公开(公告)号：CN113516060B

公开(公告)日：2021-12-14

申请号：CN202110696092.1

申请日：2021-06-23

Applicant: 北京市城市规划设计研究院 ,  北京城垣数字科技有限责任公司

Inventor： 胡腾云 ,  石晓冬 ,  解鹏飞 ,  李雪草 ,  刘小平 ,  张晓东 ,  何莲娜 ,  孙道胜 ,  吴兰若

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N7/00

Abstract: 本申请实施例公开了一种基于多时相高分辨率数据的建筑空间融合判别方法及装置。方法包括：将基准年遥感影像输入至深度学习建筑空间识别模型，得到基准年建筑空间识别结果；将待测年各月遥感影像分别输入至深度学习建筑空间识别模型，得到待测年各月建筑空间识别结果；根据基准年建筑空间识别结果和待测年各月建筑空间识别结果，得到待测年待识别区域中不同空间位置的逐月融合建筑空间概率图；将不同阈值下的建筑空间变化与人工解译的建筑变化斑块进行对比，确定融合建筑空间概率图的最佳概率阈值；根据最佳概率阈值确定待测年待识别区域的建筑空间本申请实施例通过不同年份建筑空间的融合概率值确定待识别年份的建筑空间，精确度高且实用性较强。

公开(公告)号：CN113686301A

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202110726932.4

申请日：2021-06-29

Applicant: 北京市城市规划设计研究院 ,  北京城垣数字科技有限责任公司

Inventor： 张晓东 ,  胡腾云 ,  石晓冬 ,  李雪草 ,  解鹏飞 ,  孙道胜 ,  何莲娜 ,  吴兰若

IPC: G01C3/00 ,  G01C5/00 ,  G01S7/41 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种建筑物高度提取方法和装置，其中，该方法包括：通过获取目标建筑物的特征信息；其中，特征信息包括建筑面积、建筑周长、建筑面积周长比、后向散射系数、在可见光及近红外波段的反射率和平均海拔高度；将特征信息输入已训练的随机森林模型，得到目标建筑物的高度；其中，已训练的随机森林模型是根据建筑物样本的特征信息以及对应的高度标签训练得到的。本发明通过对多种与建筑相关的特征信息进行组合、测试、比较，确定最终输入随机森林模型进行建筑物高度提取的建筑物的特征信息，能够保证提取的建筑物的高度数据的精度，并且可以大批量地提取建筑物的高度数据。

公开(公告)号：CN119940966A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510029707.3

申请日：2025-01-08

Applicant: 北京市城市规划设计研究院

Inventor： 曹祺文 ,  赵丹 ,  石晓冬 ,  杨明 ,  黄晓春 ,  王雪妍 ,  解晓冉 ,  丛容 ,  宁姗姗 ,  加雨灵 ,  张佳怡 ,  张子墨 ,  郭颖

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/21 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明提供了一种生态产品价值转化的空间功能分区方法、装置及设备，涉及空间治理技术领域，包括：提取目标区域内的流域单元，对流域单元与目标区域对应的村庄边界矢量数据进行空间耦合关联形成基本空间功能单元；确定基本空间功能单元相对于每个生态产品价值转化类型的多维度特征指标值，利用可动态调整的当前指标权重值对多维度特征指标值进行空间加权叠加处理得到类型评估指数；根据类型评估指数确定基本空间功能单元所属的目标生态产品价值转化类型。本发明在适用对象方面兼顾了自然生态完整性和规划实施传导性，在识别手段上则实现了对生态产品价值转化类型的综合判定，提高了分区类型识别的科学性和综合性。

公开(公告)号：CN113610032A

公开(公告)日：2021-11-05

申请号：CN202110934196.1

申请日：2021-08-16

Applicant: 北京市城市规划设计研究院 ,  北京城垣数字科技有限责任公司

Inventor： 石晓冬 ,  胡腾云 ,  何莲娜 ,  解鹏飞 ,  李雪草 ,  刘小平 ,  张晓东 ,  孙道胜 ,  吴兰若

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于遥感影像的建筑物识别方法和装置，其中，该方法包括：获取包含建筑物的目标遥感影像；将目标遥感影像输入建筑物识别模型，输出对目标遥感影像中建筑物的识别结果；建筑物识别模型包括结合空间注意力和通道注意力的语义分割神经网络，是根据遥感影像样本以及遥感影像样本中建筑物的标注信息训练得到。本发明通过结合空间注意力和通道注意力的语义分割神经网络构建的建筑物识别模型，实现了对高分辨率的遥感影像中建筑物更准确的识别。

公开(公告)号：CN113516060A

公开(公告)日：2021-10-19

申请号：CN202110696092.1

申请日：2021-06-23

Applicant: 北京市城市规划设计研究院 ,  北京城垣数字科技有限责任公司

Inventor： 胡腾云 ,  石晓冬 ,  解鹏飞 ,  李雪草 ,  刘小平 ,  张晓东 ,  何莲娜 ,  孙道胜 ,  吴兰若

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N7/00

Abstract: 本申请实施例公开了一种基于多时相高分辨率数据的建筑空间融合判别方法及装置。方法包括：将基准年遥感影像输入至深度学习建筑空间识别模型，得到基准年建筑空间识别结果；将待测年各月遥感影像分别输入至深度学习建筑空间识别模型，得到待测年各月建筑空间识别结果；根据基准年建筑空间识别结果和待测年各月建筑空间识别结果，得到待测年待识别区域中不同空间位置的逐月融合建筑空间概率图；将不同阈值下的建筑空间变化与人工解译的建筑变化斑块进行对比，确定融合建筑空间概率图的最佳概率阈值；根据最佳概率阈值确定待测年待识别区域的建筑空间本申请实施例通过不同年份建筑空间的融合概率值确定待识别年份的建筑空间，精确度高且实用性较强。