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[发明专利]一种面向异质遥感影像内容的数字高程数据重建方法-CN202011373060.X有效
发明人：许骏;付浩海;张华;潘欣;张敏 -专利权人：长春工程学院
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：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。
一种面向遥感影像内容数字高程数据重建方法

[发明专利]影像噪声定位方法及系统-CN202010187997.1有效
发明人：黄腾杰;颜军;蒋晓旭;吕宝媛;邓剑文;吴佳奇 -专利权人：珠海欧比特宇航科技股份有限公司;广东欧比特人工智能研究院有限公司
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种影像噪声定位方法及系统，涉及图像分析领域，用于实现：通过构建样本数据对模型进行学习训练，选取需质检的遥感影像，计算分析，判定该影像中条带噪声的严重程度。本发明的有益效果为：对遥感影像中条带噪声检测定位速度快，效率高，能客观且快速地定位遥感影像中条带噪声的位置，以及判断该影像中条带噪声的严重程度，为条带去噪快速提供条带噪声定位信息。有助于海量遥感数据处理，从而提高遥感影像数据生产效率。
影像噪声定位方法系统

[发明专利]多时相遥感影像处理方法和装置及设备-CN202011330787.X在审
发明人：李磊;谭靖;王战举;张哲;任伟 -专利权人：北京航天泰坦科技股份有限公司
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种多时相遥感影像处理方法，包括：由两个不同时相的遥感影像数据中选取一个时相的遥感影像数据作为参考影像，另一个时相的遥感影像数据作为待检测影像；确定参考影像与待检测影像的重叠区域，并计算重叠区域的外接矩形，以外接矩形作为最上层格网，对外接矩形进行逐级分割，构建多级格网；基于多级格网对参考影像和待检测影像进行重采样，得到规整后的参考影像和待检测影像，并分别对规整后的参考影像和待检测影像逐像素进行特征描述算子计算，得到各像素的特征描述算子；根据得到的特征描述算子，确定多级格网中每一层格网的置信度，并根据置信度得到遥感影像变化概率。其可以有效提高遥感影像变化检测结果的准确性。
多时遥感影像处理方法装置设备

[发明专利]一种海量遥感数据的云存取方法-CN201310567835.0有效
发明人：陈会娟;钱静;刘萍;郑茂恭;黄鑫 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2013-11-14 - 公布日： 2017-02-08 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明提供的海量遥感数据的云存取方法，基于Hadoop构建所述遥感数据云计算平台，再根据所述遥感数据的分辨率构建所述遥感数据的遥感图像金字塔，按所述遥感图像金字塔，将所述遥感图像分割成若干切片，合成上述所有切片以形成完整影像，并写入新建的HDFS中，再采用金字塔影像存储结构的方式构建遥感数据云存储模块，构建遥感数据云读取模块。本发明提供的海量遥感数据的云存取方法，通过将云计算引入其中，基于云计算平台，进行海量遥感影像的切片及合并，并构建海量遥感数据云存储模块以及海量遥感数据读取模块，能够实现对海量遥感数据进行快速有效的存储与读取
一种海量遥感数据存取方法

[发明专利]一种遥感影像数据智能解译方法-CN202310501982.1在审
发明人：吴文龙;金昌顺;吴文玉;谢雅茹 -专利权人：广州纳诺科技股份有限公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及遥感技术领域，本发明提供了一种遥感影像数据智能解译方法及系统，通过遥感平台采集N张遥感影像，将N张遥感影像进行预处理，得到N张第一图像，将N张第一图像进行数位增强，得到N张第二图像，对N张第二图像进行影像解译所述方法能够对遥感影像中的关键像素进行针对性优化，无需人工干预，大幅提高了解译效率和准确性，还能够有效地缩短遥感影像解译的时间，避免解译信息错误或解译失败，同时提高遥感影像的细节度和局部质量，为影像解译的工作提供更可靠的数据基础
一种遥感影像数据智能解译方法

[发明专利]基于多源影像的湿地分类方法-CN202010649437.3在审
发明人：张猛;林辉;蔡耀通 -专利权人：中南林业科技大学
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于遥感影像处理领域，公开了一种基于多源影像的湿地分类方法，包括如下步骤：(1)获取研究区的高时空分辨率的多源遥感影像，并对所述多源遥感影像进行预处理；所述多源遥感影像至少包括两个来源的光学遥感影像和一个来源的雷达遥感影像；(2)对各来源的光学遥感影像进行多尺度卷积神经网络超分辨率重建，获得高时空分辨率的多光谱数据；(3)将所述高时空分辨率的多光谱数据及雷达遥感影像预处理后的数据通过改进的SVM‑RFE算法获得最佳特征组合
基于影像湿地分类方法

[发明专利]基于图变换知识嵌入算法的地震灾区遥感影像解译方法-CN202110644598.8在审
发明人：崔巍;郝元洁;赵慧琳;姚勐 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及地震灾害解译技术领域，具体涉及一种基于图变换知识嵌入算法的地震灾区遥感影像解译方法。包括获取地震灾区遥感影像数据；将所述地震灾区遥感影像数据输入至预先训练得到的遥感影像语义分割模型中；输出解译结果；其中，所述遥感影像语义分割模型的预先训练过程包括：获取研究区所在的遥感影像；构建初始遥感影像语义分割模型；对初始遥感影像语义分割模型进行训练，所述构建初始遥感影像语义分割模型包括：计算单个样本的原始图结构Gori；对原始图中的节点基于总类别数量进行遍历复制，将原始图结构Gori转化为知识超图结构Gnew；在GCN网络模型中进行节点特征聚合；通过分类器对知识超图结构进行裁剪，得到初始遥感影像语义分割模型
基于变换知识嵌入算法地震灾区遥感影像解译方法

[发明专利]一种遥感影像目标知识图谱构建方法及装置-CN202010491409.3有效
发明人：蒋秉川;游雄;温荟琦;陈晓慧;陈令羽;郭建星;张伟 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种遥感影像目标知识图谱构建方法及装置，属于遥感影像数据处理技术领域。本发明针对遥感影像目标不同的数据类型，分别构建了遥感影像目标知识抽取模型，然后基于待检测实体和对应本体概念之间的相似度对获取的遥感影像目标进行目标实体抽取；再对得到的目标实体按照预定义模式进行关系抽取，最后基于遥感影像目标实体与已有知识库中实体的相似度选择相应的目标实体，实现遥感影像目标实体的链接。因此，本发明实现影像判别的目标信息与知识图谱语义网的链接，丰富遥感影像目标的语义信息，为进一步的大规模目标关联分析提供支撑。
一种遥感影像目标知识图谱构建方法装置

[发明专利]一种遥感影像样本库的建立与更新方法-CN201911372783.5有效
发明人：何建军;闫鹏飞;陈婷;苏东卫;乔月霞;闫东阳 -专利权人：二十一世纪空间技术应用股份有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种遥感影像样本库的建立与更新方法，包括：在接收到建立遥感影像样本库的操作指令时，按照第一预设规则建立遥感影像样本库；在接收到从遥感影像样本数据库中提取指令时，根据提取需求，判断遥本库中是否存在满足第一预设条件的样本数据；在样本库中不存在满足第一预设条件的样本数据的情况下，接收对遥感影像数据中第一对象的标注，根据标注，使用迭代训练与预设的方法提取遥感影像数据中第二对象，以更新样本库；在样本库中的存在满足第一预设条件的样本数据的情况下，提取样本库中的样本数据，进行模型训练、遥感影像数据预测和优化处理，按照第二预设规则提取增量样本，将增量样本更新至样本库中。
一种遥感影像样本建立更新方法

[发明专利]遥感影像数据处理方法和装置-CN201410846804.3有效
发明人：张欢欢;刘东升;杜伟;李静 -专利权人：北京航天宏图信息技术有限责任公司
申请日： 2014-12-31 - 公布日： 2015-04-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种遥感影像数据处理方法和装置，所述方法包括：获取并根据前期遥感影像和后期遥感影像，生成特定坐标区域的前期预设指标影像、后期预设指标影像以及所述后期预设指标影像与前期预设指标影像的差分影像；对所述差分影像进行最优密度分割；将分割后的影像进行分类标识。本发明通过上述手段，可自动标识出两期遥感影像的预设指标（如NDVI）变化情况，解决了现有技术不能基于遥感影像数据自动识别地物变化情况造成的标识工作量大、耗时长、人为误差大的问题。
遥感影像数据处理方法装置

[发明专利]一种时间序列深度卷积网络农作物遥感分类方法-CN202210586722.4在审
发明人：李华朋;刘焕军;张树清 -专利权人：中国科学院东北地理与农业生态研究所
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种时间序列深度卷积网络农作物遥感分类方法，包括以下步骤：步骤一，多时相遥感数据集影像获取与预处理；步骤二，时间序列深度卷积网络模型参数定义；步骤三，多时相遥感数据集联合信息挖掘；步骤四，多时相遥感数据集单景影像信息挖掘；步骤五，模型预测分类；步骤六，最终分类图产出；本发明相较于现有多时相影像农作物遥感分类方法，在传统的联合信息挖掘的基础上，增加单景影像信息挖掘，充分挖掘利用了多时相影像数据集中每一个单景影像有关作物分类的独特信息；并且能同时挖掘利用多时相影像数据集有关分类的联合信息和数据集中单景影像的独特信息，实现了多时相遥感信息的充分地、完全地发掘利用。
一种时间序列深度卷积网络农作物遥感分类方法

[发明专利]一种卫星遥感三线阵立体影像处理系统及方法-CN201510202903.2有效
发明人：唐新明;祝小勇;张过;付兴科;高小明;周平 -专利权人：国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心
申请日： 2015-04-24 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种卫星遥感立体影像处理系统及方法，该系统包括：原始数据接收单元，用于接收卫星遥感立体影像数据，并对其进行解码处理；传感器校正单元，用于利用传感器校正处理模型对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行辐射校正和传感器校正；系统几何校正单元，用于利用系统几何校正处理模型对于解码后的卫星遥感立体影像数据进行系统几何校正；精校正单元，用于对于经传感器校正单元处理后的数据进行精校正，得到的传感器校正产品、系统几何校正产品、精校正产品均附带通用成像几何模型本发明同时还提出了一种卫星遥感立体影像处理方法。本发明是卫星遥感立体影像后续精确处理或与其它卫星影像联合处理等操作的基础。
一种卫星遥感立体影像处理系统方法

[发明专利]一种基于深度学习的遥感影像自动标注方法-CN201911332974.9有效
发明人：赫晓慧;李盼乐;程淅杰;邱芳冰;李志强;乔梦佳;李代栋 -专利权人：郑州大学
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的遥感影像自动标注方法，包括以下步骤：将从电子地图中获取的遥感影像进行配准，获取对应遥感影像中的建筑物和道路的矢量数据；将获取的矢量数据转化为栅格影像，用于模型训练的含有噪声的数据集；通过滑动窗口将原始数据集进行剪裁，利用剪裁得到的数据集对多任务深度学习模型(MDLF)进行训练，通过对该深度神经网络进行调整，得到最优的训练模型，得到训练好的多任务深度学习模型；将待测试的遥感影像输入至深度神经网络；通过深度神经网络对测试集进行遥感影像分类输出结果，从而得到待测遥感影像的目标识别结果；本发明不需要设置大量的网络训练参数，结构简单，训练速度快。
一种基于深度学习遥感影像自动标注方法

[发明专利]遥感影像展示方法、装置、设备及存储介质-CN202110515011.3在审
发明人：常禹;孙凡凯;张鹏;李春江 -专利权人：中煤航测遥感集团有限公司
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本申请提供一种遥感影像展示方法、装置、设备及存储介质，属于地图数据处理技术领域。遥感影像展示方法，包括：响应于地图操作指令，确定目标地图范围；获取目标地图范围的元数据信息，元数据信息包括：多个目标元数据以及多个目标元数据对应的索引，每个目标元数据用于表征目标地图范围内的一个特征信息；根据预设的索引关系确定元数据信息对应的目标格式图像数据集，目标格式图像数据集包括：预设图片以及弹性分布式数据集；根据目标格式图像数据集确定目标地图范围对应的目标遥感影像的信息，并展示目标遥感影像的信息本申请可以提高遥感展示的效率，减少存储遥感影像数据的存储空间。
遥感影像展示方法装置设备存储介质

[发明专利]基于多模态深度学习的三维变化检测方法-CN202110867230.8在审
发明人：潘建平;李鑫;崔伟;孙博文;蔡卓言;付占宝;程卫华;黄桂萍 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态深度学习的三维变化检测方法，包括：采集遥感影像数据源；对遥感影像数据源进行预处理以及数据提取，得到高分遥感影像数据与DSM数据；将高分遥感影像数据与DSM数据作为后时相遥感数据，基于后时相遥感数据进行数据模拟得到前时相遥感数据；确定深度学习的标签图，对双时相遥感数据图像以及标签图进行裁剪得到图像集合；将图像集合划分为训练集、验证集以及测试集；构建变化检测网络模型；将训练集以及验证集输入到变化检测网络模型进行迭代训练得到训练后的变化检测网络模型本发明能够充分挖掘遥感数据垂直向特征，模型泛化能力强，检测精度高。
基于多模态深度学习三维变化检测方法

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