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公开(公告)号：CN118917074A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410962777.X
申请日：2024-07-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/05 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种地下煤火燃空区三维形态演化模拟方法，属于岩土工程地质灾害防治领域。获取Sentinel‑1A影像数据，采用DS‑InSAR技术提取累计地表形变值并采用ArcGIS软件提取累计地表形变等值线；根据资料中记载的该区域地层参数、地表温度、三维温度场和累计地表形变等值线数据，在计算机中利用数值模拟和三维建模技术构建地下煤火燃空区三维形态预测模型，反演地下煤火燃空区三维形态演化过程，模拟煤层燃烧后地下煤火燃空区的形成，验证地下煤火燃空区三维形态反演结果。该方法实现对地下煤火燃空区几何结构的描述，揭示了地下煤火燃空区的形态变化及其与地表形变等要素的关系，为理解地下煤火的空间特征和控制因素提供了新的科学依据。
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公开(公告)号：CN119091312A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411002739.6
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01N21/17 , G01N21/47
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和主被动遥感的多时相水体检测方法，属于遥感识别领域。设计TSAE‑UNet模型，将水体检测任务经常面临的多云区域、高异质城市区域和浮游植物干扰区域的卫星遥感影像，利用训练好的TSAE‑UNet模型精准识别为分辨率为像素级的水体、非水体二值图像；TSAE‑UNet模型包括将U‑Net中的传统卷积层替换为深度可分离卷积，下采样和上采样之间通过改进的跳跃连接模块进行连接，并在跳跃连接中引入自适应注意力机制，在相互连接的下采样和上采样之间增加了时序卷积长短期记忆网络，通过时序卷积长短期记忆网络来捕捉和利用多时相遥感数据的时间特征。其步骤简单，显著提高了水体检测的准确性和效率，满足了日益增长的环境监测和资源管理需求。
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公开(公告)号：CN117633494B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311544229.7
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/211 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/006 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于AWC‑LSTM模型的煤矿地表形变预测方法，本发明属于遥感算法开发领域，包括：获取煤矿地表的时序形变数据；构建ARIMA模型，将所述时序形变数据输入至ARIMA模型，得到第一数据和第二数据，其中所述第一数据为线性时序形变预测数据，所述第二数据为非线性时序形变数据；构建CNN‑LSTM模型，将所述第二数据输入至CNN‑LSTM模型，得到非线性预测结果，其中所述CNN‑LSTM模型为优化后的LSTM模型；基于所述第一数据和所述非线性预测结果，得到煤矿地表的形变预测结果。本发明操作简单，避免参数设置的主观性，能有效提高矿区地表形变预测的准确性并实现短期预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118917074B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410962777.X
申请日：2024-07-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/05 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种地下煤火燃空区三维形态演化模拟方法，属于岩土工程地质灾害防治领域。获取Sentinel‑1A影像数据，采用DS‑InSAR技术提取累计地表形变值并采用ArcGIS软件提取累计地表形变等值线；根据资料中记载的该区域地层参数、地表温度、三维温度场和累计地表形变等值线数据，在计算机中利用数值模拟和三维建模技术构建地下煤火燃空区三维形态预测模型，反演地下煤火燃空区三维形态演化过程，模拟煤层燃烧后地下煤火燃空区的形成，验证地下煤火燃空区三维形态反演结果。该方法实现对地下煤火燃空区几何结构的描述，揭示了地下煤火燃空区的形态变化及其与地表形变等要素的关系，为理解地下煤火的空间特征和控制因素提供了新的科学依据。
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公开(公告)号：CN119091312B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411002739.6
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01N21/17 , G01N21/47
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和主被动遥感的多时相水体检测方法，属于遥感识别领域。设计TSAE‑UNet模型，将水体检测任务经常面临的多云区域、高异质城市区域和浮游植物干扰区域的卫星遥感影像，利用训练好的TSAE‑UNet模型精准识别为分辨率为像素级的水体、非水体二值图像；TSAE‑UNet模型包括将U‑Net中的传统卷积层替换为深度可分离卷积，下采样和上采样之间通过改进的跳跃连接模块进行连接，并在跳跃连接中引入自适应注意力机制，在相互连接的下采样和上采样之间增加了时序卷积长短期记忆网络，通过时序卷积长短期记忆网络来捕捉和利用多时相遥感数据的时间特征。其步骤简单，显著提高了水体检测的准确性和效率，满足了日益增长的环境监测和资源管理需求。
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公开(公告)号：CN119415833A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411535803.7
申请日：2024-10-31
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/2135 , G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种多尺度自适应时序InSAR地表形变提取方法，涉及遥感信号处理领域。构建解缠后的时序InSAR相位仿真数据集，在时间域上逐像素时序经验模态分解，获取同像素位置的时序固有模态函数，在空间域上构建FastICA小波增强去噪算法：对各维度固有模态函数，以功率谱熵为截止条件进行二维多级小波分解，得到各等级近似系数和细节系数，对小波近似系数与各级细节系数进行降噪降维处理并重构，最后将更新后的小波系数进行小波重构，得到经处理后的时序InSAR相位仿真数据集。本发明所提方法基于数据自身驱动，从时间与空间两个尺度对相位信号进行自适应分解，可有效捕获地表形变相关信号并分离和解释其他相位信号，为高精度地表形变监测提供科学的理论依据。
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公开(公告)号：CN117633494A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311544229.7
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/211 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/006 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于AWC‑LSTM模型的煤矿地表形变预测方法，本发明属于遥感算法开发领域，包括：获取煤矿地表的时序形变数据；构建ARIMA模型，将所述时序形变数据输入至ARIMA模型，得到第一数据和第二数据，其中所述第一数据为线性时序形变预测数据，所述第二数据为非线性时序形变数据；构建CNN‑LSTM模型，将所述第二数据输入至CNN‑LSTM模型，得到非线性预测结果，其中所述CNN‑LSTM模型为优化后的LSTM模型；基于所述第一数据和所述非线性预测结果，得到煤矿地表的形变预测结果。本发明操作简单，避免参数设置的主观性，能有效提高矿区地表形变预测的准确性并实现短期预测。
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公开(公告)号：CN117314248A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311288831.9
申请日：2023-10-08
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了基于改进遥感生态指数的矿区生态环境评价方法及系统，属于遥感技术领域。方法包括以下步骤：S1、采集源数据，并对所述源数据进行预处理，得到处理数据；所述源数据包括：Landsat‑8影像数据、Sentienl‑1A数据以及DEM数据；S2、基于所述处理数据提取生态因子，并对所述生态因子进行分析，从而构建改进遥感生态指数模型，并基于所述改进遥感生态指数模型进行矿区生态环境评价，得到评价结果；所述生态因子包括：绿度因子、湿度因子、干度因子、热度因子和形变因子。本发明采用主被动遥感技术结合的方法，考虑了反应矿区生态环境状况的标志性因子—形变因子，更全面客观地监测矿区生态环境质量。
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