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公开(公告)号：CN115329272A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210906863.X
申请日：2022-07-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于线性判别分析的土壤重金属来源解析方法，包括以下步骤：步骤1：对研究区进行监测布点，土壤样本采集以及土壤样品处理，测量土壤样本中重金属的含量；步骤2：进行描述性统计分析；步骤3：利用地统计学方法分析研究区域土壤重金属空间分布特征，识别污染源；步骤4：采用ALDS‑MLR受体模型解析土壤重金属污染源及其贡献率；步骤5：根据地统计分析的重金属空间分布特征识别的污染源及ALDS‑MLR受体模型解析的污染源及其贡献率，得到明确的污染源及贡献率；最终实现对研究区的土壤重金属来源解析。该方法结合地统计学方法探析了土壤中重金属的来源及其贡献率，以期为当地土壤重金属污染科学防控和修复治理提供理论依据。
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公开(公告)号：CN115170822A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210699037.2
申请日：2022-06-20
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种农田土壤重金属定性源解析的联用方法，该方法通过对研究区域内的土壤重金属浓度数据进行采集和处理，并分别从点位超标率计算、元素同源相关性分析、主污染源因子定性以及空间分布多个方向联合进行研究，从而可以准确实现土壤重金属在空间尺度上的定性源解析，便于为定性污染源以及后续防治提供数据参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114359509A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111470312.5
申请日：2021-12-03
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T17/20 , G06T7/55 , G06T5/50 , G06V10/74 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度学习的多视图自然场景重建方法，包括以下步骤：根据相机在不同角度拍摄的场景图片序列，首先对所有场景图像进行预处理，计算每幅图像的相机参数；根据提出的基于光度一致性度量图像相似度方法和视图选择算法，将其分为参考图像与源图像并在视图间进行支持域特征匹配。在卷积网络提取特征时根据匹配视图结果，构建图像特征金字塔；将所有原始图像以及参数文件经过改进的多视图立体重建神经网络,得到参考图像深度图，并在此深度图的基础之上融合成三维点云；运用表面重建算法生成场景网格模型，完成三维场景的重建工作。提高了基于图像的三维场景重建效率，实现特征图像块在跨视图中映射，使得提取的特征更加完善。
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公开(公告)号：CN114354666A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111677903.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 三峡大学
IPC: G01N23/223 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及基于波长频次选择的土壤重金属光谱特征提取、优化方法，包括：采集土壤样品，配置样本，获取样本的光谱，形成样本数据集；多次运行BOSS算法，计算各变量被选中的概率，挑选出概率大的波长变量，计算预测模型的RMSECV平均值，调整波长变量的数量使RMSECV平均值最小，确定波长变量的最优数量N；重复运行串联的ICO‑BOSS算法进行波长变量选择，计算各变量被选中的概率，从中选出N个概率大的波长变量，计算预测模型的RMSECV平均值，调整波长变量的数量使RMSECV平均值最小，得到最优波长变量集；利用得到的波长变量集预测重金属含量。本发明采用串联的ICO‑BOSS算法，并采用波长频次选择策略，选出最优波长变量集，用于重金属含量的预测，提高了预测模型的稳定性和精度。
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公开(公告)号：CN112633253A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110044037.4
申请日：2021-01-13
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于特征检测的无人机遥感影像森林信息提取系统及方法，包括影像获取模块、分割模块、构建模块以及组合模块，影像获取模块的输出端与分割模块的输入端连接，分割模块的输出端与构建模块的输入端连接，通过分割模块可以在解决一个复杂问题是自顶向下逐层把系统划分成若干模块，每个模块完成特定的子功能，图像获取模块将图像翻译成一系列数字后存储在计算机硬盘或者其他电子介质，使图像能够被电子化地从一台计算机传输到另一台计算机，并对其进行加工处理，成像清晰且迅速，有效地加快了信息处理速度。
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公开(公告)号：CN110032762A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910172581.X
申请日：2019-03-07
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明实施例提供一种土壤重金属含量检测建模方法及装置、检测方法及装置。其中，建模方法包括：对于每一土壤样本，获取土壤样本的荧光光谱和目标重金属含量，将土壤样本的荧光光谱和目标重金属含量的组合作为一个训练样本，获得多个训练样本，组成训练样本集；基于训练样本集，利用向前间隔偏最小二乘法依次建立多个基模型；根据预设的集成策略，将各基模型集成为土壤重金属含量检测模型。本发明实施例提供的土壤重金属含量检测建模方法及装置、检测方法及装置，根据预设的集成策略，将利用向前间隔偏最小二乘法建立的多个基模型集成为土壤重金属含量检测模型，所建立的土壤重金属含量检测模型具有更高的精度。
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公开(公告)号：CN109902411A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910173177.4
申请日：2019-03-07
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明实施例提供一种土壤重金属含量检测建模方法及装置、检测方法及装置。其中，建模方法包括：对于每一土壤样本，获取土壤样本的荧光光谱和目标重金属含量，将土壤样本的荧光光谱和目标重金属含量的组合作为一个训练样本，获得多个训练样本，组成训练样本集；基于训练样本集，利用向后间隔偏最小二乘法依次建立多个基模型；根据预设的集成策略，将各基模型集成为土壤重金属含量检测模型。本发明实施例提供的土壤重金属含量检测建模方法及装置、检测方法及装置，根据预设的集成策略，将利用向后间隔偏最小二乘法建立的多个基模型集成为土壤重金属含量检测模型，所建立的土壤重金属含量检测模型具有更高的精度。
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