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公开(公告)号：CN113740216A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111058008.X
申请日：2021-09-09
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种宽级配混合骨料空地一体检测方法，基于大数据背景下的深度学习方法和激光雷达测量技术，提出了基于实例分割框架的骨料快速智能化检测分割算法Aggregate Net模型，该模型强大的并行目标检测和实例分割的能力，可以获取各骨料预测长径、预测短径以及骨料粒径，并且激光雷达测量技术获取骨料的厚度，从而精确计算出各骨料的等效体积，最后与人工采样筛分结果进行数据拟合，从而获得精度更高的级配曲线结果。
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公开(公告)号：CN113723857A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111058161.2
申请日：2021-09-09
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重特大干旱演进过程的旱情动态评估方法，采用Fisher最优分割法干旱演进过程时间阶段分级，实现“轻旱、中旱、重旱、特旱”演进过程中不同时间阶段的划分，且各个时间阶段评估指标存在差异。采用层次‑综合模糊评价法实现不同时间阶段的旱情动态评估，同时引入变权函数并与层次‑综合模糊评价法结合，建立权重在指标状态值动态变化时变权赋值模型，最终进行旱情演化过程中各个时间阶段旱情风险等级动态评估。
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公开(公告)号：CN113762383B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111044340.0
申请日：2021-09-07
Applicant: 甘肃中星鸿图科技有限公司 , 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的植被指数融合方法，包括以下步骤：S1、采用地理回归加权模型对野外植被覆盖度数据集进行空间栅格化处理，得到野外植被覆盖度栅格数据集；S2、获取研究区域影响地表植被覆盖度的相关数据，并基于该相关数据对生物地球化学模型Biome‑BGC进行校准，得到日尺度的植被覆盖度栅格数据集；S3、获取研究区域Terra卫星的AVHRR和MODIS传感器采集的植被覆盖度，并对植被覆盖度进行尺度转换，得到旬尺度的植被覆盖度栅格数据集；S4、基于上述3个数据集，构建并求解植被指数融合模型，实现对多源植被数据的融合；本发明解决了地表植被覆盖度的时空分辨率和估算精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN111862325B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010703220.6
申请日：2020-07-21
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明涉及一种构建街景索引的方法及系统。该方法包括：确定待建索引点；确定待建索引点的置信区域内的所有置信曝光点；待建索引点的置信区域为以待建索引点为中心，以数据采集间隔为半径形成的圆形区域；置信曝光点为位于置信区域内除待建索引点之外的曝光点；基于影响因子，采用贪心策略，从待建索引点的所有置信曝光点中确定待建索引点所在的每个道路通达方向的最佳索引点；构建待建索引点、道路通达方向和最佳索引点之间的索引关系；判断最佳索引点的索引关系是否已经构建；如果否，将最佳索引点确定为待建索引点，继续构建索引；如果是，确定索引构建完成。本发明可以提高街景地图的更新速度。
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公开(公告)号：CN113762383A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111044340.0
申请日：2021-09-07
Applicant: 甘肃中星鸿图科技有限公司 , 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的植被指数融合方法，包括以下步骤：S1、采用地理回归加权模型对野外植被覆盖度数据集进行空间栅格化处理，得到野外植被覆盖度栅格数据集；S2、获取研究区域影响地表植被覆盖度的相关数据，并基于该相关数据对生物地球化学模型Biome‑BGC进行校准，得到日尺度的植被覆盖度栅格数据集；S3、获取研究区域Terra卫星的AVHRR和MODIS传感器采集的植被覆盖度，并对植被覆盖度进行尺度转换，得到旬尺度的植被覆盖度栅格数据集；S4、基于上述3个数据集，构建并求解植被指数融合模型，实现对多源植被数据的融合；本发明解决了地表植被覆盖度的时空分辨率和估算精度不高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111862325A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010703220.6
申请日：2020-07-21
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明涉及一种构建街景索引的方法及系统。该方法包括：确定待建索引点；确定待建索引点的置信区域内的所有置信曝光点；待建索引点的置信区域为以待建索引点为中心，以数据采集间隔为半径形成的圆形区域；置信曝光点为位于置信区域内除待建索引点之外的曝光点；基于影响因子，采用贪心策略，从待建索引点的所有置信曝光点中确定待建索引点所在的每个道路通达方向的最佳索引点；构建待建索引点、道路通达方向和最佳索引点之间的索引关系；判断最佳索引点的索引关系是否已经构建；如果否，将最佳索引点确定为待建索引点，继续构建索引；如果是，确定索引构建完成。本发明可以提高街景地图的更新速度。
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公开(公告)号：CN111122449A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911416291.1
申请日：2019-12-31
Applicant: 北京师范大学 , 中国水利水电科学研究院
IPC: G01N21/17
Abstract: 本发明涉及一种城市不透水面遥感提取方法及系统。所述方法包括：获取Landsat数据；对所述Landsat数据进行预处理，得到预处理后的遥感数据；根据所述遥感数据，分别计算NDUI指数、MNDWI指数和SAVI指数；将所述NDUI指数、所述MNDWI指数和所述SAVI指数进行拉伸处理，得到拉伸后的NDUI指数、拉伸后的MNDWI指数和拉伸后的SAVI指数；根据所述拉伸后的NDUI指数、所述拉伸后的MNDWI指数和所述拉伸后的SAVI指数，计算归一化差值城市综合指数；根据所述归一化差值城市综合指数采用阈值法，提取不透水面信息。本发明能够提高不透水面的提取精度。
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公开(公告)号：CN110490102A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910708444.3
申请日：2019-08-01
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明提供一种土地利用类型提取方法及装置，方法包括：将目标区域的遥感数据的时间序列分成多个帧；将各帧所述遥感数据按各帧所述遥感数据采集的正向时间顺序输入Bi-LSTM网络中的前向LSTM，按各帧所述遥感数据采集的反向时间顺序输入所述Bi-LSTM网络中的后向LSTM，分别在所述前向LSTM的最后一层隐藏层和所述后向LSTM的最后一层隐藏层获取遥感数据的特征向量；将两个所述特征向量输入所述Bi-LSTM网络的逻辑回归层，输出所述目标区域的土地利用类型。本发明基于深度学习对土地利用类型进行分类，提高了分类精度。
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公开(公告)号：CN110210576A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910514751.8
申请日：2019-06-14
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种地图数据的图斑相似性计算方法及系统。所述相似性计算方法，首先确定待比较的第一图斑的第一质心坐标和第二图斑的第二质心坐标，然后，根据所述第一质心坐标获取所述第一图斑的第一质心射线距离直方图；根据所述第二质心坐标获取所述第二图斑的第二质心射线距离直方图；并计算所述第一质心射线距离直方图和第二质心射线距离直方图之间的欧氏距离，根据欧式距离确定两个图斑的相似性，以减少计算量，提高计算速度，适用于大数据量情况下的图斑相似性计算。
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公开(公告)号：CN111122449B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN201911416291.1
申请日：2019-12-31
Applicant: 北京师范大学 , 中国水利水电科学研究院
IPC: G01N21/17
Abstract: 本发明涉及一种城市不透水面遥感提取方法及系统。所述方法包括：获取Landsat数据；对所述Landsat数据进行预处理，得到预处理后的遥感数据；根据所述遥感数据，分别计算NDUI指数、MNDWI指数和SAVI指数；将所述NDUI指数、所述MNDWI指数和所述SAVI指数进行拉伸处理，得到拉伸后的NDUI指数、拉伸后的MNDWI指数和拉伸后的SAVI指数；根据所述拉伸后的NDUI指数、所述拉伸后的MNDWI指数和所述拉伸后的SAVI指数，计算归一化差值城市综合指数；根据所述归一化差值城市综合指数采用阈值法，提取不透水面信息。本发明能够提高不透水面的提取精度。
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