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公开(公告)号：CN117612038B
公开(公告)日：2024-07-02
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：CN117671437A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311359531.5
申请日：2023-10-19
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务卷积神经网络的露天采场识别与变化检测方法，其方法包括：S1、采集研究区T1、T2两个时相的遥感影像数据，构建多任务卷积神经网络模型；S2、变化检测网络分支将第一识别网络分支得到的特征图与第二识别网络分支得到的特征图进行差分融合得到编码特征图，然后通过跳跃连接并进行特征融合得到特征图Dt‑5、Dt‑4、Dt‑3、Dt‑2；S3、变化检测网络分支将特征图Dt1‑2与特征图Dt2‑2进行差分融合得到特征图Da‑t2；S4、将特征图Dt‑2分别与通道注意力权重、空间注意力权重相乘运算得到特征图D′t‑2，然后通过上采样操作得到变化检测结果。本发明构建有基于孪生VGG‑16网络结构的多任务卷积神经网络模型，能够快速高效地应用于露天矿区采场识别与变化区域自动检测。
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公开(公告)号：CN115877715B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211567909.6
申请日：2022-12-07
Applicant: 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无人机探测地裂缝自适应控制系统及方法，包括无人机探测本体，无人机探测本体上安装有设备载体和若干个起降螺旋桨，设备载体上设有地裂缝红外反演系统、定位模块、采矿地裂缝预算系统、无人机自适应控制系统和红外摄像控制系统，设备载体底部安装有红外相机，地裂缝红外反演系统包括图像拼接系统，地裂缝红外反演系统内部具有矿区地图系统，地裂缝红外反演系统用于红外图像按照定位模块所对应采集的经纬度对应反演于矿区地图系统上，地裂缝红外反演系统对红外图像进行地裂缝特征提取得到地裂缝图像。本发明能够高精度、高质量、高效率采集地裂缝数据，最终得到清晰准确、完整的地裂缝图像，提高了探测效率与质量。
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公开(公告)号：CN115877715A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211567909.6
申请日：2022-12-07
Applicant: 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无人机探测地裂缝自适应控制系统及方法，包括无人机探测本体，无人机探测本体上安装有设备载体和若干个起降螺旋桨，设备载体上设有地裂缝红外反演系统、定位模块、采矿地裂缝预算系统、无人机自适应控制系统和红外摄像控制系统，设备载体底部安装有红外相机，地裂缝红外反演系统包括图像拼接系统，地裂缝红外反演系统内部具有矿区地图系统，地裂缝红外反演系统用于红外图像按照定位模块所对应采集的经纬度对应反演于矿区地图系统上，地裂缝红外反演系统对红外图像进行地裂缝特征提取得到地裂缝图像。本发明能够高精度、高质量、高效率采集地裂缝数据，最终得到清晰准确、完整的地裂缝图像，提高了探测效率与质量。
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公开(公告)号：CN115758046A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211429802.5
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京低碳清洁能源研究院 , 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种工作面极限开采宽度计算方法、可读存储介质及电子设备，其方法包括：A、根据关键层理论从覆岩岩层中确定形成分层拱条件的厚硬岩层；B、随应力拱的工作面逐步推进，计算应力拱位于厚硬岩层下方及应力拱跨越厚硬岩层的厚硬岩层未破断、破断情况下的拱高；C、设定应力拱的拱高等于覆岩总厚度H0为开采宽度的极限临界条件，计算得到工作面极限开采宽度。本发明根据刚度条件判别式、强度条件判别式确定厚硬岩层，随应力拱的工作面逐步推进，根据空顶距条件、厚硬岩层极限破断距条件进行是否破断判定并分别计算出拱高，进而计算得到拱的工作面极限开采宽度，为煤矿开采设计和沉陷控制提供技术支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115565063A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211133129.0
申请日：2022-09-16
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V20/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于气候潜在补偿的矿区植被碳汇贡献量计算与分析方法，其方法如下：A、基于矿区构建出试验区，在试验区中选取研究区；B、计算对照区土地利用类型为草地、林地、耕地的植被潜在碳汇补偿值：C、研究区植被碳汇影响因子分析：C1、利用对照区植被碳汇的补偿值矫正计算得出研究区的理想植被碳汇，C2、根据计算模型得出研究区的气候气象与人类活动对植被碳汇影响。本发明对研究区土地进行精细分类，开展基于层次支持向量机的对照区选取，结合光能利用率和气候潜在模型构建潜在碳汇补偿值，精确获取矿区人类活动对植被碳汇的影响，进而实现矿区植被碳汇影响因子贡献的定量计算与分析，为矿区决策提供科学的数据支撑。
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公开(公告)号：CN114549972B
公开(公告)日：2023-01-03
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、设备及介质，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：CN115482463A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211064803.4
申请日：2022-09-01
Applicant: 北京低碳清洁能源研究院 , 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种生成对抗网络矿区土地覆盖识别方法及系统，其方法包括：S1、获取一个区域内影像块数据集和土地覆盖标签数据集；S2、基于Pytorch构建包含生成网络和判别网络的生成对抗网络模型；S3、构建生成对抗网络模型的损失函数：S4、利用联合感知损失函数对生成对抗网络模型进行动态训练直到达到纳什平衡；S5、向训练后的生成网络输入研究区的影像块数据，输出矿区土地覆盖识别结果图。本发明通过土地覆盖样本数据集对构建的生成对抗网络模型进行训练，采用联合感知损失函数，最终实现对输入研究区影像块数据的矿区土地覆盖识别并输出特征图，提高了高分遥感影像中矿区土地覆盖的识别精度及分割效果。
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公开(公告)号：CN115115224A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210749017.1
申请日：2022-06-28
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种矿区植被碳汇分级及变化趋势评价分析方法，首先根据矿权边界选定矿区的研究区，获取研究区对应的遥感影像和气象数据；基于光能利用率模型计算矿区植被碳汇量，基于CASA模型及采用粒子群算法计算植被光能利用率理想最大值和所对应的理想气温和降水量；依据矿区月太阳总辐射和植被覆盖度的分级标准，推算出植被碳汇的分级指标；通过Theil‑SenMedian计算不同煤炭采阶段的植被碳汇的变化趋势，并结合Mann‑Kendall统计检验方法进行显著性检验，实现矿区植被碳汇趋势变化的等级划分。本发明能够量化评判植被碳汇量值变化情况、变化趋势，能够科学的、量化地知晓变化趋势好坏，对矿区生态环境监测、治理和修复提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN113919226B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111201311.0
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: 本发明公开了一种基于权重的采矿植被生态累积效应扰动范围识别方法，其方法如下：A、收集研究区原始数据；B、构建驱动因子数据集并量化个驱动因子；C、在三维空间上进行M1‑M2时期内驱动因子数据集拓展并构成生态演变大数据立方体；D、采用滑动立方体法进行数据提取，构建地理时空加权人工神经网络模型；E、量化各驱动因子的权重；F、得到M0‑M1时期采矿驱动因子虚拟权重；G、获得研究区域内受采矿扰动影响显著的区域并确定采矿对植被扰动的影响范围。本发明能够最终识别出采矿对植被的扰动范围，避免了多因素耦合造成的扰动范围识别误差，为挖掘矿区采矿活动对生态环境的影响机制、保护矿区生态环境等提供数据支持。
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