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公开(公告)号：CN111640159A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010390580.5
申请日：2020-05-11
Applicant: 武汉大学 , 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生卷积神经网络的遥感影像变化检测方法，涉及遥感领域，主要解决目前常规的变化检测方法泛化性较差的问题；该方法包括以下步骤：获取多时相遥感影像数据，得到掩膜图像，建立遥感影像变化检测数据集，构建孪生卷积神经网络模型，利用数据集训练孪生卷积神经网络，获得训练模型，利用训练模型对待检测的前时相影像和后时相影像进行变化检测，得到初步变化预测结果，将初步变化预测结果的像素的预测值与预先设定的像素阈值进行比较，从而将初步变化预测结果划分为变化区域类别和非变化区域类别，得到变化检测结果。本发明的方法泛化性能更好，同时满足端到端处理，便于工程应用。
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公开(公告)号：CN114626432A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210073155.2
申请日：2022-01-21
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供基于改进K‑Medoids算法的R树节点数据聚类方法，包括以下步骤：计算聚类中心，聚类剩余数据对象，重新选取聚类中心，数据聚类。本发明涉及电子设备、存储介质和程序产品。本发明针对空间数据的特点，对K‑Medoids算法进行改进和扩充，使得修改后的K‑Medoids算法不仅能够有效处理空间数据而且减少结点的覆盖面积和空白区域，得到较为紧凑的R树结点结构；提高了R树的构建效率和空间数据查询效率；有效地缩小最小外接矩形的覆盖面积，降低R树结点的空白区域，使得空间聚类更加紧凑。
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公开(公告)号：CN109284277B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN201810776104.X
申请日：2018-07-16
Applicant: 广东省土地调查规划院 , 广东南方数码科技股份有限公司
Inventor： 王刚武 , 周常萍 , 杨文伟 , 刘茂国 , 李静 , 黄润兴 , 田杰 , 李光灿 , 赖荣贵 , 张临炜 , 倪晓东 , 邱峰 , 许涛 , 邓赟 , 周松英 , 谢慧波 , 刘斌 , 黄宇婷 , 刘茜
Abstract: 本发明公开了一种汇总表格的数据调平方法，包括基础统计表拆分步骤、首行首列调平步骤、内部逐行调平步骤及内部组合列调平步骤，完成基本二维表调平后，其表内数据平衡，表间数据一致，再将基本二维表的结构整体替换到基础统计表中，确保各级地类面积调平后的值与其精确值之间的差值在较小的范围内，便于土地调查的数据统计及分析。
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公开(公告)号：CN111640159B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010390580.5
申请日：2020-05-11
Applicant: 武汉大学 , 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生卷积神经网络的遥感影像变化检测方法，涉及遥感领域，主要解决目前常规的变化检测方法泛化性较差的问题；该方法包括以下步骤：获取多时相遥感影像数据，得到掩膜图像，建立遥感影像变化检测数据集，构建孪生卷积神经网络模型，利用数据集训练孪生卷积神经网络，获得训练模型，利用训练模型对待检测的前时相影像和后时相影像进行变化检测，得到初步变化预测结果，将初步变化预测结果的像素的预测值与预先设定的像素阈值进行比较，从而将初步变化预测结果划分为变化区域类别和非变化区域类别，得到变化检测结果。本发明的方法泛化性能更好，同时满足端到端处理，便于工程应用。
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