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公开(公告)号：CN118051845B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410446330.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F18/243 , G06F16/29 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种基于空间变参数机器学习的地理空间全覆盖数据生成方法和装置，涉及地理信息科学技术领域。该方法包括：对目标区域逐步分区，每次分区后基于所述目标区域中各观测站点中的各类辅助变量和目标变量，计算当前分区状态下各类辅助变量与目标变量间关系的空间分层异质性；基于空间分层异质性确定目标分区状态；在目标分区状态下，针对所述目标区域中的各子区域分别构建空间变参数机器学习模型；基于各子区域对应的各空间变参数机器学习模型对目标区域中预设的各待预测点的目标变量分别进行插值预测，获得插值预测结果与不确定性分析结果。该发明能够根据有限观测站点数据插值出准确的地理空间全覆盖数据对应的空间分布图。
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公开(公告)号：CN118072162A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410151838.4
申请日：2024-02-02
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种苹果园地空间信息识别方法及装置，所述方法包括：获取待识别苹果园地的单时相遥感影像与多时相遥感影像，并提取所述待识别苹果园地的单时相遥感影像的单时相特征表示与多时相遥感影像的多时相特征表示；将所述单时相特征表示与多时相特征表示进行融合，得到待识别苹果园地的遥感影像的融合特征表示；将所述待识别苹果园地的遥感影像的融合特征表示输入空间信息识别模型，得到所述空间信息识别模型输出的所述待识别苹果园地的遥感影像对应的空间信息识别结果。本发明能够充分挖掘苹果园地多光谱遥感影像的深层特征，从而提高针对于小目标苹果园地空间信息识别的效果。
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公开(公告)号：CN117253037A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311088545.8
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供一种用于高分辨率遥感影像的语义分割模型结构搜索方法、自动语义分割方法及系统，该方法包括：构建包括多个编码器、解码器及跳跃连接的初始神经网络模型，基于所述编码器、解码器及跳跃连接，构建包括特征融合方式、注意力机制、卷积模块及层数控制模块的搜索空间；采用定长二进制数对搜索空间进行编码，基于编码后的搜索空间，生成神经网络结构及对应的网络编码；利用适应度评价函数对生成的神经网络结构进行筛选，对筛选后的神经网络结构进行迭代优化，得到适应度最优的网络结构。本发明设计了更合理和紧凑的搜索空间，既保证了架构的灵活性，也提高了架构搜索的效率，对遗传算法进行改进，提高遗传算法在搜索过程中的搜索能力。
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公开(公告)号：CN116977851A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310906718.6
申请日：2023-07-21
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于变化检测的弃耕识别方法及装置，首先获取待识别区域的预处理后的长时序遥感影像和长时序土地覆被分类样本；基于基础年份和对比年份的遥感影像，通过变化检测得到每个对比年份的变化区域；基于基础年份的土地覆被分类样本，对基础年份的遥感影像进行分类处理得到基础年份的土地覆被分类图；基于每个对比年份的土地覆被分类样本，对对比年份的变化区域的遥感影像分别进行分类处理得到变化区域的分类图；将每个对比年份的变化区域的分类图分别更新到基础年份的土地覆被分类图上，得到每个对比年份的土地覆被分类图；基于基础年份和多个对比年份的土地覆被分类图，得到弃耕结果，提高了弃耕识别的精度，节省了工作量。
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公开(公告)号：CN115618611A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211289778.X
申请日：2022-10-20
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种空间多尺度梯度提升树模型建立方法和电子设备。该方法包括：基于目标土壤属性获取目标区域内的采样数据和解释变量数据；根据解释变量的空间分异性尺度，将解释变量分为多个组；建立初始空间多尺度梯度提升树模型，初始空间多尺度梯度提升树模型包括分别对应多个解释变量的分组的多个初始子空间梯度提升树模型；基于解释变量的分组，采用采样数据、解释变量数据以及采样数据对应的采样点位置数据，逐步对多个初始子空间梯度提升树模型进行训练，获得多个子空间梯度提升树模型；基于多个子空间梯度提升树模型获得空间多尺度梯度提升树模型。该方法建立的空间多尺度梯度提升树模型能够得到精度较高的土壤属性插值数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106777068A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611140445.5
申请日：2016-12-12
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/23
Abstract: 本发明提供一种耕地质量等别数据库增量更新方法，其包括以下步骤：构建导致耕地质量等别数据更新的驱动事件体系和空间变更事件规则集之间的关系模型；利用所述关系模型制作耕地质量等别更新数据包；根据耕地质量等别更新数据包，执行数据库动态操作以更新耕地质量等别数据库。本发明提供的耕地质量等别数据库增量更新方法，能够有效提高耕地质量等别数据库的数据更新的准确性、完整性和有效性，同时，也提高了数据更新的效率。
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公开(公告)号：CN106682695A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611238464.1
申请日：2016-12-28
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269
Abstract: 本发明提供了一种基于支持向量机的县域耕地自然质量评价方法，包括从县域耕地质量评价成果空间数据库中将县域内每块耕地图斑的全部指标数据导出；对于每一指标数据的实际值根据其实际值所属的量化区间范围进行评分；对评分后的指标数据进行归一化处理得到归一化后的指标评分数据；从归一化后的指标评分数据中抽取训练样本和检验样本并建立支持向量机自然质量评价模型，利用训练样本以评价指标作为输入，自然质量分作为输出对模型进行模型训练；以任意县域内图斑的归一化后评价指标作为模型输入，通过模型运算得到相应的该图斑的自然质量分输出。本发明可为县域耕地自然质量评价提供科学依据，客观、准确地对县域耕地自然质量进行评价。
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公开(公告)号：CN103559493A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310495756.3
申请日：2013-10-21
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供了一种线状地物的提取方法，对遥感影像进行预处理，得到预处理图像；从预处理图像中提取植被区域并将其剔除，得到目标区域；对目标区域的图像根据线状地物类型进行特征提取，并进行矢量化，得到的线状地物矢量化文件。该方法首先对遥感影像进行预处理和植被区域的提取，对线状地物周边的其它地物进行剔除，使得目标区域在影像中突出显示。再采用双阈值滤波对目标区域根据线状地物类型的不同进行特征提取，可以克服单阈值滤波提取时需要选择合适阈值的问题，具有较好的线状地物边缘检测能力，最大程度地避免椒盐现象，便于矢量化，弥补现有技术由于只能定性对线状地物进行检测和提取对耕地质量等级进行评价的不足。
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公开(公告)号：CN118051845A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410446330.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F18/243 , G06F16/29 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种基于空间变参数机器学习的地理空间全覆盖数据生成方法和装置，涉及地理信息科学技术领域。该方法包括：对目标区域逐步分区，每次分区后基于所述目标区域中各观测站点中的各类辅助变量和目标变量，计算当前分区状态下各类辅助变量与目标变量间关系的空间分层异质性；基于空间分层异质性确定目标分区状态；在目标分区状态下，针对所述目标区域中的各子区域分别构建空间变参数机器学习模型；基于各子区域对应的各空间变参数机器学习模型对目标区域中预设的各待预测点的目标变量分别进行插值预测，获得插值预测结果与不确定性分析结果。该发明能够根据有限观测站点数据插值出准确的地理空间全覆盖数据对应的空间分布图。
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公开(公告)号：CN106021499B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201610342022.5
申请日：2016-05-20
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明涉及一种基于志愿者地理信息的建设用地分类方法和装置，该方法包括：确定待分类建设用地的所在区域；获取所在区域的志愿者地理信息；确定所在区域的所有道路和所有道路中的主干道路；根据主干道路对所在区域进行划分，得到多个第一级别的地块；根据所有道路对所在区域进行划分，得到多个第二级别的地块；确定所在区域内中每一个兴趣点的级别；根据每一兴趣点的级别，确定该兴趣点的所属地块级别，并将该兴趣点的属性赋予所属地块级别的地块；根据土地分类标准，确定各个兴趣点所赋予属性的地块的建设用地类型，得到分类结果。本发明可以降低成本、提高自动化、缩短周期和提高实时性，同时还可以提高建设用地分类的准确性。
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