公开(公告)号：CN115049920B

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202210408233.X

申请日：2022-04-19

Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司

Inventor： 张锐 ,  王宇翔 ,  范磊 ,  殷慧 ,  常莉莉

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 基于GEE结合生育期属性和面向对象的大区域作物提取方法，包括模型数据的输入，特征集合构建，特征优化，面向对象分割，卷积神经网络分类，结果输出。与传统的基于像素的农作物提取方法相比，结合物候的面向对象提取模型输入数据量小，对样本依赖程度低，将数据和知识相结合，降低遥感数据的不确定性，提高影像波段的利用率和计算效率，精度可提高7%。模型应用于我国西北、东北、华中、华东等不同地区，总体精度90%以上，漏检率和虚警率低于5%。技术流程和方法类似，将样本稍作改变，可以将IGrowth模型推广到林地、草地、湿地等自然资源变信息提取方面。

公开(公告)号：CN114863288B

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210780828.8

申请日：2022-07-05

Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司

Inventor： 沈鑫 ,  王宇翔 ,  范磊 ,  赵楠 ,  张锐 ,  关元秀 ,  高骞

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供了一种建筑物轮廓提取及规则化方法及装置，涉及遥感影像处理技术领域，具体为：对待分割多光谱影像的值域进行降位预处理，得到待分割影像；利用预先训练完成的语义分割模型对待分割影像进行处理，得到建筑物轮廓影像；对建筑物轮廓影像中建筑物轮廓进行优化；对优化后的建筑物轮廓进行规则化处理，得到建筑物边界。本申请提高了建筑物轮廓提取及规则化的便利性、实用性与准确性。

公开(公告)号：CN115049053A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210696678.2

申请日：2022-06-20

Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司

Inventor： 张锐 ,  王宇翔 ,  常莉莉 ,  范磊 ,  殷慧 ,  赵楠

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06N20/20 ,  G06N5/00 ,  G06F16/29 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开基于TabNet网络的黄土地区滑坡易发性评估方法，以典型黄土地区东南部滑坡易发区——山西省昕水河流域为研究区，利用历史滑坡目录，综合遥感、地面调查、基础地理等多源异构时空大数据选取12个滑坡调节因子，基于大数据和深度学习技术，利用TabNet深度学习网络开展滑坡易发性评价与降雨下的滑坡易发性结果分析。并利用混肴矩阵、准确率、ROC曲线等评价指标验证其性能，结果表明TabNet算法精度最高达到95.57％，说明可以为滑坡易发性的空间预测和分区提供新的、有前景的方法。

公开(公告)号：CN115049053B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202210696678.2

申请日：2022-06-20

Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司

Inventor： 张锐 ,  王宇翔 ,  常莉莉 ,  范磊 ,  殷慧 ,  赵楠

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20 ,  G06N5/01 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明公开基于TabNet网络的黄土地区滑坡易发性评估方法，以典型黄土地区东南部滑坡易发区——山西省昕水河流域为研究区，利用历史滑坡目录，综合遥感、地面调查、基础地理等多源异构时空大数据选取12个滑坡调节因子，基于大数据和深度学习技术，利用TabNet深度学习网络开展滑坡易发性评价与降雨下的滑坡易发性结果分析。并利用混肴矩阵、准确率、ROC曲线等评价指标验证其性能，结果表明TabNet算法精度最高达到95.57％，说明可以为滑坡易发性的空间预测和分区提供新的、有前景的方法。

公开(公告)号：CN115049920A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210408233.X

申请日：2022-04-19

Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司

Inventor： 张锐 ,  王宇翔 ,  范磊 ,  殷慧 ,  常莉莉

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 基于GEE结合生育期属性和面向对象的大区域作物提取方法，包括模型数据的输入，特征集合构建，特征优化，面向对象分割，卷积神经网络分类，结果输出。与传统的基于像素的农作物提取方法相比，结合物候的面向对象提取模型输入数据量小，对样本依赖程度低，将数据和知识相结合，降低遥感数据的不确定性，提高影像波段的利用率和计算效率，精度可提高7%。模型应用于我国西北、东北、华中、华东等不同地区，总体精度90%以上，漏检率和虚警率低于5%。技术流程和方法类似，将样本稍作改变，可以将IGrowth模型推广到林地、草地、湿地等自然资源变信息提取方面。

公开(公告)号：CN114863288A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210780828.8

申请日：2022-07-05

Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司

Inventor： 沈鑫 ,  王宇翔 ,  范磊 ,  赵楠 ,  张锐 ,  关元秀 ,  高骞

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供了一种建筑物轮廓提取及规则化方法及装置，涉及遥感影像处理技术领域，具体为：对待分割多光谱影像的值域进行降位预处理，得到待分割影像；利用预先训练完成的语义分割模型对待分割影像进行处理，得到建筑物轮廓影像；对建筑物轮廓影像中建筑物轮廓进行优化；对优化后的建筑物轮廓进行规则化处理，得到建筑物边界。本申请提高了建筑物轮廓提取及规则化的便利性、实用性与准确性。