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公开(公告)号：CN105469195A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510794699.8
申请日：2015-11-18
申请人： 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
CPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种输电线路走廊环境火险等级评估方法，通过多种卫星遥感数据、地面气象站的实时气象要素监测数据、地表植被覆盖信息等联合求解输电走廊附近的林地火险等级，综合应用了输电走廊植被林地覆盖比率V、降雨量对火险等级的影响因子R、TVDI指数对火险等级的影响因子M、地形对火险等级的影响因子T这四个火险用因子，通过多个火险因子的融合与叠加为不同季节、不同区域的输电走廊区域安全防火监测提供量化的参数指导。
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公开(公告)号：CN105740642A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610144179.7
申请日：2016-03-14
申请人： 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
CPC分类号： G06F19/00 , G06K9/0063
摘要： 本发明提供一种基于多源遥感数据的MODIS卫星火点准确性判别方法，综合MODIS遥感数据、气象数据、地表覆盖分类数据、高程数据、坡度数据、历史火点分布数据等数据对识别出的火点加以进一步的可信度验证，提高了遥感火点识别的准确性。经验证后可信度较高的火点将加入历史火点分布数据，从而不断更新历史火点分布数据，更新影响因子的客观权重，提高验证结果的准确性。
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公开(公告)号：CN105740642B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201610144179.7
申请日：2016-03-14
申请人： 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明提供一种基于多源遥感数据的MODIS卫星火点准确性判别方法，综合MODIS遥感数据、气象数据、地表覆盖分类数据、高程数据、坡度数据、历史火点分布数据等数据对识别出的火点加以进一步的可信度验证，提高了遥感火点识别的准确性。经验证后可信度较高的火点将加入历史火点分布数据，从而不断更新历史火点分布数据，更新影响因子的客观权重，提高验证结果的准确性。
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公开(公告)号：CN106485254A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610858766.2
申请日：2016-09-28
申请人： 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司电力科学研究院
CPC分类号： G06K9/4604 , G06K9/4671 , G06K9/6267
摘要： 一种输电线路走廊通道地表特征自动提取方法，包括：步骤1：设置输电走廊通道缓冲区；步骤2：对高分一号卫星多光谱影像进行预处理；步骤3：基于高分一号卫星影像的样本提取；步骤4：基于面向对象的层次分类法对预处理后的高分一号多光谱影像进行分类，得到研究区域的分类结果数据；步骤5：利用多期分类结果进行走廊缓冲区地物的快速提取和变化检测。本发明基于国产高分一号卫星数据多光谱数据进行自动化处理，从而实现输电走廊通道的地表特征，如植被、农田、水域、建筑区、裸地、草地等属性地物的快速分割与提取，对山火燃烧痕迹、农田耕种变化、地表植被覆盖变化等进行快速解读，显著提高输电走廊通道变化检测的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN105787501A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201510953921.4
申请日：2015-12-17
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6269
摘要： 本发明公开了一种输电线路走廊区域植被分类方法，包括：步骤1，提取训练样本和交叉验证样本的特征，所有训练样本的多种特征构成特征集；步骤2，基于训练样本和交叉验证样本，采用交叉验证法进行特征优化选择，以获得优选特征；步骤3，采用优选特征对遥感影像测试数据进行植被分类。本发明方法在特征选择阶段无需进行大量迭代计算，经优化选择后所得组合特征具有鲁棒性，将组合特征用于遥感影像输电线路走廊区域的植被分类，可显著提高算法计算效率和分类精度。
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公开(公告)号：CN105550709B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201510930084.3
申请日：2015-12-14
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种遥感影像输电线路走廊森林区域提取方法，包括：步骤1，SVM分类器的训练：从遥感影像训练样本提取场景单元训练样本，采用人工目视方式定义各场景单元训练样本的场景类别并采用标号标记；提取各场景单元训练样本的全局特征；采用场景单元训练样本的场景类别标号和全局特征组合训练SVM分类器；步骤2，采用已训练的SVM分类器对遥感影像测试数据进行分类：从遥感影像测试数据提取场景单元；提取各场景单元的全局特征；基于场景单元的全局特征组合，采用已训练的SVM分类器提取森林区域。本发明可加强对提取目标描述的完备性，从而提高森林区域提取的准确率。
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公开(公告)号：CN105550709A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510930084.3
申请日：2015-12-14
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6269
摘要： 本发明公开了一种遥感影像输电线路走廊森林区域提取方法，包括：步骤1，SVM分类器的训练：从遥感影像训练样本提取场景单元训练样本，采用人工目视方式定义各场景单元训练样本的场景类别并采用标号标记；提取各场景单元训练样本的全局特征；采用场景单元训练样本的场景类别标号和全局特征组合训练SVM分类器；步骤2，采用已训练的SVM分类器对遥感影像测试数据进行分类：从遥感影像测试数据提取场景单元；提取各场景单元的全局特征；基于场景单元的全局特征组合，采用已训练的SVM分类器提取森林区域。本发明可加强对提取目标描述的完备性，从而提高森林区域提取的准确率。
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公开(公告)号：CN105787501B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201510953921.4
申请日：2015-12-17
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种输电线路走廊区域植被分类方法，包括：步骤1，提取训练样本和交叉验证样本的特征，所有训练样本的多种特征构成特征集；步骤2，基于训练样本和交叉验证样本，采用交叉验证法进行特征优化选择，以获得优选特征；步骤3，采用优选特征对遥感影像测试数据进行植被分类。本发明方法在特征选择阶段无需进行大量迭代计算，经优化选择后所得组合特征具有鲁棒性，将组合特征用于遥感影像输电线路走廊区域的植被分类，可显著提高算法计算效率和分类精度。
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