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[发明专利]基于深度学习的遥感影像植被指数自动筛选方法及系统-CN202310766990.9在审
发明人：杨易鑫;李敏;乔志远;宋宇;盖彦锋;邵国文;张军杰;王振宇 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：一种基于深度学习的遥感影像植被指数自动筛选方法及系统，通过包括影像采集融合模块、模型构建训练模块、筛选模块、统计输出模块的自动筛选系统，结合植被指数与深度学习方法，通过对相关数据的融合和模型数据集的设计，最终实现了遥感影像植被指数的自动筛选，获得精度较高的植被数量和面积指标。在一定程度上解决了植被指数筛选的效率问题，提高了植被指数的自动化筛选效果。
基于深度学习遥感影像植被指数自动筛选方法系统

[发明专利]一种基于残差金字塔网络的遥感影像水体自动提取方法-CN201911248364.0有效
发明人：喻文勇;贾祎琳;王海波;齐建超;曹琼;马若琳 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明是一种基于残差金字塔网络的遥感影像水体自动提取方法，方法包含五个步骤：步骤一：准备训练样本集；步骤二：进行样本扩充；步骤三：构造带权重损失函数；步骤四：构建残差金字塔网络；步骤五：训练残差金字塔网络；步骤六：提取影像水体。本发明克服了现有技术的不足，很好地解决了遥感影像水体提取现有方法的不足，自动化程度、水体检测精度、模型普适性均较高，能够大幅度降低人工成本，因此该方法可以应用于河湖库的检测、调查与监管中，具有广阔的应用前景和价值。
一种基于金字塔网络遥感影像水体自动提取方法

[发明专利]一种基于残差网络的遥感影像建筑物自动提取方法和系统-CN201911043355.8有效
发明人：王海波;公雪霜;王冰冰;齐建超;曹琼;邵俊 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差网络的遥感影像建筑物自动提取方法和系统，该方法包括：构建训练样本数据集；对训练样本数据集中的样本进行扩充，得到扩充后的训练样本数据集；构建用于遥感影像建筑物自动提取的待训练残差网络模型；根据扩充后的训练样本数据集中的训练样本，对待训练残差网络模型进行训练，得到网络参数；根据得到的网络参数，对待训练残差网络模型进行参数更新，得到训练残差网络模型；根据训练残差网络模型，对测试数据进行建筑物检测。本发明实现了对建筑物的自动化提取，降低了解译成本，提高了解译效率。
一种基于网络遥感影像建筑物自动提取方法系统

[发明专利]一种基于地物分类掩膜的遥感影像色彩纠正方法-CN201911248591.3有效
发明人：齐建超;王海波;曹琼;贾祎琳;邓超;尤江彬 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T5/40 文献下载
摘要：一种基于地物分类掩膜的遥感影像色彩纠正方法，包含步骤如下：步骤一：准备遥感影像及其对应的云掩膜、建筑物掩膜、水体掩膜影像数据；步骤二：分别统计遥感影像非云区域建筑物、水体及其他地物的直方图；步骤三：统计遥感影像的云盖率、非云区域建筑物与其他地物的像素比例以及水体与其他地物的像素比例；步骤四：根据云盖率以及非云区域建筑物、水体和其他地物的像素比例调整遥感影像非云区域的直方图；步骤五：根据调整后的遥感影像非云区域直方图对原图像整体进行线性拉伸；步骤六：对线性拉伸后的影像进行幂指数变换得到色彩纠正后的遥感影像。本发明的方法自动化程度高、鲁棒性好、原理简捷，能够提高大规模遥感影像生产效率。
一种基于地物分类遥感影像色彩纠正方法

[发明专利]一种基于深度卷积神经网络模型的遥感影像处理及检测方法-CN201911268507.4有效
发明人：王海波;雷玉飞;齐建超;喻文勇;吴郡;冯鹏 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：一种基于深度卷积神经网络模型的遥感影像处理及检测方法，通过直接将遥感图像的每个像素按照图像中表达的语义含义进行土地分类，并将覆盖同一地表区域、多时相遥感图像的分类结果进行对比，对每一张图片上的每一个像素点按照图像中表达的语义含义进行土地分类，再对不同时相遥感影像进行对比，得到每个像素对应类别的变化情况，最终根据变化情况提取所需的信息，方法流程清晰，时效性强，处理精度高。
一种基于深度卷积神经网络模型遥感影像处理检测方法

[发明专利]一种基于多层感知机的遥感影像色彩评价方法和系统-CN201911043344.X有效
发明人：王海波;尤江彬;徐文;喻文勇;王巍霖;李晓进 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层感知机的遥感影像色彩评价方法和系统，该方法包括：构建携带有标签信息的遥感影像缩略图样本库；对遥感影像缩略图样本库中的各缩略图样本进行特征提取；构建用于二分类的待训练多层感知机神经网络模型；根据遥感影像缩略图样本库中的各缩略图样本和提取的特征，对待训练多层感知机神经网络模型进行训练，得到网络参数；根据得到的网络参数，对待训练多层感知机神经网络模型进行参数更新，得到多层感知机神经网络模型；根据多层感知机神经网络模型，对待测试遥感影像进行色彩评价。通过本发明实现了对遥感影像的自动检测识别，给出了色彩是否正常的预测结果。
一种基于多层感知遥感影像色彩评价方法系统

[发明专利]一种基于云腌膜和MSR的遥感影像色彩纠正方法及系统-CN201911229175.9有效
发明人：贾祎琳;齐建超;王海波;尤江彬;雷玉飞;王巍霖 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于云腌膜和MSR的遥感影像色彩纠正方法及系统，步骤一：利用云腌膜，重建遥感影像；步骤二：利用MSR方法，处理遥感影像；步骤三：计算Dynamic值；步骤四：最大最小值拉伸，生成色彩纠正结果。本发明克服了现有技术的不足，很好地解决了遥感影像的偏色、色彩对比度的不足、普通纠正引起的过曝等问题，自动化程度、方法普适程度、色彩还原程度均较高，能够大幅度降低人工色彩纠正处理成本，该方法可以应用于大量遥感影像的色彩纠正中，具有广阔的应用前景和价值。
一种基于云腌膜 msr 遥感影像色彩纠正方法系统

[发明专利]一种基于对抗神经网络模型的遥感图像处理方法及系统-CN201911269701.4有效
发明人：公雪霜;曹琼;王海波;王冰冰;王巍霖;冯鹏 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：一种基于对抗神经网络模型的遥感图像处理方法及系统，通过利用包含同种地物标记的卫星遥感图像及标准遥感图像作为训练数据构建对抗神经网络模型，再对模型进行反复训练更新，可获取接近标准遥感图像的卫星遥感图像，突破了传统模型的限制，不依赖于设计者的先验知识，自动化、实时化的完成多平台、多光谱、多时相、大范围遥感影像地物分类和变化信息的检测，处理流程清晰，自动化程度高。
一种基于对抗神经网络模型遥感图像处理方法系统

[发明专利]基于规则约束和不规则约束的半监督高光谱影像分类方法-CN202310363828.2在审
发明人：赵旭东;隋正伟;李俊杰;苏文博;杨易鑫;胡国庆;李敏 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及基于规则约束和不规则约束的半监督高光谱影像分类方法，属于高光谱遥感领域；高光谱影像的数据预处理；基于神经网络的多尺度影像输入融合，生成拼接后的图像块；根据拼接后的图像块，基于反卷积网络的规则约束生成，计算规则损失值ΘR；基于超像素聚类的不规则约束生成，计算不规则损失值ΘI；基于超像素约束的未标记样本引入和半监督学习；利用获取的多个约束计算损失函数Θ；根据损失函数Θ获得优化后的神经网络；将高光谱影像的数据输入至优化后的神经网络，神经网络按照积累经验对特征进行分类；本发明提高了高光谱影像分类的效果，有效减少了离散的错分噪点，同时引入了半监督的方式，减少了样本的需求数量。
基于规则约束不规则监督光谱影像分类方法

[发明专利]一种基于云的分布式地图切片方法及系统-CN202211098019.5在审
发明人：肖达;公雪霜;张恒;魏红 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于云的分布式地图切片方法及系统。所述方法包括：获取待切片的遥感卫星影像；对所述待切片的遥感卫星影像的切片任务进行拆分处理，生成所述切片任务对应的多个切片子任务；将所述多个切片子任务分配给多个云切片服务器；通过所述多个云切片服务器执行对应的切片子任务，得到所述遥感卫星影像的影像瓦片；通过所述多个云切片服务器将所述影像瓦片发送给云端服务器，以由所述云端服务器将所述影像瓦片保存至指定位置。本发明实施例可以节省影像切片耗时和硬件服务器资源，保障了服务数据的安全性，同时保障了影像服务的时效性和稳定性。
一种基于分布式地图切片方法系统

[发明专利]一种条带噪声检测样本的抽样方法-CN202211583737.1在审
发明人：郭明珠;刘啸添;齐怀川;张军杰;姜河清;史煊亮 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本申请公开了一种条带噪声检测样本的抽样方法，该方法包括：提取指定时间段内所有的遥感影像产品的参数信息，以及基于所述参数信息从所述所有的遥感影像产品中确定出第一样本集以及第二样本集；将所述第一样本集中遥感影像产品进行全抽样得到第一抽样集，将所述第二样本集中的遥感影像产品进行分层抽样得到第二抽样集，以及根据所述第一抽样集和所述第二抽样集得到条带噪声检测样本集。本申请解决了现有技术中缺乏有效对条带噪声检测样本进行抽样的技术问题。
一种条带噪声检测样本抽样方法

[发明专利]一种遥感卫星地面系统交付时效的统计方法-CN202211584430.3在审
发明人：刘啸添;齐怀川;朱黎明;刘景洋;郭明珠;姜河清 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本申请公开了一种遥感卫星地面系统交付时效的统计方法，该方法包括：确定地面系统交付所对应的各个环节，以及构建地面系统交付时效模型，其中，地面系统交付时效模型用于表征地面系统交付的时间值，其由每个环节所对应的耗时以及稳定性系数加权得到；根据记录的每个环节处理各个任务时所对应时长值得到时长序列，并将每个环节所对应的时长序列进行归一化处理得到归一化时长序列；基于每个环节所对应的归一化时长序列计算每个环节所对应的耗时以及稳定性系数，将每个环节所对应的耗时以及稳定性系数代入地面系统交付时效模型计算得到地面系统交付的时间值。本申请解决了现有技术中缺乏对地面系统交付时效能力统计的方案的技术问题。
一种遥感卫星地面系统交付时效统计方法

[发明专利]全球性多区域卫星成像任务智能规划方法及装置-CN202211430903.4在审
发明人：史小金;曾湧;杨磊;王维实;高廷 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司;中国资源卫星应用中心
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种全球性多区域卫星成像任务智能规划方法及装置。所述方法包括：建立卫星参数库，并初始化观测时段；配准全球性云量数据坐标，及统计多区域云量数据；计算得到卫星星下点轨迹，并对所述卫星星下点轨迹进行预处理，得到预处理卫星星下点轨迹数据；根据所述多区域云量数据和所述预处理卫星星下点轨迹数据，计算得到卫星有效成像弧段；基于所述卫星参数库中的卫星成像载荷使用约束，设置卫星幅宽范围内云量阈值，对所述卫星有效成像弧段进行筛选和优化，得到最优成像弧段；基于所述最优成像弧段，生成卫星全球多区域成像方案。本发明实施例可以对卫星观测资源进行合理安排以对全球云量值较低的区域进行有效观测。
全球性区域卫星成像任务智能规划方法装置

[发明专利]一种玉米大豆带状复合种植区识别方法-CN202211666756.0在审
发明人：王振宇;吕争;邵国文;李俊杰;隋正伟;邱凤婷;肖一鸣;刘子浩;王美玉;盖彦锋;于飞;崔小贺 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本申请公开了一种玉米大豆带状复合种植区识别方法，该方法包括：获取预设玉米大豆生长周期内玉米大豆带状复合种植区域所对应的卫星遥感影像集，对卫星遥感影像集进行预处理得到预处理后的第一卫星遥感影像集；从第一卫星遥感影像集中提取光学特征以及纹理特征，以及计算光学特征所对应的可分性指数SI的总值，以及根据纹理特征提取主成分分量；基于SI的总值以及主成分分量确定出第二卫星遥感影像集，并进行分割得到超像素分割后的第三卫星遥感影像集；对第二卫星遥感影像集以及第三卫星遥感影像集进行分析得到玉米大豆带状复合种植区分布情况。本申请解决了现有技术中玉米大豆复合种植区的识别方案不能满足实际需求的技术问题。
一种玉米大豆带状复合种植识别方法

[发明专利]基于多时相SAR影像的水稻种植区提取方法及装置-CN202211689677.1在审
发明人：于飞;吕争;隋正伟;李俊杰;盖彦锋 -专利权人： 中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于多时相SAR影像的水稻种植区提取方法及装置，该方法包括：获取覆盖水稻生长周期的多时相SAR影像以及对各个时相SAR影像进行处理得到散射特征以及干涉特征；根据散射特征以及干涉特征筛选出分类特征数据，并基于分类特征数据进行波段合成；以及从合成后的波段中选取用于假彩色合成的特征数据，基于特征数据进行假彩色合成得到假彩色合成影像；基于假彩色合成影像在待测区域范围内选取地物样本，利用预设的分类方法对地物样本进行分类得到初始的水稻种植区识别结果；对初始的水稻种植区识别结果进行优化处理得到优化后的水稻种植区识别结果。本申请解决了现有技术中对于水稻种植区提取不满足实际需求的技术问题。
基于多时 sar 影像水稻种植提取方法装置

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