中国资源卫星应用中心
IPC: G06K9/62 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/258 , G06F40/295 , G06F16/28 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种全球观测成果立体网状目录体系标签关系的建立方法，属于大数据领域。针对现有层级树状目录体系难以调整和相互兼容，导致各中心多源全球观测成果难以统一管理与共享的问题，本发明综合时间、空间和主题三个维度建立标签关联关系，采用“时间‑空间‑主题”混合关联模型，建立全球观测成果之间更深入的关联关系。本发明所建立的全球观测成果之间的标签关系，可为建立全球观测成果立体网状目录体系提供基础，通过多维映射机制兼容各中心数据组织结构，最终实现统一资源目录体系下的各中心数据共享。
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