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[发明专利]一种低碳背景下的城市公园绿地服务能力评价方法与系统-CN202310840544.8在审
发明人：武栋;罗彩玉;曲鹏;曹芳洁;邱芸;黄芳;高程瑶;赵晓彤 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明公开了一种低碳背景下的城市公园绿地服务能力评价方法与系统，基于遥感影像结合开源地图的公园数据计算公园供给能力；基于景观生态学的“源‑汇”理论，采用最小累计阻力模型建立景观阻力面，以此表达公园绿地生态功能的扩散影响；基于新型城市地理数据，从低碳视角出发，利用层次分析法构建城市公园绿地服务水平评价指标体系，量化城市居住环境对公园碳排放消减服务的需求。从低碳视角出发引入景观生态学中的“源‑汇”理论，量化各景观单元获得各城市公园的服务指数及对公园碳排放消减服务的需求值，并通过基尼系数和区位熵方法，分别从宏观、微观尺度上探究城市公园绿地供需平衡关系，为低碳背景下的城市公园绿地规划建设提供决策依据。
一种背景城市公园绿地服务能力评价方法系统

[发明专利]基于GF-2与开放地图数据的城市绿地精细化分类方法与系统-CN202211486784.4在审
发明人：王潜心;黄芳;曹芳洁;邱芸;罗彩玉 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GF‑2与开放地图数据的城市绿地精细化分类方法与系统，获取GF‑2高分辨率遥感影像数据，对获取的数据进行预处理，并建立多尺度目标检测数据集样本；进行地理编码，建立遥感数据库；将识别出来的城市绿地与以POI和OSM为代表的开放地图数据联合，引入景观生态学的基础理论，利用POI数据包含的属性信息、城市绿地与OSM道路网的拓扑关系以及景观形态指数，从功能分类、类型特征、服务范围和形态特征4个维度对城市绿地进行精细化分类。本发明方法可以实现多尺度城市绿地的自动分类，有效提高了高分辨率遥感影像城市绿地分类效率和精度，并从多个维度对城市绿地进行精细化分类，为城市规划和绿地监测方法提供有效参考。
基于 gf 开放地图数据城市地精细化分类方法系统

[发明专利]一种基于开源地理数据的城市形态与碳排放相关分析方法与系统-CN202211112931.1在审
发明人：王潜心;邱芸;曹芳洁;罗彩玉;黄芳;赵芬奇 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于开源地理数据的城市形态与碳排放相关分析方法及系统，该方法包括：根据第三种分形理论，使用融合语义联想和Long Short‑Term Memory(LSTM)的多层级短文本分类模型对POI数据进行处理，将分好类的POI数据进行城市景观格局指数计算；利用单窗算法反演Landsat‑8遥感影像地表温度，进而利用回归分析推算CO2浓度，然后定量分析不同城市景观格局指数对CO2浓度的贡献度。本发明基于开源地理数据，引入第三种分形理论提出了一种评价单元的划分方法，用于城市形态指标的计算，保证了城市景观单元的完整性，反映了城市景观的真实形态。通过探讨城市空间形态与碳排放量的关系，为低碳背景下的城市空间结构、形态的建设提供决策依据。
一种基于源地数据城市形态排放相关分析方法系统

[发明专利]一种基于POI数据的建成区快速提取方法及系统-CN202210376377.1在审
发明人：王潜心;曹芳洁;邱芸;黄芳;罗彩玉;赵芬奇;韩珊 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种建成区快速提取方法和系统框架，其中，建成区快速提取方法包括：获取POI(Point ofInterest,POI)数据集，对获取的POI数据进行了纠偏、去重等处理；利用POI数据建立不规则三角网(Triangulated IrregularNetwork,TIN)；使用H/T断裂法(Head/Tail breaks)对生成的TIN进行头/尾分割；再利用Laplacian磨光算法去除噪声碎多边形，识别及提取建成区边界。建成区快速提取系统框架包括：POI数据集获取模块、POI数据集清洗模块、城市建成区边界提取模块。本方案不仅深入研究了建成区快速提取方法，同时证明了POI数据在城市边界识别中的应用价值，尤其是在全国地级市尺度城市边界识别中的可行性。本发明方法可实现建成区快速提取，并且数据可获取性强、精细化程度高、适用范围广、可靠性高。
一种基于 poi 数据建成区快速提取方法系统

[发明专利]一种基于非支配排序遗传算法和FLUS模型的多目标土地利用模拟系统与方法-CN202210376516.0在审
发明人：王潜心;韩珊;曹芳洁;邱芸;黄芳;赵芬奇;罗彩玉;徐欢 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非支配排序遗传算法(NSGA‑II算法)和FLUS模型的多目标土地利用模拟方法。首先基于NSGA‑II算法实现土地利用数量结构优化，进而利用FLUS模型将变化斑块合理分布，从而实现土地利用空间结构优化。该方法通过NSGA‑II算法获取FLUS模型中未来土地利用斑块的数量，并通过调整参数模拟多种土地利用情景，能够高效的进行区域土地利用模拟，为区域不同的发展目标提供决策支持，在新时期国土空间规划实践中有着较好的应用前景。
一种基于支配排序遗传算法 flus 模型多目标土地利用模拟系统方法

[发明专利]基于深度学习的高分辨率遥感影像分类方法及系统-CN202210377873.9在审
发明人：王潜心;曹芳洁;黄芳;邱芸;赵芬奇;罗彩玉;韩珊 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的高分辨率遥感影像土地利用分类方法及系统，获取高分辨率遥感影像原始图像并进行预处理；制作土地利用类型训练集、验证集、测试集；构建深度学习实例分割模型，对coco数据集进行预训练；利用经过coco数据集预训练的模型，对训练集进行训练，对测试集进行随机测试，在验证集上调整模型参数，进而测试；以地理空间关系对待分类遥感影像按行列进行分割并进行编码，将均等分割后的数据全部作为输入数据输入网络模型进行土地利用分类，对数据进行映射式解码，获取图像。本发明基于深度学习的高分辨率遥感影像分类方法，在基于coco数据集进行预训练的基础上，对高分辨率遥感影像进行实例分割，提高了遥感影像的自动分类精度。
基于深度学习高分辨率遥感影像分类方法系统

[发明专利]一种利用POI数据进行地表覆盖分类的方法及系统-CN201710112356.8有效
发明人：邢汉发;侯东阳;孟媛;曹芳洁;徐海滨;宋颉;樊凯旋 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2017-02-28 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用POI数据进行地表覆盖分类的方法及系统；获取POI数据集，将POI数据集作为地表覆盖分类数据；利用获取的POI数据集构建文档，将文档输入潜在狄利克雷LDA主题模型，进行POI文本主题计算；输出文档中主题Z的分布概率Θ和每个主题中POI文本词语W的分布概率φ；基于POI文本主题的地表覆盖分类，应用支持向量机SVM算法，构建地表覆盖分类模型；将文档中主题Z的分布概率Θ输入到构建的地表覆盖分类模型中，得到地表覆盖分类结果；基于所得地表覆盖分类结果，以随机抽样的方式从基于遥感影像的地表覆盖分类数据抽取采样点作为参考数据，利用混淆矩阵，对基于POI的地表覆盖分类结果进行精度验证。
一种利用 poi 数据进行地表覆盖分类方法系统

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