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公开(公告)号：CN114519821B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210156692.3
申请日：2022-02-21
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明提出一种绿色健康植被遥感识别指数的构建方法，其步骤为：通过云平台获取光学卫星影像的地表反射率图像，并利用光谱采集软件采集绿色健康植被、枯萎落叶植被以及其他地物样本的光谱信息；分析绿色健康植被与枯萎落叶植被及其他地物在卫星影像中的光谱差异，得出绿色健康植被在近红外波段上呈现高反射率、在红色波段和短波红外波段呈现低反射率，据此构建绿色健康植被遥感指数算法，并确定绿色健康植被指数识别绿色健康植被的阈值。本发明解决了绿色健康植被与枯萎落叶植被难以准确区分的技术问题，为实现绿色健康植被空间分布制图、病虫害监测等提供了技术方案和理论支撑。
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公开(公告)号：CN114519821A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210156692.3
申请日：2022-02-21
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/10 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明提出一种绿色健康植被遥感识别指数的构建方法，其步骤为：通过云平台获取光学卫星影像的地表反射率图像，并利用光谱采集软件采集绿色健康植被、枯萎落叶植被以及其他地物样本的光谱信息；分析绿色健康植被与枯萎落叶植被及其他地物在卫星影像中的光谱差异，得出绿色健康植被在近红外波段上呈现高反射率、在红色波段和短波红外波段呈现低反射率，据此构建绿色健康植被遥感指数算法，并确定绿色健康植被指数识别绿色健康植被的阈值。本发明解决了绿色健康植被与枯萎落叶植被难以准确区分的技术问题，为实现绿色健康植被空间分布制图、病虫害监测等提供了技术方案和理论支撑。
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公开(公告)号：CN114266968A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111544053.6
申请日：2021-12-16
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/56 , G06K9/62 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种城市不同土地覆盖类型遥感自动解译方法，其步骤为：首先，通过云计算平台获取X年的N幅Landsat卫星影像的地表反射率图像，并利用光谱采集软件采集城市不同土地覆盖类型的光谱信息；其次，分析不同地物之间的光谱差异，确定识别城市不同土地覆盖类型的有效光谱波段及其图像合成方案；然后，创建蓝色彩钢板房遥感指数、红色不透水面遥感指数；再基于数据处理后的各种图像和阈值，创建城市不同土地覆盖类型遥感解译模型，实现城市不同土地覆盖类型的快速分类；最后对分类结果进行孤立像元合并处理，得到城市不同土地覆盖类型图。本发明提出的城市不同土地覆盖类型遥感解译模型，可实现全球尺度上的城市用地类型的自动识别制图。
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公开(公告)号：CN115902928A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211390846.1
申请日：2022-11-07
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Sentinel‑2光学卫星影像的蓝色参棚遥感识别方法，其步骤为：首先，对蓝色参棚生命周期内的光学卫星影像进行预处理得到地表反射率图像，并利用光谱采集工具采集蓝色参棚和其他地物的光谱；其次，分析蓝色参棚与其他地物的光谱特征及差异，以确定用于识别蓝色参棚的有效光谱波段；然后，基于函数模型扩大蓝色参棚与其他地物的光谱特征差异，即创建蓝色参棚第一遥感指数和蓝色参棚第二遥感指数；最后，基于分层分类思想，利用蓝色参棚第一遥感指数、蓝色参棚第二遥感指数、红光波段、近红外波段构建蓝色参棚自动识别模型，实现蓝色参棚的遥感精准自动识别。本发明可有效识别蓝色参棚，抑制蓝色屋顶建筑造成的识别干扰。
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公开(公告)号：CN111104896A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911310121.5
申请日：2019-12-18
Applicant: 河南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了一种基于Sentinel-1微波卫星影像的陆表水自动识别方法，其步骤为：首先，利用Sentinel-1微波卫星影像获得SSWI图像；其次，利用构建的SSWI陆表水识别模型对SSWI图像进行处理，得到陆表水-非陆表水二值图像；然后，获取历史数天的陆表水-非陆表水二值图像，并计算陆表水被Sentinel-1微波卫星观测的概率，根据概率获得正掩膜图像；再利用二次判别模型对陆表水-非陆表水二值图像进行修正；最后，对正掩膜图像进行取反操作后与陆表水-非陆表水二值图像相乘，再与修正后的陆表水-非陆表水二值图像进行拼接，得到陆表水的空间分布。本发明在船舶及云雨天气干扰背景下，能够有效提高陆表水的识别精度，实现了陆表水自动化识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113936226B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202111393831.6
申请日：2021-11-23
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于遥感云计算的全球冰川搜索识别方法，其步骤为：通过云计算平台获取夏季光学卫星影像的地表反射率图像，并利用光谱采集软件采集冰川和其他地物的光谱信息；分析冰川光谱与其他地物光谱的差异，确定识别冰川的有效光谱波段及其阈值；构建冰川指数算法，并确定冰川指数的阈值以区分冰川与非冰川；基于冰川指数算法计算研究区内夏季的每幅卫星影像的冰川指数图像，然后采用中值合成算法得到夏季冰川指数图像的中值合成图像；利用冰川的有效光谱波段及其阈值、冰川指数中值合成图像及其阈值构建冰川自动识别模型，实现冰川分布的遥感自动识别制图。本发明提出冰川遥感识别模型，可实现全球冰川分布的遥感精准、自动识别。
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公开(公告)号：CN114283335A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111610579.X
申请日：2021-12-27
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/10 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种历史时期遥感识别精度验证制备方法，其步骤为：根据地表目标遥感识别结果分布图布，采用随机抽样方法布设样本框；对于每个样本框，基于空间分辨率优于1米的高清卫星影像对地物边界进行矢量化，并结合历史资料、影像特征、识别结果分布图综合解译确认每个地物矢量多边形的类型属性；将解译得到的地物矢量多边形数据转成栅格数据，其空间分辨率与识别结果分布图的空间分辨率一致；最后采用混淆矩阵精度验证方法开展精度验证，并使用精度数据对目标地物面积数据进行修正。本发明提出的遥感识别精度验证制备流程，具有操作简便、高效，精度数据客观、科学的优势，解决了历史时期精度验证样本无法实地调研获取的难题。
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公开(公告)号：CN112101256A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010995102.7
申请日：2020-09-21
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于云平台的耦合主被动遥感影像的大蒜作物识别方法，其步骤为：首先，基于大蒜物候特征获得光学卫星遥感影像，并结合大蒜的地理坐标信息构建大蒜光学影像识别决策树模型，进而得到大蒜光学分布图；其次，基于合成孔径雷达卫星获得大蒜、冬小麦的雷达影像特征，并结合大蒜的地理坐标信息构建大蒜雷达影像识别决策树模型，进而得到大蒜雷达分布图；最后，对大蒜光学分布图、大蒜雷达分布图进行耦合，即选取两种分布图的交集，完成大蒜遥感识别制图。本发明综合利用了光学卫星影像和合成孔径雷达影像的优势，解决了大蒜与冬小麦不易区分的技术难题，实现了基于云平台的地理空间大区域尺度上大蒜分布遥感精准自动识别。
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公开(公告)号：CN114283335B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202111610579.X
申请日：2021-12-27
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种历史时期遥感识别精度验证制备方法，其步骤为：根据地表目标遥感识别结果分布图布，采用随机抽样方法布设样本框；对于每个样本框，基于空间分辨率优于1米的高清卫星影像对地物边界进行矢量化，并结合历史资料、影像特征、识别结果分布图综合解译确认每个地物矢量多边形的类型属性；将解译得到的地物矢量多边形数据转成栅格数据，其空间分辨率与识别结果分布图的空间分辨率一致；最后采用混淆矩阵精度验证方法开展精度验证，并使用精度数据对目标地物面积数据进行修正。本发明提出的遥感识别精度验证制备流程，具有操作简便、高效，精度数据客观、科学的优势，解决了历史时期精度验证样本无法实地调研获取的难题。
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公开(公告)号：CN111126234B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201911311665.3
申请日：2019-12-18
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多源卫星影像的船舶自动识别方法，其步骤为：首先，对微波卫星采集的Sentienl‑1微波卫星影像进行预处理，得到Sentienl‑1船舶指数图像，以此构建Sentienl‑1船舶识别模型，获得船舶‑非船舶二值图像；其次，对Landsat‑8光学卫星采集的年度改进归一化差异水体指数图像进行处理得到水掩膜图像；然后对数字高程模型卫星采集的数字高程模型坡度图像进行处理得到坡度掩膜图像；最后，利用水掩膜图像和坡度掩膜图像对船舶‑非船舶二值图像做掩膜运算，完成船舶识别。本发明提出了Sentinel‑1船舶遥感识别指数，并结合光学卫星影像、微波卫星影像、DEM影像的优势，提高了船舶识别的精度，实现了多源卫星影像耦合的船舶自动化识别。
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