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公开(公告)号：CN112348951B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011373060.X
申请日：2020-11-30
Applicant: 长春工程学院
Abstract: 本发明提供一种面向异质遥感影像内容的数字高程数据重建方法，建立了遥感影像内容异质描述算子，基于该算子对遥感影像内容之间的差异进行描述，进而利用这些差异描述和遥感影像本身特征来建立一个回归预测模型，实现大面积区域数字高程数据重建。利用本发明专利，可以使得回归预测模型较好的适应影像内容之间的异质性，使得模型能够在影像内容存在较大差异的情况下获得较好的预测结果，实现面向异质遥感影像内容的大面积区域数字高程数据重建。
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公开(公告)号：CN113568256A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110724881.1
申请日：2021-06-29
Applicant: 长春工程学院
Abstract: 本发明提供一种基于地理信息系统的遥感影像处理装置，其结构包括，控制盒、电源端、处理端、传输块、拍摄器，控制盒与电源端为一体，处理端与电源端进行通电连接，本发明由拍摄器所装有的固定轴能提升镜头块的固定效果从而镜头块所装有的扩张块与伸缩体能在设备进行工作或者静止时进行相应的伸缩活动以至于扩张块在设备工作时能将自身的处理块在活动槽内进行扩张从而达到根据内部擦拭块的海绵垫进行对镜头的擦拭效果达到干燥与光洁的效果并且通过活动轮能够平衡自身的稳定性以至于能防止水分子的侵蚀产生的模糊现象降低影像的利用价值同时提升在静止时的密闭效果防止镜头与外界持续接触中产生的故障等现象。
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公开(公告)号：CN107944484A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711146136.3
申请日：2017-11-17
Applicant: 长春工程学院
CPC classification number: G06K9/6218 , G06K9/0063
Abstract: 本发明提供一种基于范围能量差的高分辨率遥感影像聚类方法，属于遥感数据分析领域，具体涉及一种高分辨率遥感影像聚类方法。本发明通过迭代的计算高分辨率遥感影像中一个像元与其周边第一范围和第二范围区域内所有像元的能量差，来确定像元最终的类目值，最终将高分辨率遥感影像进行聚类。本发明解决了现有技术获得的聚类结果会存在大量的杂点、聚类准确率不高的问题。本发明可运用于遥感影像数据处理。
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公开(公告)号：CN113506228B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110787877.X
申请日：2021-07-13
Applicant: 长春工程学院
Abstract: 本发明提供一种建筑物的三维点云异常点删除方法，建立了尺度内最近点列表算子和空间差异矢量关系描述算子，对一个点与其邻近点在一定尺度内的空间关系进行了描述，并基于该描述实现了对建筑物的三维点云异常点删除。可以在一定尺度范围内，发现一个空间点与其邻域点在空间关系上，并选择寻找在空间关系上的异常情况，基于该异常实现异常点的发现和删除；克服了传统利用统计上的均值、聚类对调整异常点坐标进行删除等方法存在的缺欠，避免了降低异常点对后期模型的影响，降低建筑部边界的空间信息量，引起建筑物边角位置出现圆润化、建筑物表面出现波浪状起伏的状况，使得模型细节效果明显下降。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112270236A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011128315.6
申请日：2020-10-21
Applicant: 长春工程学院
Abstract: 本发明公开一种基于渐变尺度间隔变化规律算子的遥感影像植被分类方法，建立了一种渐变尺度的间隔变化规律算子，该算子可以从无方向特定亮度间隔和多种尺度上描述不同植被在遥感影像中体现的特征，进而利用一个支持向量机模型学习这些特征获得分类模型，利用渐变尺度的间隔变化规律算子和分类模型可以获得遥感影像的分类结果。利用本发明专利可以规避特定尺度、特定方向给分类带来的影响，从植被特定亮度像元在影像上的间隔特征和尺度上的变化特征来展现植被在遥感影像上的特征，进而利用这些特征提高的遥感影像植被分类的精度。
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公开(公告)号：CN108154138A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201810051779.8
申请日：2018-01-19
Applicant: 长春工程学院
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00657
Abstract: 本发明提供一种在高分辨率遥感影像中识别东北红豆杉的方法，仅需要少量地面样本就可以实现在高分辨率遥感影像较高精度的识别东北红豆杉，充分利用遥感影像低成本覆盖面积较大的优点，可以针对东北红豆杉的特有特征基于较少的样本将东北红豆杉从遥感影像中识别出来，并获得较好的识别质量，具有较高的社会价值和经济价值。
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公开(公告)号：CN118364129A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410648244.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 长春工程学院
IPC: G06F16/583 , G06V20/17 , G06V10/42 , G06V10/46
Abstract: 基于全局线夹角向量的滑雪场无人机遥感影像检索方法，它属于无人机遥感影像检索技术领域。本发明的目的是为了提高滑雪场无人机遥感影像的检索速度和准确率。本发明首先对基准影像进行预处理，确定出雪道位置、轮廓和大致走向；然后对雪道对应的线性区域进行细化，应用渐进概率霍夫变换提取线段，根据线段长度阈值剔除不满足长度要求的线段，并根据其所在直线的斜率和截距筛选出非有效的线段，从提取到的线段中删除非有效线段，得到雪道对应的有效线段集合；最后对有效线段集合中任意两条线段求夹角，并对夹角进行排序形成夹角特征向量，以夹角特征向量为依据进行高效的图像检索。本发明方法可以应用于滑雪场无人机遥感影像检索。
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