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公开(公告)号：CN118799499B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411252995.0
申请日：2024-09-09
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了基于景观高程连接度的三维绿地优化建模方法、装置、设备及介质，涉及绿地建模技术领域，方法包括：基于最小假设集原理构建集合群落结构；基于Dijkstra方法计算景观高程连接度；自定义参数优化三维绿地景观。在充分考虑山地生态系统多样性与地理空间复杂性前提下，定量评估海拔梯度对物种迁徙的促进‑抑制耦合作用，构建高分辨率三维绿地景观优化模型，揭示了生物多样性分布格局的自适应三维生态网络，解析气候变化驱动下山地景观优先保护区。
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公开(公告)号：CN115620164A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211346657.4
申请日：2022-10-31
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/774
Abstract: 本发明实施例海岸带养殖池塘的提取方法、装置、设备和存储介质，涉及遥感图像识别技术领域。提取方法包含步骤S1至S7。S1获取待识别遥感图像。S2获取目标区域的海岸线数据，并根据海岸线数据获取第一潜在分布范围。S3对第一潜在分布范围内的待识别遥感图像，进行水体和非水体分割，获取第二潜在分布范围：S4获取第二潜在分布范围的多个历史遥感图像，并进行去云处理。S5根据去云处理后的多个历史遥感图像，计算各个像元的水体频率，并根据水体频率，获取第三潜在分布范围。S6采用多尺度分割算法，对第三潜在分布范围内的待识别遥感图像进行分割，获取多个分割对象。S7采用面向对象的分类算法，对各个分割对象进行识别，以获取养殖池塘区域。
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公开(公告)号：CN119048852B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411528969.6
申请日：2024-10-30
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V20/13
Abstract: 本发明提供的基于多源遥感融合的滨海生态系统自动分类方法及装置，涉及滨海湿地分类技术领域。本发明通过获取目标区域的Landsat卫星影像数据、MODIS影像数据与多层滨海湿地地图，利用GEE，对Landsat卫星影像数据进行NSPI算法云层过滤与云量阈值筛选后，得到无云清晰Landsat卫星影像数据；采用基于回归的时空融合模型，与筛选后的MODIS影像数据进行融合与重建，得到云量少、随时间分布均匀的融合影像数据；按湿地类型对多层滨海湿地地图分层提取出湿地矢量数据；基于GEE，随机抽取若干数量的随机点，通过计算均值和标准差，利用时间线性插值方法重建光谱指数曲线；然后利用潮位和无植被特征识别出潮滩，再根据物候特征区分红树林和盐沼，从而得到最终的滨海湿地分类结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118799499A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411252995.0
申请日：2024-09-09
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了基于景观高程连接度的三维绿地优化建模方法、装置、设备及介质，涉及绿地建模技术领域，方法包括：基于最小假设集原理构建集合群落结构；基于Dijkstra方法计算景观高程连接度；自定义参数优化三维绿地景观。在充分考虑山地生态系统多样性与地理空间复杂性前提下，定量评估海拔梯度对物种迁徙的促进‑抑制耦合作用，构建高分辨率三维绿地景观优化模型，揭示了生物多样性分布格局的自适应三维生态网络，解析气候变化驱动下山地景观优先保护区。
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公开(公告)号：CN116152655A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211605187.9
申请日：2022-12-14
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明实施例提供一种滨海湿地分类方法、装置、设备和存储介质，涉及遥感图像识别技术领域。其中，这种滨海湿地分类方法包含：S1、获取Landsat影像集。S2、根据影像集合成涨潮图像、落潮图像、夏季图像和冬季图像。S3、根据落潮图像，获取红树林粗分类范围。S4、根据公开数据获取盐沼粗分类范围和潮滩粗分类范围。S5、根据红树林粗分类范围、盐沼粗分类范围和潮滩粗分类范围，从四个图像中提取有效遥感指数集合。S6、根据有效遥感指数集合，获取各个湿地类型在不同图像中的遥感指数阈值集合。S7、根据各个湿地类型在不同图像中的遥感指数阈值集合、涨潮图像、落潮图像、夏季图像和冬季图像，获取红树林细分类范围、盐沼细分类范围和潮滩细分类范围。
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公开(公告)号：CN112418506B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202011294365.1
申请日：2020-11-18
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的海岸带湿地生态安全格局优化方法、装置，方法包括：采用支持向量机和随机森林方法对目标海岸的海岸带湿地进行像素尺度的监督分类提取，以获得海岸带湿地提取结果；采用基于信息论的斑块形状识别算法对所述海岸带湿地提取结果中的每个湿地斑块进行形状识别；利用方差分析对比不同形状的湿地斑块的生态扰动程度差异，获取具有统计显著性的最优海岸带湿地景观类型，从而得到最大化生态韧性的景观生态安全格局模式。本发明可辅助指导海岸带湿地景观格局优化，提供景观规划思路和理论依据。
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公开(公告)号：CN119048852A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411528969.6
申请日：2024-10-30
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V20/13
Abstract: 本发明提供的基于多源遥感融合的滨海生态系统自动分类方法及装置，涉及滨海湿地分类技术领域。本发明通过获取目标区域的Landsat卫星影像数据、MODIS影像数据与多层滨海湿地地图，利用GEE，对Landsat卫星影像数据进行NSPI算法云层过滤与云量阈值筛选后，得到无云清晰Landsat卫星影像数据；采用基于回归的时空融合模型，与筛选后的MODIS影像数据进行融合与重建，得到云量少、随时间分布均匀的融合影像数据；按湿地类型对多层滨海湿地地图分层提取出湿地矢量数据；基于GEE，随机抽取若干数量的随机点，通过计算均值和标准差，利用时间线性插值方法重建光谱指数曲线；然后利用潮位和无植被特征识别出潮滩，再根据物候特征区分红树林和盐沼，从而得到最终的滨海湿地分类结果。
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公开(公告)号：CN112418506A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011294365.1
申请日：2020-11-18
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的海岸带湿地生态安全格局优化方法、装置，方法包括：采用支持向量机和随机森林方法对目标海岸的海岸带湿地进行像素尺度的监督分类提取，以获得海岸带湿地提取结果；采用基于信息论的斑块形状识别算法对所述海岸带湿地提取结果中的每个湿地斑块进行形状识别；利用方差分析对比不同形状的湿地斑块的生态扰动程度差异，获取具有统计显著性的最优海岸带湿地景观类型，从而得到可最大化生态韧性的景观生态安全格局模式。本发明可辅助指导海岸带湿地景观格局优化，提供景观规划思路和理论依据。
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