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公开(公告)号：CN111753900B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010583774.7
申请日：2020-06-23
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及森林防火，具体涉及一种森林火灾的监测方。本发明的一种森林火灾的监测方，方案包括如下步骤：1)数据获取与预处理；2)确立最优波段组合；3)计算光谱指数；4)构建模型；5)利用模型进行火灾识别。本发明采用我国新一代静止气象卫星FY4的遥感数据，使用最小距离模型(Min Dist)、马氏距离模型(MahaDist)、支持向量机(SVM)、决策树模型(Decision Tree)进行森林火灾判别，并利用中国森林防火网森林火灾数据对四个模型进行精度验证，为森林火灾风险预防及风险决策提供了科学依据。
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公开(公告)号：CN108875806B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201810551145.9
申请日：2018-05-31
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于时空数据的虚假林火热点挖掘方法，包括以下步骤：基于DBSCAN算法聚类建立历史林火热点数据库；接收林火热点数据；判断林火热点数据中是否含有由核心对象点位置2KM内产生的林火热点；若是，则调用历史林火热点数据库排除虚假林火热点。本发明基于时空数据的虚假林火热点判别方法，通过对计算机判读的历史林火热点数据的挖掘而形成的固定热源数据库，能够实现快速的排除在遥感影像上由固定热源造成的虚假林火热火。
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公开(公告)号：CN111445023B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010100141.6
申请日：2020-02-18
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 一种遗传算法优化的BP神经网络GF‑2影像森林分类方法，包括以下步骤，1)将分类区域地表植被分成三级；2)对在分类区域获取的遥感影像进行预处理；3)将进行预处理的遥感影像光谱中加入特征值，以增强特征差异性；4)建立BP神经网络的拓扑结构；5)对权值和阀值进行遗传算法优化；6)将遥感影像中的特征值输入到BP神经网络算法中，完成地物的分类。本发明的遗传算法优化的BP神经网络GF‑2影像森林分类方法克服BP神经网络稳定性不高，最终权值与阈值容易陷入局部最优，使得分类效果无法达到最好的缺点的遗传算法优化的BP神经网络GF‑2影像森林分类方法，其能够进一步的提高分类精度。
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公开(公告)号：CN113218508A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110463999.3
申请日：2021-04-27
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明涉及森林火灾的判别，具体涉及一种基于Himawari‑8卫星数据的林火判别方法。其步骤包括：(1)数据和通道的筛选；(2)对数据进行云检测；(3)潜在火点的判别；(4)持续火点的判别；(5)林火信息的提取。本发明利用Himawari‑8卫星遥感数据进行林火判别，能够较及时准确地识别林火，并能够连续性进行林火监测，林火识别的灵敏性较高。为地方灭火和精准施策提供重要依据。
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公开(公告)号：CN111784190A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010688930.6
申请日：2020-07-16
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明涉及本发明涉及林分空间结构评估，具体涉及一种林分空间结构评价模型的构建方法及应用。本发明的方案包括如下步骤：(1)确定林分空间结构单元；(2)构建林分空间结构评价指标体系；(3)划分林分空间结构等级；(4)建立指标值区间与评价等级对应关系；(5)确立林分空间结构评价标准模型。本发明基于熵权—云模型法的应用为林分空间结构合理性评价提供了一种新思路与方法，实现了评价指标与评价等级之间的不确定性映射，其评价结论比基于乘除法原理的林分空间结构指数法方法更加客观准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111783706A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010651657.X
申请日：2020-07-08
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 一种小波DFT零填充重采样重建的随机森林分类方法，首先采用BayesShrink阈值滤波法去除遥感影像中的大部分高斯白噪声，不仅能极大地提高遥感影像的信噪比，同时也能较好地保留原始影像的边缘和尖峰点；然后对去噪后的影像应用小波DFT零填充重采样算法进行重建；接着使用随机森林对重建影像进行森林分类。经小波DFT零填充重采样重建的遥感影像较原始影像，具有更高的分辨率、噪点减少、纹理结构更加清晰；且重建影像采用随机森林分类的精度得到有效提升。
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公开(公告)号：CN111768105A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010616206.2
申请日：2020-06-29
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明涉及森林火灾预防，具体涉及一种基于空间Logistic的森林火灾风险评估方法。1)采集地表温度数据集；2)采集归一化植被指数据集；3)采集GDP空间分布数据集和植被类型空间分布数据集；4)采集DEM数字高程数据集和地面气候资料月值数据集；5)通过公式计算植被干旱指数；6)建立空间Logistic森林火灾风险概率模型；7)对待测地区森林火灾风险进行评估。本发明采用中国森林草原防火网森林火灾监测数据作为基础数据，以高程(GC)、坡度(PD)、气温(TEM)、降水(RAIN)、温度植被干旱指数(TVDI)、国内生产总值(GDP)、植被类型(ZB)等数据作为森林火险影响因子，构建空间Logistic森林火灾风险概率模型，可在省域范围内进行了森林火灾风险区划，为森林火灾风险预防及风险决策提供了科学依据。
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公开(公告)号：CN108731817B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201810551989.3
申请日：2018-05-31
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G01J5/00
Abstract: 本发明涉及一种应用于林火判别的不同传感器多时相红外辐射归一建模方法，包括对MODIS、AVHRR、VIRR传感器红外辐射特性进行分析；获取传感器MODIS亮度温度值、AVHRR地表温度、VIRR亮温值；进行预处理；通过反射率设置阈值，识别云体、水体，并对识别出的云、水像元进行剔除，计算NDVI值；对MODIS、AVHRR、VIRR传感器红外辐射数据进行标准化处理，设置MODIS传感器为标准传感器，将AVHRR、VIRR传感器红外辐射数据进行归一，选取参考的红外影像数据与待归一的红外影像数据进行曲线拟合、回归分析，确定不同传感器的红外辐射归一化参数，建立不同传感器红外辐射归一化模型，形成红外辐射归一化影像图。通过本发明建立的模型能较好地消除辐射差异影响，平分大气辐射误差，减少了来自同一传感器红外波段不同时相的辐射差异。
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公开(公告)号：CN110310370A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910528151.7
申请日：2019-06-18
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 一种基于积分平差实现GPS与SRTM点面融合的方法，包括以下步骤：1)通过地面GPS观测，获得目标地区SRTM的DEM格网上任一点p的GPS高程值hp；2)用测量平差方法把hp和p所在DEM格网的高程值 进行融合；得到p点所在格网的格网值和四个角点a、b、c、d新的高程值；作为第一层融合；3)以a、b、c、d四个点为新的观测值，分别对其周围的网格进行融合，得到外围8格网融合后新的格网值及外围12个节点的新的高程；作为第二层融合；依次类推，得到全格网的高程值；当有格网的角点得到多个高程值时，取平均值。本发明的基于积分平差实现GPS与SRTM点面融合的方法的精度高。
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公开(公告)号：CN107864770B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201710860166.4
申请日：2017-09-21
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于植生型多孔混凝土的植被种植方法，包括以下步骤：首先获得植生型多孔混凝土截面的等效孔径Z；然后确定计划种植的植物成熟期根的尺寸X、茎的尺寸Y；根据植生型多孔混凝土截面的等效孔径Z、植物成熟期根的尺寸X、茎的尺寸Y三者间关系，选择植物的种植方式。本发明的基于植生型多孔混凝土植被种植方法可用于指导植被的种植，在生态及环境保护等领域具有巨大的应用价值。本发明的植被种植方法简单、易懂，可有效的维持植生型多孔混凝土内部植被的生命力，对充分实现植生多孔混凝土的生态效益具有重要的意义。
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