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公开(公告)号：CN116664959A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310935333.2
申请日：2023-07-28
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/36 , G06V10/34 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于多源卫星遥感的无样本农作物分类方法及装置，包括：获取研究区对应的当前雷达影像数据集和当前光学影像数据集，以构建当前时间序列影像数据集；通过农作物分类模型基于当前时间序列影像数据集确定农作物分类提取结果；农作物分类模型是基于历史时间序列影像数据集和农作物样本训练得到的，历史时间序列影像数据集是融合历史雷达影像数据集和历史光学影像数据集构建得到的，农作物样本是利用无监督分类模型基于历史时间序列影像数据集生成的。本发明不仅可以显著提高农作物分类的准确度和稳定性，而且无需耗费较多时间成本用于构建训练农作物分类模型所需的样本，从而显著提高农作物分类模型的训练效率。
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公开(公告)号：CN117148350B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311403787.1
申请日：2023-10-27
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司 , 南京航天宏图信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于SAR图像的地表温度空间降尺度方法、装置及设备，涉及图像处理技术领域，包括：对多源卫星遥感数据进行预处理得到目标多源卫星遥感数据；基于SAR图像数据和土地覆被数据构建第一分辨率的训练输入要素特征和第二分辨率的待预测输入要素特征；利用训练输入要素特征和陆地表面温度数据对初始空间降尺度模型进行训练，通过目标空间降尺度模型基于待预测输入要素特征确定初始地表温度估算结果进行残差校正得到目标地表温度估算结果。本发明不仅可以在高云量等恶劣天气条件下实现地表温度估计，还提高了地表温度产品的空间分辨率，大大提高了地表温度产品的利用效率。
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公开(公告)号：CN117148350A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311403787.1
申请日：2023-10-27
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司 , 南京航天宏图信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于SAR图像的地表温度空间降尺度方法、装置及设备，涉及图像处理技术领域，包括：对多源卫星遥感数据进行预处理得到目标多源卫星遥感数据；基于SAR图像数据和土地覆被数据构建第一分辨率的训练输入要素特征和第二分辨率的待预测输入要素特征；利用训练输入要素特征和陆地表面温度数据对初始空间降尺度模型进行训练，通过目标空间降尺度模型基于待预测输入要素特征确定初始地表温度估算结果进行残差校正得到目标地表温度估算结果。本发明不仅可以在高云量等恶劣天气条件下实现地表温度估计，还提高了地表温度产品的空间分辨率，大大提高了地表温度产品的利用效率。
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公开(公告)号：CN116664959B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310935333.2
申请日：2023-07-28
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/36 , G06V10/34 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于多源卫星遥感的无样本农作物分类方法及装置，包括：获取研究区对应的当前雷达影像数据集和当前光学影像数据集，以构建当前时间序列影像数据集；通过农作物分类模型基于当前时间序列影像数据集确定农作物分类提取结果；农作物分类模型是基于历史时间序列影像数据集和农作物样本训练得到的，历史时间序列影像数据集是融合历史雷达影像数据集和历史光学影像数据集构建得到的，农作物样本是利用无监督分类模型基于历史时间序列影像数据集生成的。本发明不仅可以显著提高农作物分类的准确度和稳定性，而且无需耗费较多时间成本用于构建训练农作物分类模型所需的样本，从而显著提高农作物分类模型的训练效率。
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