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公开(公告)号：CN119597509A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411678801.3
申请日：2024-11-22
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 一种流程自适配的地质环境数据处理方法，其包括如下步骤：步骤1，针对输入的数据处理任务，选择所需的数据处理模型；步骤2，根据数据处理模型的步骤，构建有向无环图DAG；步骤3，利用深度优先搜索算法，从有向无环图DAG中找到一条从起始节点到终点的路径序列，该序列包含多个相互关联的微服务；步骤4，使用Spring Batch批处理框架创建数据处理任务，并将路径序列中的每一个节点作为一个步骤，调度任务执行。本发明实现更高效的地质环境数据处理管理，提升整个数据处理流程的效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN116051895A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310028749.6
申请日：2023-01-09
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06V20/13
Abstract: 本发明公开了一种地质环境遥感解译方法、装置及相关组件，涉及遥感图像信息处理领域。该方法包括利用ResNet网络对样本图像进行特征提取，得到浅层图像特征；利用多尺度特征提取模块对所述浅层图像特征进行多尺度特征聚合，得到多尺度地质要素特征图；利用全局特征融合模块对所述多尺度地质要素特征图进行全局特征融合，输出预测概率图，以此构建得到地质要素分类模型；利用损失函数对所述地质要素分类模型进行训练和优化，得到优化后的地质要素分类模型；利用优化后的所述地质要素分类模型对目标图像进行分类，并输出分类结果。该方法有效地解决了地质遥感解译任务精度不高、标签样本少的问题。
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公开(公告)号：CN111159310A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911280551.7
申请日：2019-12-13
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/28 , G06F16/26 , G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种可扩展的、带有信息增益策略的图像生成时空融合算法，该方法包括以下步骤：采用Cycle-GAN模拟图像的时序，获得多个可用的数据集，生成多级迭代图像；依据参考信息挑选图像与预测时的图像相似的所述多级迭代图像；获取所述多级迭代图像的增益信息，发送增益信息到带有空间信息的预测时刻k的低分辨率图像；获取小波变换挑选出来的图像信息，预测时空融合中的空间信息。Cycle-GAN模拟时序过程的思路及对抗学习的方法有助于对时序高分图像做出合理的预测且生成的图像，有助于生成图像包含更多的低分图像中没有的增益信息，为时空融合引入新的增益信息提供了帮助。
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公开(公告)号：CN119380204B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411930928.X
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本公开涉及计算机和遥感技术领域，公开了一种土地覆盖变化监测方法、模型训练方法及相关装置；其方法包括：获取待监测地域的原始遥感时序数据，并对原始遥感时序数据进行向量化预处理，得到处理后遥感时序数据；基于预构建的土地覆盖类型预测模型，对处理后遥感时序数据进行处理，得到土地覆盖类型预测结果序列；土地覆盖类型预测模型用于预测多种类型地域的土地覆盖类型；基于土地覆盖类型预测结果序列，对待监测地域的土地覆盖变化进行监测。本公开利用可预测多种类型地域土地覆盖类型的预测模型，可快速、准确地生成待监测地域的土地覆盖类型预测结果序列，实现对待监测地域的土地覆盖变化的精准监测。
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公开(公告)号：CN119380204A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411930928.X
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本公开涉及计算机和遥感技术领域，公开了一种土地覆盖变化监测方法、模型训练方法及相关装置；其方法包括：获取待监测地域的原始遥感时序数据，并对原始遥感时序数据进行向量化预处理，得到处理后遥感时序数据；基于预构建的土地覆盖类型预测模型，对处理后遥感时序数据进行处理，得到土地覆盖类型预测结果序列；土地覆盖类型预测模型用于预测多种类型地域的土地覆盖类型；基于土地覆盖类型预测结果序列，对待监测地域的土地覆盖变化进行监测。本公开利用可预测多种类型地域土地覆盖类型的预测模型，可快速、准确地生成待监测地域的土地覆盖类型预测结果序列，实现对待监测地域的土地覆盖变化的精准监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119314583A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411844299.9
申请日：2024-12-16
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本申请涉及多模态数据融合技术领域，公开了一种基于多模态数据融合的地球化学数据预测方法及装置；其方法包括：将多模态地球科学数据输入至地球化学数据预测模型中，获取地球化学预测数据；多模态地球科学数据包括植被信息、数字高程模型、航磁数据和遥感影像；地球化学数据预测模型的空间多模态提取器包括多个特征提取模块，每个特征提取模块用于提取一种模态的地球科学数据的空间特征；多头卷积注意力层用于将每个特征提取模块提取的空间特征进行融合；光谱卷积模块用于提取遥感影像的光谱特征；特征融合层用于将多空间特征和光谱特征进行融合。本申请实现了多模态地球科学数据的精准融合，提高数据预测的精度。
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公开(公告)号：CN118747300A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202411008105.1
申请日：2024-07-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F18/23 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于小波聚类算法的水下信号光子提取方法，包括通过小波聚类算法进行处理，设置密度阈值提取粗略信号光子数据，设置水面高度阈值以分离水面信号光子数据和粗略水下信号光子数据；设置高程差阈值去除噪声，通过去除超过高程差阈值的水下信号光子数据，得到精确的水下信号光子数据。本发明通过采用小波聚类算法可以筛选出分布较集中的信号光子，去除了大部分的噪声，再对水下光子进行相邻光子高程差直方图统计并拟合衰减模型进行更加精细的去噪，简化提取水下信号光子的流程。
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公开(公告)号：CN111159310B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201911280551.7
申请日：2019-12-13
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/28 , G06F16/26 , G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种可扩展的、带有信息增益策略的图像生成时空融合算法，该方法包括以下步骤：采用Cycle‑GAN模拟图像的时序，获得多个可用的数据集，生成多级迭代图像；依据参考信息挑选图像与预测时的图像相似的所述多级迭代图像；获取所述多级迭代图像的增益信息，发送增益信息到带有空间信息的预测时刻k的低分辨率图像；获取小波变换挑选出来的图像信息，预测时空融合中的空间信息。Cycle‑GAN模拟时序过程的思路及对抗学习的方法有助于对时序高分图像做出合理的预测且生成的图像，有助于生成图像包含更多的低分图像中没有的增益信息，为时空融合引入新的增益信息提供了帮助。
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公开(公告)号：CN119961368A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510026329.3
申请日：2025-01-08
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/29 , G06F16/23 , G06F16/26 , G06F40/126
Abstract: 一种一致性编码的城市空间数据渲染精度与优先级更新方法，其包括如下步骤：步骤1，对城市空间数据进行分层管理；步骤2，对城市空间数据进行一致性编码；步骤3，采用基于访问频率和区域热力评分的自适应渲染策略，通过分析访问历史和区域热力对不同空间位置的渲染精度进行动态优化；步骤4，根据当前的热力评分和历史访问频率，提前加载热点区域的数据，调整渲染精度和更新机制。本发明通过一致性编码的应用，实现了多源城市空间数据的统一管理与高效渲染，显著提高了数据可视化的表现力与处理效率。
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公开(公告)号：CN118570103B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410556414.6
申请日：2024-05-07
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种遥感图像序列的修复方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理领域，遥感图像序列的修复方法包括：将待修复遥感图像序列和缺失信息掩码序列输入至目标修复网络中，依次通过S个修复模块分别在不同尺度下进行修复处理，得到S个中间图像序列；根据第S个修复模块输出的第S个中间图像序列修复待修复遥感图像序列中的缺失值，得到目标修复图像序列。通过本发明解决了遥感图像修复精度较低的问题，达到提高遥感图像修复精度的效果。
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