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公开(公告)号：CN107944194A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711353830.2
申请日：2017-12-15
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于矢量网络的地形湿度指数模拟方法，首先利用DEM生成规则三角面的矢量网络，然后利用三角面网络TFN算法从矢量网络上获取汇水累积量，之后利用一种新算法从矢量网络上获得坡向和坡度，最后将由汇水累积量和坡向计算得到的单位汇水面积SCA和坡度相结合模拟地形湿度指数。本发明不仅提出了一种新的坡向和坡度计算方法，而且将其与TFN算法相结合得到了一种新的地形湿度指数模拟方法，提高了地形湿度指数的模拟精度，保证了土壤湿度的合理分布，满足了实际应用中的精度需求。
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公开(公告)号：CN106920391B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201710114663.X
申请日：2017-02-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G08G1/01 , G06F16/29 , G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及一种基于ANOVA的基础设施公共交通通达性差异性分析方法，首先利用百度地图API获取到公交站点和基础设施的位置信息，然后获取到搭乘公共交通工具从公交站点到基础设施的通行时间和通行距离，继而计算得到各个公交站点的交通通达性和城市中各个行政区划的交通通达性，在分析并消除空间自相关性之后，利用方差分析，最后得到城市各行政区划交通通达性的差异性，从差异性结果可以分析得到城市中基础设施分布公平性评价。本发明对城市中基础设施的分布公平性进行评价，能对城市基础设施规划提供决策支持。
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公开(公告)号：CN106600578B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201611034124.7
申请日：2016-11-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感影像的特征函数空间滤值回归模型并行化方法，本发明针对遥感影像数据回归建模过程中变量空间自相关性对模型的影响，提出采用特征函数空间滤值方法，通过将影像进行分块，利用搭建的并行计算集群进行分布式计算，最后将分块计算的结果返回给主节点汇总，通过对比串行和并行分别得到的回归模型拟合评价参数MSE、RMSE、R2、Adj.R2以及并行加速比S，验证基于遥感影像的特征函数空间滤值并行方法在空间统计回归建模中能够消除空间自相关影响，并有效提高计算效率。
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公开(公告)号：CN108241779B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201711479275.8
申请日：2017-12-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出一种基于遥感数据的地面PM2.5浓度特征向量空间滤值建模方法，包括数据获取与模型变量的选择，数据处理与匹配，由研究区国控点位置构建空间邻接矩阵，进行中心化并计算矩阵特征值和特征向量，从向量组中提取合适的特征向量作为PM2.5浓度的空间影响因子；得到PM2.5浓度的特征向量空间滤值回归模型，将提取的特征向量均插值为与AOD具有相同空间分辨率的栅格图像，带入特征向量空间滤值回归模型进行栅格计算，得到研究区内连续的PM2.5浓度空间分布模型。本发明针对地面国控点数量较少且分布不均的问题，选取分辨率较高且连续分布的遥感数据进行地面PM2.5浓度的反演可供大范围内PM2.5时空特征研究使用。
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公开(公告)号：CN106504325B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201610938649.7
申请日：2016-10-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种基于CUDA的DEM特征点提取并行化方法，首先对目前比较常用于DEM地形特征点提取的maximum z‑tolerance方法进行优化，得到改进maximum z‑tolerance方法，之后利用CUDA对改进的maximum z‑tolerance方法进行并行化处理，从而得到高精度高效率的DEM特征点提取并行化方法。本发明不仅完成了maximum z‑tolerance方法的优化，而且将并行技术CUDA应用于数字地形分析领域，在保证DEM特征点提取算法的精度情况下，提高了DEM地形特征点的提取效率，保证了多尺度DEM的生成效率，满足了实际应用中的尺度需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106600578A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611034124.7
申请日：2016-11-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10032 , G06T2207/20076 , G06T2207/30242
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感影像的特征函数空间滤值回归模型并行化方法，本发明针对遥感影像数据回归建模过程中变量空间自相关性对模型的影响，提出采用特征函数空间滤值方法，通过将影像进行分块，利用搭建的并行计算集群进行分布式计算，最后将分块计算的结果返回给主节点汇总，通过对比串行和并行分别得到的回归模型拟合评价参数MSE、RMSE、R2、Adj.R2以及并行加速比S，验证基于遥感影像的特征函数空间滤值并行方法在空间统计回归建模中能够消除空间自相关影响，并有效提高计算效率。
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公开(公告)号：CN106504325A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610938649.7
申请日：2016-10-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/05
CPC classification number: G06T17/05
Abstract: 本发明公开了一种基于CUDA的DEM特征点提取并行化方法，首先对目前比较常用于DEM地形特征点提取的maximum z-tolerance方法进行优化，得到改进maximum z-tolerance方法，之后利用CUDA对改进的maximum z-tolerance方法进行并行化处理，从而得到高精度高效率的DEM特征点提取并行化方法。本发明不仅完成了maximum z-tolerance方法的优化，而且将并行技术CUDA应用于数字地形分析领域，在保证DEM特征点提取算法的精度情况下，提高了DEM地形特征点的提取效率，保证了多尺度DEM的生成效率，满足了实际应用中的尺度需求。
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公开(公告)号：CN110070018A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910295923.7
申请日：2019-04-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种结合深度学习的地震灾害场景识别方法，获取震后场景的遥感图像后进行切片处理，然后进行扩展得到用于深度学习的数据，使用对单点多盒探测器目标检测器方法SSD的改进方案来进行地震场景的深度学习以及识别，所述对单点多盒探测器目标检测器方法SSD的改进方案，包括对网络进行修改，将第十六层卷积层加上一个ReLU激活函数，将第十九层卷积层加上一个ReLU激活函数以及maxpooling池化层，得到修改后的模型。本发明针对地震场景复杂且种类多样的问题，将传统的地震场景识别与深度学习相结合，能够在复杂场景快速而准确地识别地震场景，满足了实际应用中的精度需求和速度需求。
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公开(公告)号：CN110110025B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201910358590.8
申请日：2019-04-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 一种基于特征向量空间滤值的区域人口密度模拟方法，包括获取区域矢量文件和统计数据，选择特征向量空间滤值法，以区域夜间灯光平均亮度作为自变量，选择辅助自变量；根据区域矢量文件对遥感夜间灯光影像进行处理，计算区域总亮度和平均亮度；建立邻接关系，得到空间邻接矩阵并进行中心化，计算矩阵特征值和特征向量；提取合适的特征向量作为夜光亮度的空间影响因子，添加到自变量中，求解回归系数，得到人口密度的特征向量空间滤值回归模型，根据模型实现区域人口密度模拟。本发明能够有效消除空间异质性和空间自相关性对人口密度分布的影响，采用自动化手段替代人工统计，节约人力物力，对于城市化智能监测、环境污染检测等应用具有重要意义。
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公开(公告)号：CN107944194B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201711353830.2
申请日：2017-12-15
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于矢量网络的地形湿度指数模拟方法，首先利用DEM生成规则三角面的矢量网络，然后利用三角面网络TFN算法从矢量网络上获取汇水累积量，之后利用一种新算法从矢量网络上获得坡向和坡度，最后将由汇水累积量和坡向计算得到的单位汇水面积SCA和坡度相结合模拟地形湿度指数。本发明不仅提出了一种新的坡向和坡度计算方法，而且将其与TFN算法相结合得到了一种新的地形湿度指数模拟方法，提高了地形湿度指数的模拟精度，保证了土壤湿度的合理分布，满足了实际应用中的精度需求。
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