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公开(公告)号：CN117688053A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410148500.3
申请日：2024-02-02
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06F16/2457 , G06F16/22 , G06F16/29 , G06F16/587 , G06V20/13
摘要： 本申请提供一种结合土地类型的遥感数据检索方法、装置及存储介质，涉及遥感卫星数据管理服务技术领域。该方法包括：将遥感数据对应区域的土地类型、所述遥感数据覆盖范围内的土地类型占比与所述遥感数据进行关联，并将关联后的数据保存至数据库；在数据库中检索包含目标土地类型的遥感数据；根据检索出的遥感数据关联的土地类型占比对检索出的遥感数据进行排序并输出。通过将遥感数据对应的土地类型及土地类型占比信息进行关联存储，在检索时结合土地类型能够快速准确检索到所需的遥感数据，并根据土地类型占比进行排序输出，方便用户查找满足需求的数据，提高了检索效率和精度。
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公开(公告)号：CN117058367A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310811719.2
申请日：2023-07-04
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T3/40
摘要： 本发明提供一种高分辨率遥感影像建筑物语义分割方法及装置，该方法包括：对遥感图像进行预处理，获取目标图像；将目标图像输入至分割模型，获得分割模型输出的建筑物分割结果。本发明提供的高分辨率遥感影像建筑物语义分割方法及装置，通过具有金字塔结构的第一特征抽取层提取出细化特征图，以及融合多种尺度特征的中层特征图，通过尺寸缩小的细化特征图并行执行不同尺度的卷积操作，将统一成相同尺度的特征融合成深层特征图，再将三种语义层级的特征图融合得到的图像还原出建筑物分割结果。能够在不损失信息的情况下，逐层增大卷积的感受野，使每个卷积的输出都包含较大范围的语义信息，能提高图像语义分割的精细性，准确识别建筑物。
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公开(公告)号：CN111652075B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202010389193.X
申请日：2020-05-09
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/096
摘要： 本发明提供一种结合迁移学习的高分辨率卫星影像道路快速提取方法、系统，其中的方法包括：对获得的卫星影像进行预处理，针对预处理后的卫星影像生成道路标签并得到样本数据集；采用源数据网络中已有的源数据样本对预设学习模型进行训练，得到预训练模型；利用样本数据集对预训练模型进行训练得到目标训练模型；将待处理卫星影像输入至目标训练模型得到待处理卫星影像的目标道路标签，根据目标道路标签提取待处理卫星影像中的道路。以上方案，将预训练模型迁移至目标网络后能有效利用预训练模型中的权重参数，仅需要根据样本影像数据对预训练模型中的权重参数进行微调即可，模型训练趋于轻量化，同时提高了道路提取精度和提取效率。
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公开(公告)号：CN115603799A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211587913.9
申请日：2022-12-12
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院(CN)
摘要： 本发明提供一种卫星影像显示方法、装置、电子设备及存储介质，该方法涉及卫星图像处理技术领域，包括：获取至少一颗卫星分别对应的多路基带数据；多路基带数据包括各卫星的同步字信息和各卫星的载荷虚拟信道标识；基于各卫星的同步字信息和各卫星的载荷虚拟信道标识，提取各卫星分别对应的至少一个卫星载荷数据；基于各卫星载荷数据，确定卫星影像数据和卫星辅助数据；卫星辅助数据用于辅助计算卫星影像的位置信息；基于卫星影像数据和位置信息，显示卫星影像，实现卫星基带数据的规范化处理，将卫星基带数据处理至统一的卫星影像数据格式，进而实现卫星影像的显示，从而减少了开发工作量和投入成本。
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公开(公告)号：CN115545993A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211546094.3
申请日：2022-12-05
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
摘要： 本发明提供一种灾害协同研判方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，方法包括：将来自调查终端的灾害调查数据存储至预先设置的空间数据库；在接收到来自研判终端的访问请求后，从所述空间数据库的灾害调查数据中获取所述访问请求对应的目标灾害调查数据，向所述研判终端发送所述目标灾害调查数据；接收来自至少两个研判终端的灾害研判结果；其中，所述灾害研判结果是由所述至少两个研判终端基于所述目标灾害调查数据确定；基于所述至少两个研判终端的灾害研判结果，确定灾害研判报告。本发明实施例有效提高了灾害受损分析的效率和制定救援政策的效率，为灾害应急决策与救援提供支撑。
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公开(公告)号：CN114326754B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210221246.6
申请日：2022-03-09
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明提供一种复杂地形路径规划方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取目标区域的遥感影像数据、道路矢量数据和地形高程数据；以遥感影像数据中像素对应的地理区域为栅格，生成目标区域的栅格地图；基于遥感影像数据、道路矢量数据和地形高程数据，确定栅格地图中每一栅格的通行可行性；基于栅格地图中起点所在栅格和终点所在栅格，以及每一栅格的通行可行性，确定目标区域中起点与终点之间的规划路径。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，能够在道路信息不全或者缺少道路的野外环境中自动规划出适合车辆行驶的最优路径，提高了车辆在野外环境中行驶的安全性和通行效率。
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公开(公告)号：CN114326754A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210221246.6
申请日：2022-03-09
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明提供一种复杂地形路径规划方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取目标区域的遥感影像数据、道路矢量数据和地形高程数据；以遥感影像数据中像素对应的地理区域为栅格，生成目标区域的栅格地图；基于遥感影像数据、道路矢量数据和地形高程数据，确定栅格地图中每一栅格的通行可行性；基于栅格地图中起点所在栅格和终点所在栅格，以及每一栅格的通行可行性，确定目标区域中起点与终点之间的规划路径。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，能够在道路信息不全或者缺少道路的野外环境中自动规划出适合车辆行驶的最优路径，提高了车辆在野外环境中行驶的安全性和通行效率。
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公开(公告)号：CN117650836A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410124821.X
申请日：2024-01-30
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
摘要： 本申请提供一种多站协同的遥感卫星数据信息获取方法、装置及存储介质，涉及遥感卫星数据管理服务技术领域。该方法应包括：获取多个接收站点的卫星数据信息；所述卫星数据信息指卫星数据在各个链路环节的状态信息；按照预设的格式规范对多个接收站点的卫星数据信息进行解析存储；对多个接收站点的卫星数据信息进行关联分析，并将分析结果进行展示。本申请提供的多站协同的遥感卫星数据信息获取方法、装置及存储介质，能够提供更为实时全面的卫星数据链路环节信息，能够为数据信息快速获取以及链路异常的准确定位提供支撑，更好地满足用户的数据管理以及运维需求。
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公开(公告)号：CN117173565A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311127275.7
申请日：2023-09-01
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06V10/74
摘要： 本发明提出一种深度迁移学习估算大区域小麦植被覆盖度方法和系统。其中，方法包括：以PROSAIL模型输入参数数据和挑选的土壤反射率数据为PROSAIL模型输入，生成目标卫星对应波段的模拟反射率数据，使用LAI和ALA的间隙函数计算模拟数据标签，得到模拟训练数据集；应用采样后的模拟训练数据集预训练基础的小麦植被覆盖度估算模型；以研究区域卫星数据和实测小麦植被覆盖度测量数据作为目标域中实际训练数据集，进一步通过误差反向传播算法微调估算模型的网络的参数。本发明提出的方案能够通过学习实际卫星遥感数据的光谱特征来降低预训练后的模型的不确定性，从而显著提升估算模型的反演精度，有较强的泛化能力和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115641444B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211660140.2
申请日：2022-12-23
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明提供一种小麦倒伏检测方法、装置、设备及介质，涉及图像处理技术领域，包括获取待检测的遥感图像；将遥感图像输入至目标语义分割网络模型，得到目标语义分割网络模型输出的小麦倒伏区域检测结果；其中，目标语义分割网络模型是基于目标遥感训练图像的小麦倒伏特征标签及小麦主边缘特征对初始语义分割神经网络进行训练得到的，由此目标语义分割网络模型在训练过程中加入小麦主边缘特征，使得目标语义分割网络模型可以更加精准检测出小麦倒伏区域。
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