公开(公告)号：CN116052001A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310118218.6

申请日：2023-02-10

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 赵恒谦 ,  李子涵 ,  杨屹峰

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明涉及一种基于类别方差比值法进行最优尺度选择的方法，属于遥感图像技术领域。包括以下步骤：用获取的多尺度遥感影像，通过目视解译与实地调研的方法，综合考虑进行研究区域的选择；将选择好研究区域的遥感影像作为输入数据，使用类别方差比值法对输入数据进行处理，首先计算影像中各类研究区域的标准差、均值和影像的总体均值，其次再计算出类间方差与类内方差，最终计算得到各个尺度下遥感影像的类别方差比值；根据类别方差比值的大小，进而选取适宜空间尺度的遥感影像，最后得到最优尺度的遥感影像。本研究提出的类别方差比值法适用于对目标图像进行分离最优空间尺度的判断，根据研究目的选取适宜的空间尺度影像进行有效信息的提取。

公开(公告)号：CN118505503A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410474727.7

申请日：2024-04-19

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 赵恒谦 ,  杨屹峰 ,  李子涵 ,  皇甫霞丹 ,  徐飞

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于超分辨率图像重建的遥感图像降尺度方法，属于遥感图像技术领域。包括以下步骤：将获取的低分辨率遥感图像进行预处理；输入到训练好的VIT‑ISRGAN超分辨率重建模型；首先通过生成模型，其包括两个轻量化模块、三个残差模块，并在模块之间加入通道注意力机制模块，再加入Transformer模块，最后通过逐点相加层输出图像特征；使用多个卷积块对图像进行判别，每个卷积块包含卷积层、Leaky ReLU激活函数层和标准化层，最后通过两个全连接层和一个Sigmoid激活函数得到图像质量；获得放大四倍的高分辨率遥感图像。本研究提出的方法使得信息在不同通道之间传递更充分，同时能够捕捉到更广泛的图像特征，因此可以提高模型对不同类型的遥感图像的适应性。

公开(公告)号：CN116052001B

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310118218.6

申请日：2023-02-10

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 赵恒谦 ,  李子涵 ,  杨屹峰

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明涉及一种基于类别方差比值法进行最优尺度选择的方法，属于遥感图像技术领域。包括以下步骤：用获取的多尺度遥感影像，通过目视解译与实地调研的方法，综合考虑进行研究区域的选择；将选择好研究区域的遥感影像作为输入数据，使用类别方差比值法对输入数据进行处理，首先计算影像中各类研究区域的标准差、均值和影像的总体均值，其次再计算出类间方差与类内方差，最终计算得到各个尺度下遥感影像的类别方差比值；根据类别方差比值的大小，进而选取适宜空间尺度的遥感影像，最后得到最优尺度的遥感影像。本研究提出的类别方差比值法适用于对目标图像进行分离最优空间尺度的判断，根据研究目的选取适宜的空间尺度影像进行有效信息的提取。

公开(公告)号：CN115587296A

公开(公告)日：2023-01-10

申请号：CN202110756248.0

申请日：2021-07-05

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 赵恒谦 ,  杨屹峰 ,  刘泽龙

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习分步识别的农作物病害自动识别方法，包括：使用农作物病害叶片数据集作为样本数据，预处理过程是将图像先按照4:1的比例划分出训练集和验证集，选取样本总数10％的图像作为测试集数据单独准备；将预处理后的图片数据按照分步识别方法划分为作物物种图像和作物病害图像；利用迁移学习后的VGG16和ResNet模型，对两种类别图像分别进行模型训练，选取最优模型组合得到迁移学习分步识别模型；当作物病害图片输入模型，可以自动判别作物的病害种类。采用本方法可以实现农作物病虫害的准确识别，不需要专家的专业知识即可完成病害识别，可为作物病害防治提供有效的技术支持。