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公开(公告)号：CN119577353A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411377714.4
申请日：2024-09-30
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 武汉数纬智图科技有限责任公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F17/10 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种多年冻土有机碳含量反演方法、介质和设备，涉及冻土碳储量估计领域，多年冻土有机碳含量反演方法主要包括：对区域特征数据进行预处理得到特征集，将有机碳密度点位数据进行归一化处理并对特征集进行采样得到样本集，利用样本集对不同的深度学习模型进行训练，并利用机器学习算法进行对比试验和筛选得到最优估计模型；根据最优估计模型和有机碳密度点位数据，得到有机碳密度空间分布，进而计算得到有机碳储量。实施本发明提供的一种多年冻土有机碳含量反演方法、介质和设备，能获取更高精度冻土区土壤有机碳空间分布及储量，更全面有效地分析有机碳的动态变化。
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公开(公告)号：CN119514122A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411377718.2
申请日：2024-09-30
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 武汉数纬智图科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种冻土活动层厚度反演方法、介质和设备，涉及雷达遥感图像处理领域，冻土活动层厚度反演方法主要包括：根据单视复数降轨数据、数字高程模型数据和大气延迟数据得到形变信息；根据形变信息，利用多种分解算法得到出多年冻土的待选长期形变和待选季节性形变；对待选长期形变和待选季节性形变进行评价，确定长期形变和季节性形变；根据季节性形变和分层土壤含水量数据，得到研究区域的活动层厚度。实施本发明提供的冻土活动层厚度反演方法、介质和设备，能提高冻土活动层厚度反演精确度。
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公开(公告)号：CN119851275A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411588837.2
申请日：2024-11-08
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 武汉数纬智图科技有限责任公司
IPC: G06V20/70 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供了一种基于scSE‑U‑Net模型的SAR水体提取方法，涉及雷达遥感以及生态环境遥感领域，方法包括：获取双极化SAR数据以及黄河源SAR数据，结合主成分分析法，制作合成假彩色数据集；基于U‑Net模型以及scSE注意力机制，构建scSE‑U‑Net模型；通过合成假彩色数据集训练scSE‑U‑Net模型；通过scSE‑U‑Net模型，对黄河源SAR数据进行语义分割，得到黄河源地区水体范围；运用DEM数据与人工目视检查方法，得到黄河源地区水体范围内的长时间序列湖泊提取监测结果，完成黄河源区湖泊水体的提取。本申请的技术方案相较于传统监测提取方法能获取更高精度的湖泊水体提取结果。
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公开(公告)号：CN119580057A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411380598.1
申请日：2024-09-30
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 武汉数纬智图科技有限责任公司
IPC: G06V10/82 , G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于InSAR的矿区沉降漏斗识别方法、介质及设备，涉及雷达遥感及图像处理技术领域，基于InSAR的矿区沉降漏斗识别方法，其步骤主要包括：对研究区域合成孔径雷达图像进行预处理得到真实干涉图，并进行标注得到真实干涉图数据集；构建模拟干涉图，结合真实干涉图数据集得到混合数据集；利用混合数据集对深度学习模型进行训练得到目标检测模型；利用目标检测模型对研究区域待识别成孔径雷达图像进行预测得到沉降漏斗分布图。实施本发明提供的基于InSAR的矿区沉降漏斗识别方法、介质及设备，能在大范围干涉图上快速准确地自动检测沉降漏斗。
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公开(公告)号：CN119516359A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411512531.9
申请日：2024-10-28
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉数纬智图科技有限责任公司
IPC: G06V20/10 , G01S7/48 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种输电线路杆塔的位置与走向定位方法。首先，不依赖于先验信息，而是直接利用点云数据进行监督学习，显著提升了适用性和灵活性，能够适应于不同类型电力杆塔及实际环境中的结构变化，提高了识别精度，推动了电力巡检的自动化进程。其次，直接处理三维点云数据，避免了将点云转换为二维影像的复杂运算，减少了信息损失。采用RandLA‑Net深度学习网络对点云进行分割，精准提取电力杆塔点云，有效识别电力杆塔的多样性特征，不仅避免了误判或遗漏，还提高了计算效率，降低了资源占用。再次，引入主成分分析与自动化阈值判断，不仅准确识别了电力杆塔的整体走向，而且提升了处理的自动化水平与实时适应能力，增强了电力巡检的效率和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113311408B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110769535.5
申请日：2021-07-07
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明涉及一种高光谱激光雷达的辐射校正方法和装置。该方法包括：通过获取高光谱激光雷达的点云数据；根据高光谱激光雷达的点云数据，确定高光谱激光雷达的每个通道接收的回波信号对应的物体表面的粗糙度以及在物体表面的镜面反射成分参数；根据确定的高光谱激光雷达的每个通道接收的回波信号对应的物体表面的粗糙度以及在物体表面的镜面反射成分参数，对点云中各个点的每个通道接收的回波信号的强度进行校正。本方法能够减轻高光谱激光雷达获取的回波信号强度受到的影响。
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公开(公告)号：CN117805916A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311649299.9
申请日：2023-12-04
Applicant: 山西工程技术学院 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G01V3/38 , G01V3/08 , G01V3/18 , G01V20/00 , G06F30/23 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种深层地温场预测方法及装置，属于地温场预测领域，包括：在电磁数据反演目标函数中添加先验地电模型，构建并修正电性结构模型；将反演的地下地层构造分布特征转化为目标区不同地层热物性参数展布，构建目标区地下热储地层构造模型；结合目标区地下热储地层构造模型剖面及地热地质信息，获取目标区地下传热过程，构建深部地层传热模型；融合目标区不同地层热物性参数、上地表平均温度边界条件、深度地层传热模型剖面两边绝热边界条件，采用最优化算法反演最优底部热流值分布边界条件，进而获取深部地层传热模型的温度场响应。本发明能够基于少量的钻孔测井约束，将地下介质电性特征转换为温度场分布，预测精度高且预测范围广。
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公开(公告)号：CN114879263A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210372621.7
申请日：2022-04-11
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 高精度矢量磁场探测目前广泛应用于天体磁场探测、航磁探测、海洋磁场探磁和地磁导航等领域，被安装于卫星、飞机、无人机、潜水艇等机载磁探测平台，因数据采集量大，涉及大量磁矢量数据处理和三维反演等计算密集型过程。本发明提出了一种利用CNN网络，直接从磁张量梯度数据图像中进行参数提取，综合各参数生成与探测目标体相匹配模型的反演新方法。通过对合成源体进行正演建模，获得足够磁张量梯度数据样本。调整卷CNN结构，增加剪切层，实现各参数预测。经过单、双立方体模型数值模拟，验证了算法准确性。由数值模拟以及对比测试结果可知，CNN网络有良好的非线性反演能力，能实现磁张量梯度反演准确快速预测，实用性强、应用范围广。
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公开(公告)号：CN113311408A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110769535.5
申请日：2021-07-07
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明涉及一种高光谱激光雷达的辐射校正方法和装置。该方法包括：通过获取高光谱激光雷达的点云数据；根据高光谱激光雷达的点云数据，确定高光谱激光雷达的每个通道接收的回波信号对应的物体表面的粗糙度以及在物体表面的镜面反射成分参数；根据确定的高光谱激光雷达的每个通道接收的回波信号对应的物体表面的粗糙度以及在物体表面的镜面反射成分参数，对点云中各个点的每个通道接收的回波信号的强度进行校正。本方法能够减轻高光谱激光雷达获取的回波信号强度受到的影响。
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公开(公告)号：CN114879263B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210372621.7
申请日：2022-04-11
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G01V3/08 , G01V3/38 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/082
Abstract: 高精度矢量磁场探测目前广泛应用于天体磁场探测、航磁探测、海洋磁场探磁和地磁导航等领域，被安装于卫星、飞机、无人机、潜水艇等机载磁探测平台，因数据采集量大，涉及大量磁矢量数据处理和三维反演等计算密集型过程。本发明提出了一种利用CNN网络，直接从磁梯度张量数据图像中进行参数提取，综合各参数生成与探测目标体相匹配模型的反演新方法。通过对合成源体进行正演建模，获得足够磁梯度张量数据样本。调整卷CNN结构，增加剪切层，实现各参数预测。经过单、双立方体模型数值模拟，验证了算法准确性。由数值模拟以及对比测试结果可知，CNN网络有良好的非线性反演能力，能实现磁梯度张量反演准确快速预测，实用性强、应用范围广。
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