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[发明专利]一种高效的适用于大规模光学遥感影像雾霾去除的方法-CN202010135505.4有效
发明人： 莫登奎 -专利权人： 莫登奎
申请日： 2020-03-02 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于高分辨率光学遥感影像预处理技术领域，公开了一种高效的适用于大规模光学遥感影像雾霾去除的方法，输入原始遥感数据和默认参数；计算像素强度范数；计算雾霾厚度图像；计算雾霾厚度掩膜图像；计算精细化雾霾厚度图像；提取大斑块雾霾图像Haze_map_majority以及像素位置图；计算雾霾敏感像素HTMi(x,y)；雾霾去除；雾霾补偿。本发明提供的高效的适用于大规模光学遥感影像雾霾去除的方法，从给定样本窗口蓝波段的平均矢量L2‑范数估计HTM，改进无雾像素和雾像素的补偿策略，已成功应用于各种在密集区域内具有复杂雾度覆盖的VHR光学卫星图像，为遥感图像雾霾去除以及雾霾程度评价提供参考价值。
一种高效适用于大规模光学遥感影像去除方法

[发明专利]基于UAV和深度学习的大范围油茶林果智能检测与计数方法-CN202010442497.8有效
发明人： 莫登奎;严恩萍;尹显明;姜镓伟;向俊 -专利权人： 莫登奎
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明属于经济林智能监测技术领域，公开一种基于UAV和深度学习的大范围油茶林果智能检测与计数方法，尤其涉及一种油茶林果智能检测与计数方法、系统及无人机，首先进行无人机检查，利用检查好的无人机对油茶林进行垂直拍摄，获取油茶果照片，将获取的油茶果照片作为数据集，并对数据集进行边框标注、扩增、划分；利用基于图像分割的卷积神经框架对训练数据集进行模拟，构建面向油茶果智能检测与计数的深度学习网络；利用面向油茶果智能检测与计数的深度学习网络基于油茶果照片数据进行油茶果的掩码数量统计，实现油茶果的智能检测与计数。本发明能够提高大范围油茶果的检测精度和速度，为大范围油茶林的产量估测提供参考。
基于 uav 深度学习范围油茶智能检测计数方法

[发明专利]一种通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法-CN202010059443.3有效
发明人：严恩萍;莫登奎 -专利权人：中南林业科技大学
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G01S7/497 文献下载
摘要：本发明属于光学遥感影像预处理的技术领域，公开了一种通用的基于遥感影像分割单元的地形校正优化方法，利用DEM数据生成相应的坡度图和坡向图；计算给定光学遥感数据的光照图；进行遥感影像的自动分割，基于高分辨率遥感影像数据的多参数分割结果，结合GPS实地测量结果评价分割精度；基于光照图，利用分割后的矢量图层逐一裁剪，获得基于分割单元的IC map；按照逐单元从左到右自上而下的顺序对每个分割单元的经验参数进行估算，保持整幅影像每个分割单元均有一个经验参数；以旋转校正模型为例，构建基于分割单元的地形校正优化模型。本发明具有普遍适用性，可为传统的地形校正模型优化提供一种参考。
一种通用基于遥感影像分割单元地形校正优化方法

[发明专利]一种基于无人机遥感的大面积油茶林快速估产方法-CN202110205807.9有效
发明人： 莫登奎;严恩萍;尹显明;棘玉;文东新;夏瑞聪;熊君;廖健 -专利权人：湖南三湘绿谷生态科技有限公司;中南林业科技大学
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于经济林智能监测技术领域，公开了一种大面积油茶林快速估产方法，基于无人机遥感的大面积油茶林快速估产方法包括：油茶林选择；油茶数据采集；油茶林冠幅提取；典型油茶抽样；油茶林低空航拍；油茶果智能检测；油茶林快速估产。本发明基于无人机航拍技术，开展大面积的油茶林快速估产，填补国内油茶林快速估产的空白。本发明的低空无人机航拍具有操作灵活、数据获取效率高、图像成本低、时效性强的特点，可快速获取试验区油茶林的空间分布信息；本发明具有快速、无损、准确率高、尺度大的优点；能够实现油茶林产量数据的快速检测、计数和评估，具有应用于大面积油茶林快速估产的潜力。
一种基于无人机遥感大面积油茶快速估产方法

[发明专利]一种风水地火灾隐患点快速检测与清查方法、系统-CN202110308211.1在审
发明人： 莫登奎;文东新;严恩萍;姜镓伟;向俊;夏瑞聪;熊君;廖健 -专利权人：湖南三湘绿谷生态科技有限公司;中南林业科技大学
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于林业灾害智能监测技术领域，公开了一种风水地火灾隐患点快速检测与清查方法、系统。选择风水地隐患点分布有代表性的区域作为试验区；基于选定的试验区，进行地面数据、遥感数据的采集；利用采集的地面数据和遥感数据，构建训练模型的样本数据集；基于建立的所述训练模型的样本数据集，结合选定的网络框架进行训练模型的训练与验证；更换试验区，进一步测试所述训练模型的泛化能力和适用性；收集其他区域的高分辨率遥感数据，构建风水地火灾隐患点数据库。本发明提供的智能检测方法简单通用、可移植性强，能为大面积风水地火灾隐患点的自动定位与及时预警提供理论参考和科学依据。
一种风水火灾隐患快速检测清查方法系统

[发明专利]基于无人机与CNN的大范围松材线虫病枯立木智能检测方法-CN202010973416.7在审
发明人： 莫登奎;严恩萍;文东新;向俊;夏瑞聪;熊君;廖健 -专利权人：湖南三湘绿谷生态科技有限公司;中南林业科技大学
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于林业生物灾害智能监测技术领域，公开了一种基于无人机与CNN的大范围松材线虫病枯立木智能检测方法，共包括九个模块：数据获取模块用于获取适宜分辨率的开源遥感数据；数据处理模块对获取数据进行处理；信息提取模块用于提取林地信息；UAV数据采集、处理模块用于UAV数据采集和处理；数据划分模块用于对扩增后的数据进行划分；模型构建模块用于构建智能检测与计数模型；模型验证模块用于对训练的模型进行验证；检测模块利用通过验证的模型进行松材线虫枯立木的位置、数量、面积、分布以及蔓延趋势的智能检测与计数。本发明能够实现大范围枯立木的快速检测、计数和评估。具有应用于全国枯立木智能检测与预警的潜力。
基于无人机 cnn 范围松材线虫立木智能检测方法

[发明专利]基于UAV近景拍摄技术的崖壁群植物多样性调查方法-CN202010260479.8在审
发明人： 莫登奎;严恩萍;周慧;朱佳兴 -专利权人：中南林业科技大学
申请日： 2020-04-03 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于崖壁群植物多样性调查技术领域，公开了一种基于UAV近景拍摄技术的崖壁群植物多样性调查方法，无人机沿着目标崖壁从下往上每间隔10‑20米重复拍摄照片；对拍摄的无地理坐标信息的照片参照目标崖壁的峰体地理坐标进行地理位置标记；利用无人机搭载的电子罗盘仪记录所有UAV近景拍摄照片的飞行方位；剔除崖壁植物照片里的重复照片；对获取照片的崖壁岩石类型进行鉴定。本发明采用无人机近景拍摄技术，结合植物专家鉴定与复核工作，具有成本低，节约人力物力财力，允许在危及人类生命的环境中进行远程数据采集，工作效率高，可调查范围大等优点。
基于 uav 近景拍摄技术崖壁群植多样性调查方法

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