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公开(公告)号：CN115546655A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211044362.1
申请日：2022-08-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的乡村景观基本空间单元识别方法，利用深度学习中的卷积神经网络模型和地理空间分析与处理方法识别乡村景观要素与乡村景观单元边界，步骤如下：获取研究区域的高清卫星遥感影像数据；建立景观要素与景观单元边界的样本数据集；训练深度学习模型；识别景观要素类型与景观单元边界；批量处理地理空间矢量图形；统计单元内的景观要素信息；划分乡村景观基本空间单元的景观功能类型。本发明基于开源卫星影像数据和深度学习模型实现了乡村景观基本空间单元的智能化识别，有效促进了乡村土地勘测的空间化与单元化，具有较强的普适性与推广性，在乡村规划设计、乡村景观空间管控与地域风貌保护等领域具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN110127972A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910166167.8
申请日：2019-03-06
Applicant: 同济大学
IPC: C02F11/04 , C02F11/00 , C02F101/20
Abstract: 本发明涉及一种提高污泥厌氧消化效率同时降低重金属生态毒性的方法。秸秆经ZnCl2溶液活化后在550℃高温无氧条件下制得秸秆生物炭，随后采用HCl溶液和微波进一步改性；以改性生物炭为载体，通过化学反应制得零价纳米铁负载的改性生物炭复合材料HCl-FBC。在污泥厌氧消化初期将改性生物炭复合材料HCl-FBC添加到厌氧消化反应器中，可显著提高污泥有机质转化率，增加甲烷累积产气量。同时，HCl-FBC有利于增加消化污泥微生物多样性和活性，同时改变微生物的群落结构。本发明可显著提高污泥厌氧消化效率，增加沼气产量，同时消化后污泥重金属的生物毒性有效减少，对于污泥资源化利用、降低污泥土地利用风险具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114037200B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111128489.7
申请日：2021-09-26
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F30/20 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供一种将来自建成区的水灾防治服务需求分配至周边与之分离的自然空间中并进行制图的方法，利用“总流量”、“流范围”、“流目的地”、“既定距离的分配模式”四个特征指标对生态系统服务流(简称“服务流”)进行描述，并分别表征将水灾防治服务需求从建成区分配至自然空间过程的技术路径的四个关键环节，从而直观反映人类社会的防洪需求投射至自然空间体系的空间特征，并以服务流的四个特征指标作为调控高服务需求的有效途径。本发明提供的方法主要通过ArcGIS软件实现，并能够为监测快速城市化地区内部对水灾敏感的高需求区域，以及识别由于防洪需求压力大而需要加以恢复和保护的自然空间提供一个科学、明确、可重复的方法框架。
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公开(公告)号：CN112075237B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010841903.8
申请日：2020-08-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种城市野趣活动墙的活墙单元和活动墙及其制备方法，活动墙包括墙骨架，墙骨架包括水箱、连接水箱的送水管、与送水管相连通的若干个植物培养墙以及用于支撑送水管和植物培养墙的地面支撑架；地面支撑架前部设置有蜗轮、蜗杆、与蜗轮相连接的皮带以及与蜗杆连接的步进电机，皮带与支撑管传动连接，步进电机与光照强度传感器通信连接，植物培养墙由多个活动单元组成，活墙单元为生物绳垂直交叉固定形成的九宫格；通过蜗轮蜗杆传动带动皮带，进而带动与地面支撑架连接的植物培养墙跟随阳光的照射转动。本发明提供的城市野趣活动墙可以跟随阳光照射位置或者根据展示绿植的形状变换绿植单元，采用生物绳渗透供水的活墙单元的城市野趣活动墙。
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公开(公告)号：CN110390129A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910499245.6
申请日：2019-06-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GeoSOS-FLUS的土地利用政策有效性的定量评价方法。采用基于多情景模拟的回溯方法，以土地利用转化矩阵参数表征土地利用政策效果，通过调整参数模拟多种土地利用情景，选择其中最接近真实土地利用状态的模拟情景，得到土地利用有效性定量评价结论。该方法包括情景设置、初始参数组合设定、多情景模拟与参数调整、参数反译与政策有效性解释等四个连续的步骤，由ArcGIS和基于元胞自动机模型开发的GeoSOS-FLUS软件实现，对土地利用政策的制定与实施具有指导意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114037200A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111128489.7
申请日：2021-09-26
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种将来自建成区的水灾防治服务需求分配至周边与之分离的自然空间中并进行制图的方法，利用“总流量”、“流范围”、“流目的地”、“既定距离的分配模式”四个特征指标对生态系统服务流(简称“服务流”)进行描述，并分别表征将水灾防治服务需求从建成区分配至自然空间过程的技术路径的四个关键环节，从而直观反映人类社会的防洪需求投射至自然空间体系的空间特征，并以服务流的四个特征指标作为调控高服务需求的有效途径。本发明提供的方法主要通过ArcGIS软件实现，并能够为监测快速城市化地区内部对水灾敏感的高需求区域，以及识别由于防洪需求压力大而需要加以恢复和保护的自然空间提供一个科学、明确、可重复的方法框架。
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公开(公告)号：CN115526458A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211065454.8
申请日：2022-09-01
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F16/9537 , G06F16/29 , G06T17/05
Abstract: 本发明实施例公开了一种城市居民步行出行潜力的定量评估方法以及评估装置，涉及城市管理技术领域，所述方法包括：确定待评估区域以及对应的关联区域；基于所述待评估区域和所述关联区域确定多个样本信息，每个所述样本信息包括样本单元以及对应的至少一个起止点；基于所述至少一个起止点确定多条步行路线；基于所述多条步行路线确定每条步行路线的步行潜力信息；基于所述步行潜力信息确定对应的步行目的信息；基于所述步行潜力信息和所述步行目的信息生成每条步行路线的步行评估结果。通过采用定量化分析的方式，结合多维度数据对居民的出行潜力进行精确分析和评估，从而为后续的城市优化管理提供了精确的数据支撑，满足了实际需求。
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公开(公告)号：CN112142284B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202010869747.6
申请日：2020-08-26
Applicant: 同济大学
IPC: C02F11/04 , C02F11/00 , C02F101/20
Abstract: 本发明公开了一种提高污泥厌氧消化甲烷产气量同时降低重金属生态毒性的方法，属于环境保护技术领域。本发明方法首先以秸秆为原材料在厌氧条件下经高温热解制得秸秆生物炭，秸秆生物炭在碱性条件经过化学改性制得铁锰氧化物纳米颗粒负载生物炭材料，然后将铁锰氧化物纳米颗粒负载生物炭材料按照一定比例添加到厌氧消化装置中进行厌氧发酵，不仅可以大大增强厌氧消化过程稳定性，提高甲烷产气量，而且还可以降低重金属生态毒性，提高对重金属离子的吸附能力。
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公开(公告)号：CN112075237A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010841903.8
申请日：2020-08-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种城市野趣活动墙的活墙单元和活动墙及其制备方法，活动墙包括墙骨架，墙骨架包括水箱、连接水箱的送水管、与送水管相连通的若干个植物培养墙以及用于支撑送水管和植物培养墙的地面支撑架；地面支撑架前部设置有蜗轮、蜗杆、与蜗轮相连接的皮带以及与蜗杆连接的步进电机，皮带与支撑管传动连接，步进电机与光照强度传感器通信连接，植物培养墙由多个活动单元组成，活墙单元为生物绳垂直交叉固定形成的九宫格；通过蜗轮蜗杆传动带动皮带，进而带动与地面支撑架连接的植物培养墙跟随阳光的照射转动。本发明提供的城市野趣活动墙可以跟随阳光照射位置或者根据展示绿植的形状变换绿植单元，采用生物绳渗透供水的活墙单元的城市野趣活动墙。
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公开(公告)号：CN119862430A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411764170.7
申请日：2024-12-04
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06Q50/26
Abstract: 本发明实施例提供了一种量化城市扩张对绿色空间的胁迫效应的方法及装置。该方法包括：获取多个城市区域的城市扩张数据以及绿色空间数据；城市扩张数据包括多种城市扩张特征，绿色空间数据包括多种绿色空间特征；根据多个城市区域的绿色空间数据中的各种绿色空间特征，对多个城市区域进行聚类；针对任意一个聚类簇，以聚类簇中的城市区域的城市扩张数据以及绿色空间数据，对机器学习模型进行训练，得到聚类簇对应的绿色空间数据预测模型；使用解释器模型对该预测模型进行解释，确定聚类簇下各种城市扩张特征对绿色空间特征的胁迫效应的正负和强弱。如此一来，可以通过机器学习与解释器的结合来有效量化城市扩张对于绿色空间的胁迫效应。
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