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公开(公告)号：CN116089561B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310383653.1
申请日：2023-04-12
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/28 , G06F18/24 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种植被功能型数据集构建方法、装置、电子设备和介质，该方法包括：基于时空精度均大于预定精度的历史土地覆盖制图产品、当前土地覆盖制图产品和未来土地覆盖模拟产品，生成初始土地覆盖产品数据集；基于预先获取的多源参考数据集，对初始土地覆盖产品数据集中的土地覆盖数据执行植被功能型转换处理，获得植被功能型数据集，由于生成的初始土地覆盖产品数据集中集成有精度高、时间跨度长的土地覆盖数据，因此，基于该初始土地覆盖产品数据集构建的植被功能型数据集也同样集成了精度高、时间跨度长的植被功能型数据。本发明能够实现高精度、长时序的植被功能型数据集的构建。
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公开(公告)号：CN116310862A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310109679.7
申请日：2023-02-02
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本文提供了一种基于遥感的农作物监测估产方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：当目标区域中农作物播种后，按照预定计划采集陆地卫星地表反射率影像；根据采集的陆地卫星地表反射率影像，确定目标区域中农作物在采集时段的物候特征；将目标区域中农作物在采集时段的物候特征输入预训练的农作物类型识别模型中，得到目标区域中农作物类型；基于目标区域中任一农作物类型在采集时段的标准物候特征，对任一农作物类型在采集时段的物候特征进行监测，得到监测结果；基于目标区域中任一农作物类型在采集时段的物候特征，对任一农作物类型的农作物估产。本文能够有效利用遥感数据，提前监测和估测农作物产量，进而服务农业生产。
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公开(公告)号：CN115995044B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310298839.7
申请日：2023-03-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/56 , G06V10/764
Abstract: 本文提供一种生态工程全类型绿化措施的监控方法及装置，运行于云处理平台，方法包括：获取目标领域内生态工程实施区域矢量图及土地覆盖类型分布图，土地覆盖类型分布图包括年度土地覆盖类型分布图及日度土地覆盖类型分布图；识别年度土地覆盖类型分布图，得到生态工程的全类型绿化措施及其绿化区域和实施年份；识别实施年份内的日度土地覆盖类型分布图，得到各类型绿化措施的详细实施时间；将生态工程全类型绿化措施、绿化区域、实施年份及详细实施时间与生态工程实施区域矢量图进行叠置处理，得到目标领域内生态工程实施信息的空间分布图。本文能够对目标领域内生态工程实施的全类型绿化措施、绿化区域、实施年份、详细实施时间进行协同监测。
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公开(公告)号：CN116089561A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310383653.1
申请日：2023-04-12
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/28 , G06F18/24 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种植被功能型数据集构建方法、装置、电子设备和介质，该方法包括：基于时空精度均大于预定精度的历史土地覆盖制图产品、当前土地覆盖制图产品和未来土地覆盖模拟产品，生成初始土地覆盖产品数据集；基于预先获取的多源参考数据集，对初始土地覆盖产品数据集中的土地覆盖数据执行植被功能型转换处理，获得植被功能型数据集，由于生成的初始土地覆盖产品数据集中集成有精度高、时间跨度长的土地覆盖数据，因此，基于该初始土地覆盖产品数据集构建的植被功能型数据集也同样集成了精度高、时间跨度长的植被功能型数据。本发明能够实现高精度、长时序的植被功能型数据集的构建。
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公开(公告)号：CN114202705A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202210141806.7
申请日：2022-02-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种光谱特征时间序列构建方法及系统，其中的方法包括：对用于数据融合的多源遥感影像进行预处理，并获取对应的预处理数据；基于预处理数据，根据预设时间间隔分别构建多源遥感影像的光谱特征时间序列；基于不同遥感影像的光谱特征时间序列构建用于不同遥感影像之间的转换模型；基于转换模型对目标光谱特征时间序列中存在数据缺失的时间节点进行缺失值补充；对缺失值补充后的光谱特征时间序列进行优化处理，获取基于多源遥感影像时空融合的光谱特征时间序列。利用上述发明能够实现多源遥感影像时空融合的光谱特征时间序列构建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112669976A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110288401.1
申请日：2021-03-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于生态环境变化的人群健康评估方法及系统，其中的方法包括：对获取的统计年鉴数据进行像素化处理，以获取与统计年鉴数据对应的矢量边界数据；基于矢量边界数据、与统计年鉴数据相对应的生态环境数据和历史疾病发病率数据，确定模型训练集数据和验证集数据；基于模型训练集数据和验证集数据，构建并训练人群健康预测模型；基于训练完成后的人群健康预测模型对人群进行对应疾病的健康预测。利用上述发明能够定量分析统计年鉴和生态环境对人群健康的影响，提高疾病发病率预测的准确度。
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公开(公告)号：CN118779824A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410779364.8
申请日：2024-06-17
Abstract: 本发明涉及一种基于多源异构地球大数据融合的城乡聚落融合模式转型的时空无缝监测方法，目的是解决目前城乡聚落融合模式的协同观测空缺的技术问题，技术方案为：搜集地球大数据，进行数据预处理，采用随机森林分类器的机器学习算法，生产出时空无缝的城乡聚落类型图谱；揭示城乡间聚落类型变化和人口移动的轨迹分析，进行城乡聚落融合模式识别，采用时序变化检测方法，确定城乡聚落融合模式转型的发生年份、时序轨迹、发生频率；本发明集成已有多源异构地球大数据、机器学习方法，可进行全类型城乡聚落融合模式转型的时空无缝监测，具备长时间序列拓展与精细刻画空间分布的能力，能够丰富已有土地调查体系为国家城乡融合调控决策提供扎实数据。
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公开(公告)号：CN115995044A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310298839.7
申请日：2023-03-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/56 , G06V10/764
Abstract: 本文提供一种生态工程全类型绿化措施的监控方法及装置，运行于云处理平台，方法包括：获取目标领域内生态工程实施区域矢量图及土地覆盖类型分布图，土地覆盖类型分布图包括年度土地覆盖类型分布图及日度土地覆盖类型分布图；识别年度土地覆盖类型分布图，得到生态工程的全类型绿化措施及其绿化区域和实施年份；识别实施年份内的日度土地覆盖类型分布图，得到各类型绿化措施的详细实施时间；将生态工程全类型绿化措施、绿化区域、实施年份及详细实施时间与生态工程实施区域矢量图进行叠置处理，得到目标领域内生态工程实施信息的空间分布图。本文能够对目标领域内生态工程实施的全类型绿化措施、绿化区域、实施年份、详细实施时间进行协同监测。
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公开(公告)号：CN115810148A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211440703.7
申请日：2022-11-17
Applicant: 农业农村部大数据发展中心 , 清华大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明的实施例提供一种作物类型图像生成方法及装置，属于图像处理技术领域，该方法包括：获取作物类型图像生成所需的遥感数据，然后将所述遥感数据输入到训练后的长短期记忆人工神经网络LSTM模型中，得到所述训练后的LSTM模型输出的作物类型图像。该方法通过使用训练后的LSTM模型处理遥感数据来获取作物类型图像，不仅能够节省时间和人力，还能够充分挖掘不同作物类型在遥感数据中的时相变化。
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公开(公告)号：CN114201692B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210150097.9
申请日：2022-02-18
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537
Abstract: 本发明提供一种作物类型样本的采集方法及装置，包括如下步骤：从社交网络数据平台获取带位置信息的样本数据；根据文本数据中的位置信息，对文本数据进行矢量转化处理得到文本矢量数据，以及获取与位置信息对应的遥感数据；分别根据文本矢量数据计算样本数据的位置置信度、根据遥感数据计算样本数据的光谱置信度和根据图片数据计算样本数据的图像匹配度；基于预设样本筛选规则，根据样本数据的位置置信度、光谱置信度和图像匹配度判断样本数据的可用性。利用本发明能够解决目前获取样本点的方式存在费时费力、无法获取历史样本、准确性存疑以及范围限制等问题。
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