-
公开(公告)号：CN114639014B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202210151368.2
申请日：2022-02-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于高分辨率遥感影像的NDVI归一化方法。首先对遥感影像进行一系列预处理，然后将高分辨率待归一化反射率数据降采样至中分辨率参考数据的分辨率，根据中分辨率样本点对，求解得到线性回归方程的系数，再通过线性关系逐像元地计算得到待归一化数据各个像元的初步归一化结果，最后将同一区域、同一时间段内的初步归一化结果进行最大值合成，得到最终的归一化结果。本发明综合利用多源遥感数据，尽可能地消除了多源遥感数据存在的传感器以及成像条件等的差异，并且较好地解决了大范围多景影像镶嵌时拼接缝明显的问题，整个算法所需输入参数较少，运行效率较高，可以进行大范围的高分辨率NDVI产品生产。
-
公开(公告)号：CN116503677B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310768348.4
申请日：2023-06-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/17 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供一种湿地分类信息提取方法、系统、电子设备及存储介质，属于遥感影像处理技术领域，包括：融合预处理高分二号影像和预处理航拍影像得到融合影像；基于融合影像构建多尺度场景数据集，采用预设分类模型对多尺度场景数据集进行分类，对分类后的数据集扩充后融合多尺度特征模型，得到场景层次遥感影像湿地分类模型；对融合影像进行目视解译和数据增强，采用预设语义分割模型对解译增强后的数据进行分类，得到像元层次遥感影像湿地分类模型；综合两种分类模型，获取湿地分类信息。本发明通过综合利用高分影像和航空影像，从场景层级和像元层次分别进行精细化湿地分类信息提取，简化了分类算法的结构，运行效率高，且能大幅提高分类精度。
-
公开(公告)号：CN112700431A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202110032720.6
申请日：2021-01-11
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于遥感影像的洪水覆盖面的提取方法，包括如下步骤：S1：获取陆地卫星光学遥感影像数据，计算其历史水体分布概率，通过设置分布概率阈值，获得常年水域范围分布图；S2：获取卫星雷达遥感影像数据，在设定时间范围内，计算每个像元时间域的统计信息，采用统计阈值法计算现状水域分布图；S3：结合常年水域和现状水域范围对洪水覆盖类型进行分类，提取现时不同级别的洪水覆盖范围。本发明结合历史与现状水体分布划提取洪水覆盖面范围，可以快速且精确地获取现状洪水覆盖范围。
-
公开(公告)号：CN114639014A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210151368.2
申请日：2022-02-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于高分辨率遥感影像的NDVI归一化方法。首先对遥感影像进行一系列预处理，然后将高分辨率待归一化反射率数据降采样至中分辨率参考数据的分辨率，根据中分辨率样本点对，求解得到线性回归方程的系数，再通过线性关系逐像元地计算得到待归一化数据各个像元的初步归一化结果，最后将同一区域、同一时间段内的初步归一化结果进行最大值合成，得到最终的归一化结果。本发明综合利用多源遥感数据，尽可能地消除了多源遥感数据存在的传感器以及成像条件等的差异，并且较好地解决了大范围多景影像镶嵌时拼接缝明显的问题，整个算法所需输入参数较少，运行效率较高，可以进行大范围的高分辨率NDVI产品生产。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116503677A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310768348.4
申请日：2023-06-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/17 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供一种湿地分类信息提取方法、系统、电子设备及存储介质，属于遥感影像处理技术领域，包括：融合预处理高分二号影像和预处理航拍影像得到融合影像；基于融合影像构建多尺度场景数据集，采用预设分类模型对多尺度场景数据集进行分类，对分类后的数据集扩充后融合多尺度特征模型，得到场景层次遥感影像湿地分类模型；对融合影像进行目视解译和数据增强，采用预设语义分割模型对解译增强后的数据进行分类，得到像元层次遥感影像湿地分类模型；综合两种分类模型，获取湿地分类信息。本发明通过综合利用高分影像和航空影像，从场景层级和像元层次分别进行精细化湿地分类信息提取，简化了分类算法的结构，运行效率高，且能大幅提高分类精度。
-
公开(公告)号：CN112700431B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110032720.6
申请日：2021-01-11
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于遥感影像的洪水覆盖面的提取方法，包括如下步骤：S1：获取陆地卫星光学遥感影像数据，计算其历史水体分布概率，通过设置分布概率阈值，获得常年水域范围分布图；S2：获取卫星雷达遥感影像数据，在设定时间范围内，计算每个像元时间域的统计信息，采用统计阈值法计算现状水域分布图；S3：结合常年水域和现状水域范围对洪水覆盖类型进行分类，提取现时不同级别的洪水覆盖范围。本发明结合历史与现状水体分布划提取洪水覆盖面范围，可以快速且精确地获取现状洪水覆盖范围。
-
公开(公告)号：CN118447388A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410445124.4
申请日：2024-04-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请公开了森林碳储量遥感预测方法、装置。本方法考虑了森林碳储量与遥感植被指数、年度物候指标、年度影像统计值、地形特征指标、植被特征数据间的复杂的非线性关系，同时考虑空间效应的影响并将其以空间特征向量的形式加到机器学习模型中，能够更加准确地构建森林碳储量模型，从而提高森林碳储量预测的精度。
-
公开(公告)号：CN116381700A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310265544.X
申请日：2023-03-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种森林冠层高度遥感估测方法及计算机可读介质。本发明利用多个历史时刻森林区域近地面植被冠层高度数据作为真实标签数据，利用随机森林模型对星载激光雷达数据足印点位置的相对高度参数进行校正；利用多个历史时刻的被动光学遥感数据、合成孔径雷达数据、干涉雷达数据、地形数据计算多波段特征指标作为非环境变量，结合空间权重矩阵计算得到空间特征向量集构建环境变量集，将校正后的星载激光雷达数据足印点位置的植被冠层高度参数作为真实标签数据，构建优化后的轻量级梯度提升机器学习模型，实现基于空间滤值的森林冠层高度遥感估测。
-
公开(公告)号：CN113205565A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110393861.0
申请日：2021-04-13
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据的森林生物量遥感制图方法，该方法集成光学遥感数据、雷达遥感数据和地形数据，使用异速生长方程将样地调查数据转换为森林地上生物量，利用逐步回归与随机森林方法对遥感数据的指标进行筛选，建立多元线性回归和随机森林两种森林地上生物量模型，使用十折交叉验证方法得到的决定系数与均方根误差选取最佳模型，利用PALSAR‑2Forest/Non Forest产品得到森林掩膜完成森林地上生物量制图。本发明充分结合光学遥感和雷达遥感数据的优点，能够高效率、高精度地完成大范围生物量估算。此外，本发明根据决定系数与均方根误差指标选取最佳模型，在应用于不同区域森林生物量估测时可相应调整，模型准确性高。本发明通用性强，便于推广使用。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.015 seconds)
