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公开(公告)号：CN110287457A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910589981.0
申请日：2019-07-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星雷达遥感数据的反演测算方法，属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域，本发明的目的是解决现有利用合成孔径雷达遥感影像在对玉米生物量反演中存在的人为主观因素较强、算法复杂度高与要求较多的实测点信息等缺点，本发明中影像经预处理后，先提取出玉米生物量实地测量点对应的VH和VV极化后向散射系数，通过拟合方式获得水云模型，再将选取出若干个点的玉米生物量带入模型水云中获得若干个VH和VV极化后向散射系数，以此作为样本采用随机森林算法进行训练，从而得到特征矩阵和标签值映射关系的回归模型，之后只需将待测点的VH和VV极化后向散射系数输入模型中即可测算出该测量点玉米生物量。
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公开(公告)号：CN105488805B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510933687.9
申请日：2015-12-15
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种多频双极化林地积雪被动微波混合像元分解方法，属于遥感图像处理的技术领域，针对现有技术利用被动微波数据对林地积雪进行雪深反演时误差较大的问题。本发明首先对林地下垫面土地分类数据的获取和重新分类，然后根据分类结果基础上建立多频双极化林地积雪被动微波混合像元分解模型，最后基于动态窗口数据选择策略的欠定性方程组求解，得到分解后各下垫面对应的组分亮温数据和误差数据，过程中本发明考虑到微波像元的空间相关性，提出了8邻域窗口数据输入和4邻域窗口数据输入两种输入数据的方案，并根据以上两种输入方案并对求解结果的优选提出了四种解决方案。
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公开(公告)号：CN119579724A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411718798.3
申请日：2024-11-28
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种联合维纳滤波和SIR算法的星载被动微波辐射计数据重建方法，属于卫星遥感图像处理技术领域。空间分辨率低已成为星载被动微波辐射计在遥感应用领域的主要制约因素，研究提高星载被动微波辐射计空间分辨率的图像重建方法是被动微波遥感技术研究和发展重要方向之一。本发明根据星载被动微波辐射计工作原理，利用维纳滤波提高被动微波辐射计数据采样间隔，并基于SIR算法对提高采样间隔的被动微波辐射计数据进行重建，最终获取高空间分辨率的星载被动微波辐射计数据。
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公开(公告)号：CN110287944B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201910597394.6
申请日：2019-07-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多光谱遥感影像的农作物虫害监测方法，属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域。本发明的目的是解决现有方法对农作物虫害监测的时效性差，单一指数光谱信息不稳定，高光谱无人机数据获取难等问题。本发明采用10组特征波段光谱的组合，构建出一个LSTM长短期记忆网络，并通过深度学习的方法训练出能够对遥感影像中的农作物虫害进行分类的模型，本发明方法能自动、高效地从多光谱卫星遥感影像中识别农作物虫害灾情，为农业生产灾情预测防治、农业保险理赔等诸多领域提供一定的技术支持。
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公开(公告)号：CN114663399A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210290763.9
申请日：2022-03-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进时空融合模型的积雪日变化监测方法，属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域。本发明的目的是解决现有积雪产品空间分辨率较低，无法准确获取降雪和融雪等变化的细节问题。本发明采用2幅Landsat8卫星遥感影像和17幅MOD09GA光谱反射率影像作为数据源，使用STDFA时空融合模型获得初步的逐日时空融合影像，由于STDFA模型的时空融合结果存在光谱失真，本发明提出使用Matching‑Pix2pixGAN网络改善STDFA融合模型得到的时空融合结果，最终得到无光谱失真的逐日的时空融合结果，并提取最终时空融合结果的NDSI指数实现对积雪的识别，从而实现连续16天的积雪日变化监测。本发明方法能准确地实现积雪日变化监测，捕捉降雪和融雪的变化细节，为融雪径流分析、农业灌溉及生态环境保护提供可靠的分析数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112861802A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110279564.3
申请日：2021-03-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空深度学习融合技术的农作物全自动化分类方法，属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域。本发明目的是解决现有高分辨率遥感影像在对农作物分类中存在的地物边界模糊或椒盐噪声现象、算法复杂度高且时间开销大、忽略特征信息对作物识别结果的影响，以及目前深度学习方法无法对高分辨率遥感影像进行及时、准确的农作物识别等问题。本发明提出全自动化的训练样本选择方法，融合地理信息的Geo‑3D CNN网络与Geo‑Conv1D网络，并采用Active Learning策略实现两种分类方法分类结果的融合。利用本发明提出的基于时空深度学习融合技术的农作物全自动化分类方法可以实现对大面积农作物的高效、准确的识别。
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公开(公告)号：CN111582194A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010395467.6
申请日：2020-05-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征LSTM网络的多时相高分辨率遥感影像建筑物提取方法，属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域。目的是解决现有方法建筑物提取结果准确率低、错分率高、边界模糊等问题。本发明采用多幅多时相高分二号遥感图像作为数据源，使用基于HSI彩色变换的方法提取建筑物光谱特征、基于图分割与条件随机场后处理相结合的方法提取建筑物的形状特征、基于Gabor小波变换的方法提取建筑物的纹理信息特征和基于DSBI指数的方法提取建筑物的指数特征，将提取的多时相建筑物的光谱、形状、纹理及指数特征组成了一个拥有60个特征波段的建筑物特征集，并将制作的建筑物样本与标签送入LSTM网络中获得建筑物粗提取结果，经过形态学处理后得到最终结果。
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公开(公告)号：CN110287869A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910551686.6
申请日：2019-06-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高分辨率遥感影像农作物分类方法，属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域。本发明目的是解决现有高分辨率遥感影像在对农作物分类中存在的地物边界模糊、算法复杂度高与忽略特征波段信息等缺点，以及目前神经网络方法无法对高分辨率遥感图像进行农作物分类的问题。本发明采用36波段的组合方式，结合本发明所设计分VGG神经网络结果，利用VGG神经网络的深度学习，通过多次迭代达到了对10m分辨率的高分辨遥感影像中的农作物地块进行准确的分类。
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公开(公告)号：CN104252703B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201410449528.7
申请日：2014-09-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明的基于小波预处理和稀疏表示的卫星遥感图像超分辨率重构方法属于卫星遥感图像处理的技术领域。该方法的应用条件是已知相同观测地区、不同时间分辨率的高分辨率遥感图像和低分辨率遥感图像，对其它观测时间的低分辨率遥感图像进行超分辨率重构，提高低分辨率遥感图像的空间分辨率。具体分为字典训练和对低分辨率遥感图像进行重构两个步骤。本发明考虑到遥感图像的物候变化，构建了含不同特征信息的小波域的字典，基于三对子波段字典的训练，结合稀疏表示，有效地实现低分辨率遥感图像的超分辨率重构，更好地获取了图像的细节特征；本发明的方法可有效提高低分辨率遥感图像的重构质量，为低分辨率遥感图像的后期应用提供基础。
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公开(公告)号：CN105488805A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510933687.9
申请日：2015-12-15
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G01S13/89 , G06T2207/10032 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明公开了一种多频双极化林地积雪被动微波混合像元分解方法，属于遥感图像处理的技术领域，针对现有技术利用被动微波数据对林地积雪进行雪深反演时误差较大的问题。本发明首先对林地下垫面土地分类数据的获取和重新分类，然后根据分类结果基础上建立多频双极化林地积雪被动微波混合像元分解模型，最后基于动态窗口数据选择策略的欠定性方程组求解，得到分解后各下垫面对应的组分亮温数据和误差数据，过程中本发明考虑到微波像元的空间相关性，提出了8邻域窗口数据输入和4邻域窗口数据输入两种输入数据的方案，并根据以上两种输入方案并对求解结果的优选提出了四种解决方案。
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