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公开(公告)号：CN103383775B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310272367.4
申请日：2013-07-02
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 一种遥感影像融合效果评价方法，本发明涉及遥感影像效果评估，特别是涉及一种遥感影像融合效果评价方法。本发明是要解决现有遥感影像融合效果评价方法主要视觉效果人为干扰因素较大，容易产生误差，客观数理统计分析中指标的选取没有统一的标准，难以实现全面评价影像质量的问题。步骤一：原始待融合影像的预处理；步骤二：预处理后的多光谱影像与全色影像进行融合处理；步骤三：对融合前后的影像进行面向对象分割；步骤四：采用分类规则，对分割后的遥感影像进行分类；步骤五：从生产精度、用户精度以及Kappa系数三个角度对分类结果进行精度评价，对比分析融合前后影像的分类精度实现融合效果评价。本发明应用于遥感影像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN103294902A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310182072.8
申请日：2013-05-16
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06F19/00
CPC classification number: Y02A40/228
Abstract: 一种基于遥感影像与GIS空间分析确定自然湿地恢复方案的方法，涉及一种确定自然湿地恢复方案的方法，解决从传统的湿地恢复方法注重定位的分析，没有从定量的角度进行研究，并且没有充分结合GIS空间分析技术的问题。包括步骤：获取初始数据，并对初始数据统一；分别利用初始数据计算景观结构因子，DEM数据计算湿度指数，NPP产品数据划分耕地生产力等级；对步骤二获得景观结构因子、河流/道路密度数据、地貌数据、湿度指数、耕地生产力进行等级赋值，并对湿地恢复评估；步骤四：根据步骤三获得的湿地恢复评估结果，结合GIS空间分析，确定湿地恢复方案。本发明可广泛应用于大范围的湿地恢复方案确定。
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公开(公告)号：CN102609726A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210044320.8
申请日：2012-02-24
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 利用面向对象技术融合高空间和高时间分辨率数据的遥感图像分类方法，涉及一种面向对象的遥感图像分类方法。为了解决以往的遥感图像分类方法无法区分“异物同谱”的土地覆盖类型，不适用于在中低分辨率的遥感影像上应用的问题。应用SG滤波器进行滤波处理；确定待分类的遥感影像中典型植被的MODIS-NDVI时序曲线；对TM影像进行分割，每个分割单元作为一个对象；提取每个对象的特征信息；提取所有的非植被对象；去除非植被对象将所得到的植被对象作为面状矢量来分割MODIS-NDVI时序数据，从而获得每个植被对象获得相应的物候信息；判定每个对象所属的植被类型；完成土地覆盖分类。用于土地覆盖类型的区分。
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公开(公告)号：CN109118462A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810775691.0
申请日：2018-07-16
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开一种遥感影像融合方法。该方法包括：分别对全色影像和多光谱影像搭建三层金字塔结构，并分别对三层金字塔结构的全色影像和多光谱影像进行下采样，得到三层金字塔结构对应的重采全色影像和重采多光谱影像；根据重采全色影像和重采多光谱影像之间的光谱能量关系计算相同层金字塔结构的重采全色影像和重采多光谱影像对应的遥感影像的初步融合系数；根据重采多光谱影像确定重采全色影像中各个像素所属的地物类型；根据地物类型对各层金字塔结构的初步融合系数进行调整，得到最终融合系数；根据最终融合系数对全色影像和多光谱影像进行融合。本发明的该遥感影像融合方法，能够提高色彩保真度和清晰度，增强融合影像的细节信息。
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公开(公告)号：CN103778622A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201310520474.4
申请日：2013-10-29
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 一种基于NDVI与LSWI相结合的湿地信息提取方法，涉及湿地信息提取技术领域。为了解决现有的湿地信息提取方法集中在湿地光谱特征的基础上实现，没有考虑到湿地信息随着季节的变化，影响湿地信息的提取的问题。具体步骤：原始遥感及地理基础数据的处理；根据遥感数据计算NDVI和LSWI指数；构建湿地信息提取模型，按照模型的决策实现湿地信息的提取；通过与其他信息提取方法的对比，评价本发明新的模型的湿地信息提取精度。该发明最大的特点是充分利用了NDVI和LSWI指数的特点，可以不受季节的限制实现湿地信息提取。本方法有效、简便的实现湿地信息的提取，结果能为高效的进行湿地的制图和监测，为湿地生态环境的规划、保护、管理和决策提供数据支持和科学依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102592049A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201110455962.2
申请日：2011-12-30
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种区域尺度森林生态系统净碳收支获取方法，本发明涉及涡度相关技术与遥感图像处理相结合的技术领域。本发明是为了解决涡度相关技术仅能代表观测塔周边生态系统碳收支状况而不能反映大范围森林生态系统碳收支状况的问题，而提出的一种区域尺度森林生态系统净碳收支获取方法。选择差异的森林通量观测站点；MODIS数据获取及预处理；通量观测点数据NEE的获取及处理；按森林生态系统类型，利用SPSS软件分别统计代表性站点净碳交换NEE数据与相应的EVI，LSWI，LST及LST’参量相关性；生成各森林类型净碳交换NEE定量反演模型；对模型的模拟结果进行验证，以检验其有效性。用于获取大范围森林生态系统碳收支状况。
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公开(公告)号：CN102609726B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201210044320.8
申请日：2012-02-24
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 利用面向对象技术融合高空间和高时间分辨率数据的遥感图像分类方法，涉及一种面向对象的遥感图像分类方法。为了解决以往的遥感图像分类方法无法区分“异物同谱”的土地覆盖类型，不适用于在中低分辨率的遥感影像上应用的问题。应用SG滤波器进行滤波处理；确定待分类的遥感影像中典型植被的MODIS-NDVI时序曲线；对TM影像进行分割，每个分割单元作为一个对象；提取每个对象的特征信息；提取所有的非植被对象；去除非植被对象将所得到的植被对象作为面状矢量来分割MODIS-NDVI时序数据，从而获得每个植被对象获得相应的物候信息；判定每个对象所属的植被类型；完成土地覆盖分类。用于土地覆盖类型的区分。
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公开(公告)号：CN103065293A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201210589763.5
申请日：2012-12-31
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 相关性加权的遥感影像融合方法及该融合方法的融合效果评价方法，本发明涉及遥感影像处理技术领域。相关性加权的遥感影像融合方法为：对原始待融合影像的预处理；计算预处理后的多光谱影像各波段与全色影像各波段的相关性；通过调整多光谱影像的权重，获取多光谱影像最佳的权重系数，根据最佳的权重系数获取相关性加权融合模型；根据相关性加权算法实现多光谱影像与全色影像的融合。相关性加权的遥感影像融合方法的融合效果评价方法为：根据相关性加权的遥感影像融合方法获取的融合影像，从数理统计的定量方式评价融合影像，数理统计的定量方式是根据选择融合效果评价指标对融合前后影像进行评价，融合效果评价指标分别为：方差、信息熵和扭曲度。
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公开(公告)号：CN103000077A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210490574.2
申请日：2012-11-27
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G09B29/00
Abstract: 利用面向对象的分类方法对中等分辨率遥感图像进行红树林制图的方法，涉及一种红树林制图的方法。是要解决目前常规手段进行红树林制图定位和描绘费时费力，时效性差，提取红树林漏分和误分现象严重的问题。方法：一：对Landsat TM数据进行正射纠正和几何精纠正，获得配准后的Landsat TM影像；二：对配准后的Landsat TM影像进行多层多尺度分割，将每个分割单元作为一个对象；三：提取纹理和拓扑特征，计算归一化植被指数和地表湿度指数；四：去除非植被对象，获得植被对象；五：从植被对象中提取红树林对象；六：导出红树林对象，生成红树林矢量；七：制作红树林专题地图。本发明方法用于红树林制图。
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公开(公告)号：CN109376599A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811092268.7
申请日：2018-09-19
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 本发明公开了一种面向湿地信息提取的遥感影像处理方法及系统。该方法包括：获取遥感影像；将遥感影像划分成多个湿地处理目标；对湿地处理目标进行显化处理得到多尺度湿地显化特征；根据多尺度湿地显化特征对湿地进行分类；提取分类后的湿地信息。本发明提出的面向湿地信息提取的遥感影像处理方法及系统，能够提高湿地分类的精度。
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