-
公开(公告)号:CN113159122A
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN202110280016.2
申请日:2021-03-16
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心 , 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于社交媒体图像数据的城市风貌分析方法,方法包括:获取社交媒体图像数据;对数据集的样本进行分类和去除噪声;使用卷积神经网络进行风貌学习;对样本不平衡问题进行处理;进行迁移学习;对风貌特征进行聚类;计算城市间的风貌距离;分析城市间的风貌相似性及城市的细粒度风貌。本发明将城市风貌编码为一组向量;解决了社交媒体图像分布的不均衡问题;利用城市风貌向量定义了城市风貌距离,使用该距离能分析出不同城市如何表象出风貌相似和风貌相近的,能分析出风貌距离和地理距离的相关性;使用城市风貌向量为嵌入向量的聚类方法,能够更细致地发现城市细粒度风貌。
-
公开(公告)号:CN113159122B
公开(公告)日:2022-03-15
申请号:CN202110280016.2
申请日:2021-03-16
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心 , 中南大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了基于社交媒体图像数据的城市风貌分析方法,方法包括:获取社交媒体图像数据;对数据集的样本进行分类和去除噪声;使用卷积神经网络进行风貌学习;对样本不平衡问题进行处理;进行迁移学习;对风貌特征进行聚类;计算城市间的风貌距离;分析城市间的风貌相似性及城市的细粒度风貌。本发明将城市风貌编码为一组向量;解决了社交媒体图像分布的不均衡问题;利用城市风貌向量定义了城市风貌距离,使用该距离能分析出不同城市如何表象出风貌相似和风貌相近的,能分析出风貌距离和地理距离的相关性;使用城市风貌向量为嵌入向量的聚类方法,能够更细致地发现城市细粒度风貌。
-
公开(公告)号:CN117576394A
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202311538263.3
申请日:2023-11-17
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种利用全局信息提升地类语义分割的方法,具体涉及地类语义分割技术领域,包括地类信息采集、样本划分、通用地类模型、露天矿识别模型、过滤重合、数据整合,通过构建矿区检测模型,获取图像全局语义信息,通过对遥感图像的分辨率的确定,设置降采样的比例值,得到通用地类模型分析样本,计算出地类语义分割结果A和地类语义分割结果B,使用通用地类模型作为辅助预测,融合两种模型结果,图斑轮廓,计算图斑对的重合率,过滤误检图斑,删除类别冲突的图斑对,对地类语义分割结果进行修正,将优化后的通用地类模型应用于遥感数据实际应用场景中,实现地类信息的快速提取和土地资源的高效管理。
-
公开(公告)号:CN118585589B
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202410623241.5
申请日:2024-05-20
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Abstract: 本发明提供了一种面向自然资源地表覆盖的像元光谱库构建方法,本发明基于国土三调或地理国情或其他自然资源地表覆盖空间矢量数据为基础,采用图斑筛选、像元采集点净化等方法,获得均质性较好的像元采集点,并形成包含时间、空间、光谱、标识等不同维度属性信息的像元光谱库。该方法不受高光谱影像辐射校正、大气校正中误差叠加影响,为自然资源地表覆盖精细识别提供了海量像元光谱库。
-
公开(公告)号:CN118585589A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410623241.5
申请日:2024-05-20
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Abstract: 本发明提供了一种面向自然资源地表覆盖的像元光谱库构建方法,本发明基于国土三调或地理国情或其他自然资源地表覆盖空间矢量数据为基础,采用图斑筛选、像元采集点净化等方法,获得均质性较好的像元采集点,并形成包含时间、空间、光谱、标识等不同维度属性信息的像元光谱库。该方法不受高光谱影像辐射校正、大气校正中误差叠加影响,为自然资源地表覆盖精细识别提供了海量像元光谱库。
-
公开(公告)号:CN112017178A
公开(公告)日:2020-12-01
申请号:CN202010936212.6
申请日:2020-09-08
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双时相差值图像法的遥感图像区域变化检测方法,包括步骤:构建包括差值图像生成模块、特征提取网络、提案区生成网络、对齐层与变化区域检测模块的卷积神经网络模型,输入训练样本数据,初始化并采用端到端的方式训练卷积神经网络模型;输入待检测遥感图像,获得变化区域检测结果。其显著效果是:有效解决了出现错误变化、伪变化的问题;减少了池化带来的特征不重合,能够大大地提高了检测精度和kappa系数。
-
-
-
-
-