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公开(公告)号：CN119959947A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510436318.2
申请日：2025-04-09
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明提供了一种干涉SAR影像校正方法包括如下步骤：获取干涉SAR数据和DTM数据；根据干涉SAR数据和DTM数据构建SAR斜距空间与地理空间的初始映射关系；根据干涉SAR数据获取地物相对于地面的高度；根据地物相对于地面的高度和干涉SAR数据对初始的平面位置坐标进行修正得到修正后的平面位置坐标；根据修正后的平面位置坐标获取该坐标对应的地面修正高程，对地物相对于地面的高度进行修正得到对地修正高程，利用干涉SAR数据获取地物相对于地面的高度，通过地物相对于地面的高度对初始的平面位置坐标进行平面定位位置修正，消除局部几何畸变带来的误差，接着再通过修正后的平面定位位置获取对应的地面高程。
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公开(公告)号：CN119693395A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411907326.2
申请日：2024-12-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种林木基础测树因子估测方法、系统及计算机程序，所述方法包括：在待检测林木的树干上施加预定高度的标记；对拍摄装置进行标定，获取拍摄装置内部参数，用拍摄装置拍摄待检测林木的照片；构建并训练图像分割模型以对照片进行分割，获得待检测林木的树干区域坐标和标记区域坐标；根据树干区域坐标和标记区域坐标、标记区域的实际高度、拍摄装置内部参数，基于小孔成像和摄影测量原理，获得林木基础测树因子估测结果。本发明提供的技术方案，通过拍摄带标记的林木的照片，利用训练好的语义分割模型，实现图像的自动分割，然后基于小孔成像和摄影测量原理，可以测算出林木基础测树因子估测结果，能提高林木基础测树因子估测的精度。
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公开(公告)号：CN119418210A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411522025.8
申请日：2024-10-29
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开一种基于高光谱影像数据的杨树叶片氮含量反演方法和系统，所述方法包括：S1、获取杨树种植区无人机高光谱影像数据和叶片样本氮含量数据；S2、对所述高光谱影像数据进行预处理，根据叶片样本位置和预处理后的高光谱影像数据提取对应的波段反射率数据，构建数据集，所述数据集包括叶片样本氮含量和对应的波段反射率数据，并划分训练集和验证集；S3、使用深度神经网络DNN结合SHAP算法，确定杨树叶片氮含量反演的初始波段集合；S4、使用序列浮动后向选择算法，确定杨树叶片氮含量反演的最优波段集合，并进而确定最终的杨树叶片氮含量反演模型。采用本发明，对不同氮含量的叶片样本均可以实现较高精度的反演。
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公开(公告)号：CN119169462A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411241588.X
申请日：2024-09-05
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/762
Abstract: 一种基于云计算的大尺度湿地数据自动提取方法，属于遥感技术领域。通过云计算平台，引入正六边形分割机制，以简单非迭代聚类算法和随机森林算法作为基础模型，自主学习像元之间的关系和区域自身的变化模式，综合考虑湿地淹没动态、物候特征、光谱纹理和地理空间分布等特征，自动提取大尺度湿地数据。本发明实现了对大尺度遥感影像的湿地提取，充分利用了云计算平台的云计算特性和多源数据集成能力。
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公开(公告)号：CN119000198B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411490508.4
申请日：2024-10-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Inventor： 周泽峰
IPC: G01N1/24
Abstract: 本发明涉及焦油检测技术领域，特别涉及一种热解处理用尾气焦油含量检测装置，包括焚烧炉和反应罐，所述反应罐上端连通有排气管，所述排气管上端内腔设有涡扇，所述排气管外壁固接有橡胶套，还包括排油机构，用于将检测后的焦油排到焚烧炉内进行处理，所述排油机构设置于橡胶套内，冲油机构，用于将收集时冷凝在连接处的焦油冲出，所述冲油机构设置于排气管内。本发明提供的一种热解处理用尾气焦油含量检测装置，收集气体后，冲油机构可以自动对导管三和套盖内部喷冲，并且喷冲的气体是外部不带有焦油的气体，防止了后续喷冲时，焦油的再次冷凝，将少量冷凝的焦油也排入至收集管内，提高了后续的检测准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119048866A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411523394.9
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/26 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06F18/10 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种林区植被类型变化检测方法、系统及计算机程序，包括：获取林区多时相高空间分辨率遥感图像数据；根据林区多时相高空间分辨率遥感图像数据，基于卷积神经网络模型和多任务学习构建多任务全卷积神经网络模型；基于林区多时相高空间分辨率遥感图像数据，构建样本数据集，对多任务全卷积神经网络模型进行训练，获得林区植被类型变化检测模型；将林区多时相高空间分辨率遥感图像数据输入林区植被类型变化检测模型，获得林区植被类型变化检测结果。本发明提供的技术方案，能够利用林区多时相高空间分辨率遥感图像数据，构建多任务全卷积神经网络模型，检测林区植被类型变化，实现植被覆盖变化的精准检测。
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公开(公告)号：CN119048748A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410968398.1
申请日：2024-07-18
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/143 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06V10/54
Abstract: 一种基于多模态数据的单木树冠分割深度学习方法，属于林业科学研究中的人工智能技术领域。基于高分影像GF‑2、激光雷达Li DAR点云特征和超高分辨率RGB多模态数据，融合矢量化树冠后处理策略，提出深度学习模型，即多模态树冠划分融合网络(MTCDFNet)，通过综合多模态遥感数据的森林结构、光谱和纹理特征，实现在多冠层、多树种亚热带森林中树冠的准确分割。
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公开(公告)号：CN119000198A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411490508.4
申请日：2024-10-24
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Inventor： 周泽峰
IPC: G01N1/24
Abstract: 本发明涉及焦油检测技术领域，特别涉及一种热解处理用尾气焦油含量检测装置，包括焚烧炉和反应罐，所述反应罐上端连通有排气管，所述排气管上端内腔设有涡扇，所述排气管外壁固接有橡胶套，还包括排油机构，用于将检测后的焦油排到焚烧炉内进行处理，所述排油机构设置于橡胶套内，冲油机构，用于将收集时冷凝在连接处的焦油冲出，所述冲油机构设置于排气管内。本发明提供的一种热解处理用尾气焦油含量检测装置，收集气体后，冲油机构可以自动对导管三和套盖内部喷冲，并且喷冲的气体是外部不带有焦油的气体，防止了后续喷冲时，焦油的再次冷凝，将少量冷凝的焦油也排入至收集管内，提高了后续的检测准确度。
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公开(公告)号：CN118961269A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411441271.0
申请日：2024-10-16
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Inventor： 周泽峰
Abstract: 本发明涉及热解炭化领域，尤其涉及一种生物质热解炭化试验用冷却分层取样装置，包括台架，台架上端中央固定设置有炭化炉，炭化炉顶端固定设置有上端盖，上端盖上固定设置有推送气缸，台架底部中央固定设置有固定套，固定套外侧转动安装有冷却筒，台架上贯穿设置有通孔以使炭化炉与冷却筒相连通，炭化炉以及冷却筒的内腔之间设置有用于放置炭化物的安置架，推送气缸输出端穿过上端盖并与安置架固定连接。本发明中冷却筒高速旋转，能够大大提高散热翅片表面的空气流动速度，进而有效对冷却筒进行快速降温，同时不同高度上的分离切刀将同时对炭化物进行旋转切割分离，从而实现对炭化物的分层切割取样。
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公开(公告)号：CN118917445A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411025068.5
申请日：2024-07-29
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 祁连山国家公园青海服务保障中心
Abstract: 一种基于集成学习的树木最大冠幅处高度模拟预测方法，属于三维表型参数拟合技术领域。模型构建所需数据采集，基模型选择，按照回归拟合常用模型选择3类11种机器学习模型作为基模型，基模型优化与拟合，为了提高模拟精度，对基模型引入网格搜索交叉验证，进行超参数调优，并进行数据清洗、特征缩放操作，提高模型效果，集成模型构建与拟合，选择目前常用的5种集成学习方法，对11种基模型按照排列组合的方式进行组合，每种集成学习方法分别对每个组合进行集成训练，计算评价指标，结果对比与最优模型选择，对比所有基模型和集成学习组合模型的拟合结果，对比评价指标，筛选最优的拟合模型。
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