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[发明专利]一种架空输电线路覆盖地区的遥感地物识别方法-CN201811453280.6在审
发明人：王轶;费香泽 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种架空输电线路覆盖地区的遥感地物识别方法，采集架空输电线路覆盖地区的高空间分辨率多光谱图像、低空间分辨率多光谱图像、激光点云图像，分别进行图像预处理；对所述高空间分辨率多光谱图像和所述低空间分辨率多光谱图像进行融合，生成分辨率融合图像；对所述分辨率融合图像和所述激光点云图像进行融合，生成特征融合图像；针对所述特征融合图像中的每一像素，选择分类方法和相应参数，执行架空输电线路覆盖地区的遥感地物识别。
架空输电线路多光谱图像地物识别遥感覆盖图像低空间分辨率高空间分辨率融合图像特征融合激光点分辨率图像预处理地物分类监测管理输电线路融合像素采集分类

[发明专利]一种地表温度遥感产品降尺度方法、系统、设备及介质-CN202211543073.6在审
发明人：郭善昕;陈劲松;韩宇;姜小砾 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种地表温度遥感产品降尺度方法、系统、设备及介质，所述方法包括以下步骤：获取目标时刻T的T前、T后的原始低空间分辨率地表温度数据和原始高空间分辨率地表温度数据；获得T前、T后的采样后低空间分辨率地表温度数据以及采样后每个像素对应于原始像素的ID值；获得低空间分辨率地表温度数据逐像素变化率；利用预训练好的动态多层感知网络DyNet预测获得高空间分辨率地表温度数据逐类别变化率；利用预训练好的权重感知网络WNet预测获得目标时刻T的地表温度。本发明提供的技术方案能够解决现有线性解混模型无法有效估计地表温度以及现有权重函数在变化率‑1附近失效的技术问题。
一种地表温度遥感产品尺度方法系统设备介质

[发明专利]基于多频层级残差网络的图像超分辨率重建模型构建方法-CN202211450231.3在审
发明人：朱庆辉;王飞 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2022-11-19 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多频层级残差网络的图像超分辨率重建模型构建方法，涉及图像超分辨率重建技术领域。该方法包括：划分得到训练集和测试集；将训练集中的低分辨率图像输入至特征提取模块中，获得低分辨率图像的浅层特征；将浅层特征分解为高空间频率组和低空间频率组；将高空间频率组和低空间频率组输入到特征映射模块，输出并将高频特征组和低频特征组使用卷积运算进行高低频特征融合，得到深度特征；将深度特征与浅层特征进行残差学习，进行图像重建，得到高分辨率图像；将高分辨率图像与训练集中高分辨率图像进行对比，求得Loss值，完成训练，得到基于深度学习的单图像超分辨率重建模型。本发明可有效提高图像超分辨率重建的效果。
基于层级网络图像分辨率重建模型构建方法

[发明专利]一种基于空谱融合网络的多光谱图像全色锐化方法及系统-CN202110350298.9有效
发明人：张凯;王安飞;张风;李卓林;盛志;刁文秀 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：该方法包括：步骤(1)：获取低空间分辨率的多光谱图像和高空间分辨率的全色图像；步骤(2)：将低空间分辨率的多光谱图像经过光谱信息提取网络进行逐级的信息提取；步骤(3)：将高空间分辨率的全色图像经过空间信息提取网络进行逐级的信息提取；步骤(4)：将每级光谱信息提取网络提取的多光谱图像特征图与每级空间信息提取网络提取的全色图像特征图取平均值，得到的平均值与融合网络逐层得到的特征图进行堆叠和卷积操作，最终得到高空间分辨率多光谱图像。
一种基于融合网络光谱图像全色锐化方法系统

[发明专利]一种融合多源遥感数据生成高时空分辨率遥感数据的方法-CN202010146532.1有效
发明人：柏延臣;沈奥杰;邵润泽;赵文智 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2020-03-05 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供一种融合多源遥感数据生成高时空分辨率遥感数据的方法，包括：对输入的不同时空分辨率遥感数据进行预处理；对高时间、低空间分辨率遥感数据，提取像元的变化趋势信息；分别在高时间分辨率和高空间分辨率遥感数据的像元上减去趋势值，使残差值满足一阶和二阶平稳性条件；根据高时间、低空间分辨率像元的残差值构建时间协方差模型；基于该时间协方差模型，对不同时间上观测的高空间、低时间分辨率的遥感数据的残差项做时间Kriging插值，估计其任意未观测时刻的残差值；将得到的趋势值与的残差值相加，得到任意高空间分辨率遥感未观测时刻的像元值。
一种融合遥感数据生成时空分辨率方法

[发明专利]一种高分辨率动态视觉观测方法及装置-CN202010549524.1有效
发明人：高跃;李思奇 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种高分辨率动态视觉观测方法，包括：步骤1、获取低分辨率事件流数据，从事件相机获取低空间分辨率的事件流数据；步骤2、进行数据预处理，根据输入低分辨率事件数据的空间分辨率尺寸和期望得到高分辨率事件数据的空间分辨率尺寸，计算得到所需要提升分辨率的倍数；步骤3、构建脉冲神经网络，使用Spike Response模型作为神经元动力学模型，构建全连接脉冲神经网络；步骤4、完成高分辨率时空脉冲信号计算；步骤5、进行数据后处理，实现高分辨率动态视觉观测。本方法可以从低分辨率的稀疏事件数据获得更高空间分辨率的事件数据，实现高分辨率动态视觉观测的效果。
一种高分辨率动态视觉观测方法装置

[发明专利]基于积分增强梯度迭代神经网络的多源遥感图像融合方法-CN202010657993.5在审
发明人：付东洋;黄浩恩;余果;王焕;刘贝;肖秀春;金龙;刘大召 -专利权人：广东海洋大学
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于积分增强梯度迭代神经网络的多源遥感图像融合方法，包括以下步骤，S1：分别对低空间分辨率高光谱分辨率图像YR和高空间分辨率低光谱分辨率图像Y构建待融合图像X的概率模型；S4：将待融合图像X的概率模型等效为西尔维斯特方程组；S5：利用积分增强梯度迭代神经网络，对步骤S4中的西尔维斯特方程组进行求解；S6：通过反演得出融合后的全分辨率遥感图像本发明中的融合方法可以对两个互补的低空间分辨率高光谱分辨率图像和高空间分辨率低光谱分辨率图像进行融合重建，并对融合过程进行简化，最终得出的融合图像具有高空间分辨率和高光谱分辨率。
基于积分增强梯度神经网络遥感图像融合方法

[发明专利]考虑土壤水分影响的地表温度降尺度方法-CN201810870450.4有效
发明人：唐荣林;王桐;李召良;刘萌;姜亚珍;邸苏闯 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
申请日： 2018-08-02 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：所述方法包括构建输入数据集；分别计算高空间和低空间分辨率影像像元的植被覆盖度；通过计算低空间分辨率四个极限端元的地表温度，计算介于根区土壤水分充足/表层土壤水分亏缺和根区水分亏缺/表层无土壤水分之间的临界温度；计算低空间分辨率各像元的土壤和植被组分温度；计算高空间分辨率地表温度。有效解决常用的统计回归地表温度降尺度方法中假设研究窗口内土壤水分不变的不合理性及要求窗口较小的局限性，基于高低分辨率遥感数据具有相等的组分温度，逐像元确定土壤水分对地表温度的影响，实现地表温度的空间降尺度
考虑土壤水分影响地表温度尺度方法

[发明专利]基于FDNN模型的磁粒子成像空间分辨率提升方法-CN202311183285.2在审
发明人：杜洋;田捷;温佳璇;彭正耀;孙泽雯;尹琳;梁倩 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2023-09-14 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明属于磁粒子成像的空间分辨率提升技术领域，具体涉及一种基于FDNN模型的磁粒子成像空间分辨率提升方法，旨在解决现有技术在进行磁粒子图像的空间分辨率提升时存在成像灵敏度或对比度降低、采集系统矩阵耗时长的问题本发明方法包括：获取待进行空间分辨率提升的低空间分辨率MPI图像，作为输入图像；将输入图像输入训练好的FDNN模型中，得到高空间分辨率图像；其中，FDNN模型包括频率分离单元、低频信息处理单元、高频信息处理单元本发明在进行磁粒子图像的空间分辨率提升时避免了优化硬件系统获得高空间分辨率MPI图像导致的成像灵敏度或对比度降低等问题以及对系统矩阵超分辨时采集系统矩阵耗时长的问题。
基于 fdnn 模型粒子成像空间分辨率提升方法

[发明专利]一种多源遥感数据时空融合方法-CN201210570294.2有效
发明人：邬明权;牛铮 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2012-12-26 - 公布日： 2013-06-26 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种多源遥感数据时空融合方法，特别是利用中空间分辨率影像与高时间分辨率影像融合出高时间分辨率和高空间分辨率影像的融合方法。该方法是中、高空间分辨率影像成像机理研究基础上，基于线性光谱混合模型，从时序低空间分辨率影像中提取地物反射率的时间变化特征；利用地物反射率的时间变化特征，结合前期高空间分辨率影像的纹理特征，采用反射率融合模型，融合出空间分辨率与中分辨率影像相同，时间分辨率与高时间分辨率影像相同的高时空分辨率融合影像；利用真实中分辨率影像，采用相关系数、方差、平均绝对误差、RMSE和偏差等参数对融合影像，对融合影像进行精度评价所述方法包括：丰度矩阵提取、地物反射率的时间变化特征提取、高时空分辨率融合影像生成和融合影像评价体系等四个部分。
一种遥感数据时空融合方法

[发明专利]一种光场图像空间超分辨率方法-CN202310290252.1有效
发明人：刘德阳;査海涅;童在东 -专利权人：安徽易刚信息技术有限公司
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种光场图像空间超分辨率方法，包括：获取低空间分辨率光场图像的初始图像，分别提取初始图像的子孔径图像阵列Y、U、V通道信息；对初始图像的子孔径图像阵列Y通道信息进行处理，获取高空间分辨率的子孔径图像阵列Y通道信息；基于初始图像的子孔径图像阵列Y通道信息和高空间分辨率的子孔径图像阵列Y通道信息，获取最终高空间分辨率的子孔径图像阵列Y通道信息；对初始图像的子孔径图像阵列U、V通道信息进行处理，获取最终高空间分辨率的子孔径图像阵列U、V通道信息；基于最终高空间分辨率的子孔径图像阵列Y、U、V通道信息，获取最终高空间分辨率的子孔径图像阵列。本发明能够提高光场图像空间的重建质量和效率。
一种图像空间分辨率方法

[发明专利]降水精细测量方法、系统、电子设备和介质-CN202211330383.X在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G01W1/14 文献下载
摘要：所述方法包括：创建高、低空间分辨率水汽指数，构建逐像元的以低空间分辨率水汽指数为横轴、以降水指数为纵轴的二维空间，确定逐像元二维空间极端降水指数的四个顶点，求取高空间分辨率水汽指数所对应的高空间分辨率降水指数，根据高空间分辨率降水指数增强遥感降水，获取校正后的遥感降水精细测量。本公开提出一种基于云层归一化温度与卷云反射的表征云层水汽含量的水汽指数，利用非正态分布降水的正态化降水指数实现了空间异质性降水正态规律表达，构建了由水汽指数与降水指数组成的新型二维空间，以将降水非线性变化进行线性化解读
降水精细测量方法系统电子设备介质

[发明专利]基于深度卷积神经网络的遥感图像融合方法-CN202110851274.1在审
发明人：黄为伟;郑钰辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：首先，本发明将低空间分辨率的多光谱遥感影像预先插值到与高空间分辨率的全色影像相同大小，其次，利用深度卷积神经网络提取全色图像与多光谱图像的高频空间结构特征，最后，将提取到的高频残差信息与原始多光谱图像相加，得到融合后的具有高空间分辨率的多光谱遥感影像。本发明能够实现低分辨率多光谱影像与高分辨率全色影像的融合，得到结构清晰、空间分辨率高，光谱信息丰富的遥感影像。
基于深度卷积神经网络遥感图像融合方法

[发明专利]基于MODIS遥感影像的高分辨率遥感影像植被指数时间序列校正方法-CN201310690726.8有效
发明人：刘永学;汪业成;张群;李满春;王加胜;程亮;张荷霞;孙超;赵赛帅;成王玉;邹伟 -专利权人：南京大学
申请日： 2013-12-13 - 公布日： 2014-03-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MODIS遥感影像的高分辨率遥感影像植被指数时间序列校正方法，该方法包括HJ NDVI及中低空间分辨率遥感影像NDVI时间序列的构建、HJ及中低空间分辨率遥感影像对应像元的时间序列协整检验该方法能够修正HJ NDVI时间序列因气候原因造成序列曲线形态的异常，提高其正确性和可用性，为在高时空分辨率下研究生物地球化学模型提供有效数据。同时本法也适用于源于其它中高分辨率遥感影像的某种植被指数的时间序列。
基于 modis 遥感影像高分辨率植被指数时间序列校正方法

[发明专利]一种基于数据挖掘的地表温度降尺度方法-CN202110878728.4有效
发明人：孙亮;王晨丞;杨世琦;王永前 -专利权人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所;成都信息工程大学;重庆市气象科学研究所
申请日： 2021-08-02 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据挖掘的地表温度降尺度方法，包括以下步骤：根据实验区域选取合适的低空间分辨率地表温度数据及高空间分辨率可见光数据作为数据源；经过数据预处理、样本采集等步骤得到全局模型结果和局部模型结果Weighti)，对全局模型及局部模型结果进行合并；基于一种修改后的能量平衡公式，计算scale*scale窗口内的温度残差，将平差结果应用于窗口内每一个像元，完成低分辨率地表温度数据降尺度过程；计算降尺度后地表温度与其他较高分辨率地表温度产品间的MAE、R和RMSE，验证算法进行地表温度降尺度的精度和适用性。本发明基于对多源遥感数据自带光谱信息实现的充分挖掘，实现对低空间分辨率地表温度数据空间分辨率的提高。
一种基于数据挖掘地表温度尺度方法