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公开(公告)号：CN113988626A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111263504.9
申请日：2021-10-28
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 国家能源投资集团有限责任公司 , 大连海事大学 , 北京低碳清洁能源研究院 , 神华北电胜利能源有限公司 , 北京数论科技有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/02 , G06F16/55 , G06F16/58 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种矿区生态环境遥感综合评价指数实现方法，其方法如下：A、采集研究区的时序数据，构建地表覆盖类型分类器对研究区划分为植被、水体、不透水面、矿场四个大类；B、分别对植被大类、水体大类、不透水面大类、矿场大类按选取表征指标进行遥感反演；C、通过最大值最小值归一化模型对植被大类、水体大类、不透水面大类分别进行参数标准化处理；D、采用主成分分析PCA并根据步骤C的标准化数据进行主成分提取，逐像元遍历获取第一主成分作为评价指数CMEI结果。本发明针对不同地表覆盖选择所对应的表征指标并通过参数标准化、主成分变换等处理得到CMEI结果，具有空间可比性与时间可比性且计算效率高，能直观对比得到生态质量分布。
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公开(公告)号：CN113919226A
公开(公告)日：2022-01-11
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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公开(公告)号：CN113887459A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111185384.5
申请日：2021-10-12
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: 本发明公开了一种基于改进Unet++的露天矿区采场变化区域检测方法，其方法如下：A、获取至少两个年份的采场样本数据集，采场样本数据集中的数据为露天矿区采场的高分辨率遥感影像；B、基于Pytorch设计构建改进的Unet++网络模型，Unet++网络模型以Unet++作为基础网络结构，引入可变形卷积模块和CBAM注意力机制模块，CBAM注意力机制模块包括通道注意力模块和空间注意力模块；C、Unet++网络模型训练：利用训练数据集对Unet++网络模型进行训练并得到训练后的Unet++网络模型。本发明将多尺度可变形卷积引入Unet++网络模型并用于露天矿区场景特征提取，提高了鲁棒性与识别精度；通过在可变形卷积Unet++网络中加入深度学习注意力机制，增强模型对实质性变化类特征的学习与敏感程度。
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公开(公告)号：CN117351359B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311378728.3
申请日：2023-10-24
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/776 , G06V10/766 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Mask R‑CNN的矿区无人机影像沙棘识别方法及系统，其方法包括：S1、构建包括特征提取网络、注意力机制模块、RPN区域生成网络、检测头网络系统的改进Mask R‑CNN网络模型，特征提取网络对输入影像处理得到特征图P2～P6；S2、注意力机制模块对输入特征图加权处理得到特征图Q2～Q6；S3、RPN区域生成网络遍历特征图Q2～Q6每个像素点并得到候选目标区域RoIs；检测头网络系统经过识别与分割相结合的处理得到包含边界框、类别信息的特征图像；S4、采集研究区的正射影像输入训练后的改进Mask R‑CNN网络模型并得到所对应的特征图像。本发明提高了沙棘的识别效率和准确性，能够更可靠地捕捉和分析沙棘植被数据，为矿区沙棘的管理和维护提供有力支持。
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公开(公告)号：CN117668052A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311704798.3
申请日：2023-12-12
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了一种大范围大量异质露天煤矿开采扰动距离的自动化提取方法，方法步骤如下，步骤A计算研究区NDVI数据，并设置样区参数及研究方向，从而提取出空间轨迹序列，生成空间轨迹序列数据集；步骤B将空间轨迹输入到曲线概念模型函数中，获得空间轨迹序列的最佳拟合；步骤C通过F统计量评估最佳拟合结果与空间轨迹序列的差异，经过处理后获得开采扰动距离。与现有技术相比，本发明通过引入矿区数量多和异质性考量，拓展了研究对象的数量及煤矿的多样性分布特征，能够根据各煤矿的空间差异性分布特点，快速自动提取出开采扰动距离，克服了对于历史长时序高频次遥感影像数据的依赖性问题，显著降低数据的获取要求和数据处理的复杂性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117351359A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311378728.3
申请日：2023-10-24
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/776 , G06V10/766 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Mask R‑CNN的矿区无人机影像沙棘识别方法及系统，其方法包括：S1、构建包括特征提取网络、注意力机制模块、RPN区域生成网络、检测头网络系统的改进Mask R‑CNN网络模型，特征提取网络对输入影像处理得到特征图P2～P6；S2、注意力机制模块对输入特征图加权处理得到特征图Q2～Q6；S3、RPN区域生成网络遍历特征图Q2～Q6每个像素点并得到候选目标区域RoIs；检测头网络系统经过识别与分割相结合的处理得到包含边界框、类别信息的特征图像；S4、采集研究区的正射影像输入训练后的改进Mask R‑CNN网络模型并得到所对应的特征图像。本发明提高了沙棘的识别效率和准确性，能够更可靠地捕捉和分析沙棘植被数据，为矿区沙棘的管理和维护提供有力支持。
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公开(公告)号：CN115758046B
公开(公告)日：2023-05-12
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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公开(公告)号：CN115205682B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210846115.7
申请日：2022-07-04
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 北京数论科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种NDVI最大值遥感数据产品无缝生产处理方法，其方法如下：A、采集影像数据筛选得到研究区影像数据集；B、计算研究区影像数据集中像元NDVI值；C、确定同一空间区域的参考影像与待调整影像；D、构建累积分布函数模型统计NDVI值累积分布数据；E、构建参考影像与待调整影像对应匹配的网络匹配模型对待调整影像进行调整，比较同一空间区域影影像数据NDVI均值并得到NDVI最大值影像数据。本发明通过提取参考影像、待调整影像，建立影像间的匹配校正关系，重建了植被在最大绿色时间缺失的NDVI数据，解决了数据生产时间不一致产生的镶嵌缝线问题，使得计算结果更逼近NDVI年最大值，具有数据处理流程简便且高效、处理时间短且效率高等优点。
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公开(公告)号：CN114549534B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210051023.X
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: 本发明提供一种矿区土地利用识别方法、装置、设备及介质，该方法包括：通过多尺度分割算法对待识别遥感影像进行面向对象分割，得到影像对象单元，并提取各影像对象的影像对象特征；将所述影像对象特征输入至影像对象特征优化网络，得到所述影像对象特征优化网络输出的优化后的影像对象特征；将所述影像对象单元输入至深度特征提取网络，得到所述深度特征提取网络输出的提取各影像对象的深度特征，其中，所述深度特征提取网络为改进的DenseNet网络；将所述优化后的影像对象特征和所述深度特征叠加后进行类别识别，得到矿区用地类型分类结果。本发明用以解决无法高精度识别矿区用地类型的缺陷，实现了提升矿区用地类型的识别精度。
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公开(公告)号：CN115205682A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210846115.7
申请日：2022-07-04
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 北京数论科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种NDVI最大值遥感数据产品无缝生产处理方法，其方法如下：A、采集影像数据筛选得到研究区影像数据集；B、计算研究区影像数据集中像元NDVI值；C、确定同一空间区域的参考影像与待调整影像；D、构建累积分布函数模型统计NDVI值累积分布数据；E、构建参考影像与待调整影像对应匹配的网络匹配模型对待调整影像进行调整，比较同一空间区域影影像数据NDVI均值并得到NDVI最大值影像数据。本发明通过提取参考影像、待调整影像，建立影像间的匹配校正关系，重建了植被在最大绿色时间缺失的NDVI数据，解决了数据生产时间不一致产生的镶嵌缝线问题，使得计算结果更逼近NDVI年最大值，具有数据处理流程简便且高效、处理时间短且效率高等优点。
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