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公开(公告)号:CN119437144A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411855122.9
申请日:2024-12-17
Applicant: 矿业大学(北京)内蒙古研究院
Abstract: 本发明公开了一种露天矿边坡变形监测预警装置及方法,所述装置包括固定座、支撑杆、支撑组件以及锥形杆,所述支撑组件包括推环、推杆、滑动杆以及支撑板,其中,所述支撑板为弧形板,所述支撑板的两侧对称滑动设置有连接板,所述连接板的输出端转动设置有连接块,利用多个滑动设置的支撑板以及滑动设置在支撑板上的连接板以及转动设置在连接板上的连接块能够形成一个可任意调节大小的监测杆,进而使得监测杆在监测时能够贴合在监测孔上,使得监测孔与监测杆之间不会存在间隙,进而避免因监测孔中的泥土掉落出现误报警的情况,且监测杆紧贴监测孔,使得边坡变形力可直接传递至监测杆上,使得监测结果更加准确。
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公开(公告)号:CN118887531A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410900305.1
申请日:2024-07-05
Applicant: 矿业大学(北京)内蒙古研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种多源遥感数据土壤水分反演方法和系统,包括:获取多种遥感数据并进行预处理,从不同数据源中提取土壤水分相关特征,并构建数据集,利用伪孪生网络结构进行特征提取和编码,采用卷积和交叉注意力机制增强特征表达,使用标记数据集对模型进行训练和验证,应用训练好的模型进行土壤水分反演,输出土壤水分反演结果。本发明的优点是:提高反演精度,增强空间解析度,减少不确定性,提升适用性,为资源管理和环境保护提供支持。
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公开(公告)号:CN118837301A
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202410814190.4
申请日:2024-06-24
Applicant: 矿业大学(北京)内蒙古研究院
IPC: G01N21/25 , G01N21/84 , G06V20/10 , G06V10/143
Abstract: 本申请提出一种植物多样性遥感监测与评估方法,自卫星遥感数据获得对应年度的每一期的遥感影像;对于每一期遥感影像,进行植被像素标定,去除非植被像素;计算9个光谱植被指数波段并进行归一化;将来自卫星遥感数据的10个光谱反射率波段和该9个归一化的光谱植被指数波段合成19个波段影像;将每个波段影像的像素取值整数化;整数化后的像素取值如果相同,则认为这两个像素属于同一物种;在每个转化后的波段影像上,通过滑动窗口,利用香农公式计算该波段上的物种香农熵;对该19个波段影像的物种香农熵取均值,得到该期遥感影像对应的植物多样性指数;对该年度的每一期的遥感影像对应的植物多样性指数取均值,得到该年度的植物多样性指数。
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公开(公告)号:CN119470419A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411492061.4
申请日:2024-10-24
Applicant: 矿业大学(北京)内蒙古研究院
Abstract: 本发明公开了一种矿区土壤重金属反演方法,包括以下步骤:对卫星遥感影像和无人机遥感影像进行粗匹配,获得粗匹配卫星子图;对粗匹配卫星子图和无人机遥感影像进行精匹配,获得精匹配卫星子图;将精匹配卫星子图输入至PGGAN模型,获得超分辨重建影像;将矿区土壤实测光谱数据重采样为与超分辨重建影像波段范围一致的光谱数据;对重采样后的矿区土壤实测光谱数据进行特征波段选取;利用选取的特征波段和矿区土壤实测重金属含量数据分别对PLSR模型、PCR模型和MLR模型进行训练,将反演精度最高的模型作为最终矿区土壤重金属反演模型;利用最终矿区土壤重金属反演模型对待检测矿区的重金属含量进行反演。本发明可以提高矿区土壤重金属反演的精确度。
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公开(公告)号:CN119399627A
公开(公告)日:2025-02-07
申请号:CN202411449419.5
申请日:2024-10-17
Applicant: 矿业大学(北京)内蒙古研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种遥感影像变化检测方法,属于遥感影像处理技术领域,包括以下步骤:获取待检测双时相遥感影像:其中,待检测双时相遥感影像包括前时相遥感影像和后时相遥感影像;将所述双时相遥感影像输入到预训练的改进型变化检测网络模型,获得双时相遥感影像的变化区域和变化类型;其中,所述改进型变化检测网络模型引入了Shuffled‑Sparse Attention模块和CFFEM模块。本发明可以可以提取更精细的边界信息,降低漏检率和错检率,提高模型泛化性。
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公开(公告)号:CN118887530A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410900040.5
申请日:2024-07-05
Applicant: 矿业大学(北京)内蒙古研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗融合特征和Transformer的矿区土地利用分类方法和系统,包括:将多光谱影像(MSI)和合成孔径雷达影像(SAR)数据应用于矿区土地利用分类。首先,对数据进行预处理和特征提取。然后,采用对抗学习机制融合特征,并引入GLCM纹理特征增强分类效果。接着,利用Transformer编码网络提高模型对全局和局部信息的处理能力。最后,通过交叉熵损失函数进行分类模型训练和优化。本发明的优点是:提高分类准确性和鲁棒性方面取得显著效果。
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