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[发明专利]土壤含水量监测方法、设备、存储介质及装置-CN202211639388.0在审
发明人：韩颖娟;张学艺;王云霞;赵慧;李万春;张婍;冷伟;张红艳;徐轩;王艳杰 -专利权人：宁夏回族自治区气象科学研究所;武汉珈和科技有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种土壤含水量监测方法、设备、存储介质及装置，该方法包括：基于预设土壤含水量监测模型与土壤含水量的影响因子之间的多元线性关系确定土壤含水量监测的多元线性回归模型；根据预设土壤含水量监测模型的观测值和多元线性回归模型的监测值进行高斯过程回归分析，获得土壤含水量监测的高斯过程回归模型；基于贝叶斯定理对所述高斯过程回归模型进行优化，获得最优土壤含水量监测模型并根据所述最优土壤含水量监测模型对土壤含水量进行监测。本发明基于热惯量理论确定土壤含水量的影响因子，根据多元线性回归方法和高斯过程回归分析获得土壤含水量监测的最优土壤含水量监测模型对土壤含水量进行监测，从而提高监测精度。
土壤含水量监测方法设备存储介质装置

[发明专利]基于光谱库的光谱超分方法、装置、设备及存储介质-CN202211089779.X在审
发明人：李文强;冷伟;张红艳;秦怡 -专利权人： 武汉珈和科技有限公司
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明属于测绘遥感技术领域，公开了一种基于光谱库的光谱超分方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标区域的地类信息；根据地类信息确定附加光谱样本；根据预设光谱库和附加光谱样本建立私有光谱库；根据私有光谱库对实时采集的目标区域对应的多光谱影像进行光谱超分，得到目标区域对应的目标高光谱影像。通过上述方式，基于目标地区的地类信息确定附加光谱样本，从而与预设光谱库进行结合，形成了针对于目标地区的私有光谱库，最后基于私有光谱库对实时采集的多光谱影像进行影像超分，实现了不需要目标区域的同一场景的低空间分辨率高光谱影像和高空间分辨率多光谱影像即可实现光谱超分，降低了光谱超分的实施难度并维持了实施效果。
基于光谱方法装置设备存储介质

[发明专利]地块边界矢量识别方法、装置、设备及存储介质-CN202211090669.5在审
发明人：王艳杰;张红艳;冷伟;聂磊;李文强 -专利权人： 武汉珈和科技有限公司
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明属于测绘遥感技术领域，公开了一种地块边界矢量识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标地块的边缘监测图像；提取边缘监测图像的骨架图像；对骨架图像进行矢量化操作，得到地块边界矢量；对地块边界矢量进行简化，得到目标地块的地块目标矢量。通过上述方式，基于获取的目标地块的边缘监测图像，进行骨架提取、矢量化操作，得到地块边界矢量，最后进行简化，得到地块目标矢量，实现了自动对遥感图像中的农田地块边界进行矢量化和简化的操作，使得其可有效地消除深度学习模型提取的农田地块边界概率图像中存在的非农田边界噪声，并且对粗边界进行有效的细化，并有效地保留真实的农田地块自然边界。
地块边界矢量识别方法装置设备存储介质

[发明专利]河冰分布智能提取方法、装置、设备及存储介质-CN202310035453.7在审
发明人：李万春;张学艺;康雄;赵金龙;韩颖娟;李梦华;冷伟;张红艳;徐轩;王艳杰 -专利权人：宁夏回族自治区气象科学研究所;武汉珈和科技有限公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种河冰分布智能提取方法、装置、设备及存储介质。该方法包括通过无人机遥感获取目标河冰监测区域对应的当前河冰图像集；通过预设河冰识别网络模型对当前河冰图像集进行河冰识别并获得对应的河冰识别图像集，预设河冰识别网络模型中U‑Net分支网络用于获得标记河冰分布的河冰特征图，ResNet分支网络用于获得区分河岸与河道的特征区分图，将特征区分图与河冰特征图进行特征融合；最后根据河冰识别图像集提取对应的河冰分布数据。本发明通过建立的预设河冰识别网络模型对获得的当前河冰图像集进行河冰识别，可以实时获取河道河冰分布数据，不仅提高了判断冰凌灾情的效率，还提升了对流凌生消过程的把握能力。
分布智能提取方法装置设备存储介质

[发明专利]一种高分辨率遥感影像几何配准方法及装置-CN201811273738.X有效
发明人：杨泽宇;郑高强 -专利权人： 武汉珈和科技有限公司
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/37 文献下载
摘要：本发明提出一种高分辨率遥感影像几何配准方法及装置，所述方法包括如下步骤：获取含有投影信息的高分辨率影像数据，包括基准影像和待配准影像；进行地理信息粗匹配，得到初步校正结果A1；从所述基准影像中裁剪出与A1具有相同地理坐标的区域A2；将A1和A2分别按相同的大小均匀分块，计算每一对具有相同地理坐标区域的分块影像的标准差均值，选取所述标准差均值在中间位置的那一对分块影像；进行傅里叶变换，在频率域根据相位信息计算出所述分块影像对之间的仿射参数；根据所述仿射参数对A1进行仿射校正，得到配准结果。本发明提供的方法及装置可减少业务需要的时间，提高效率，同时保证配准精度，降低成本。本发明属于测绘遥感领域。
一种高分辨率遥感影像几何方法装置

[发明专利]一种卫星影像覆膜农田识别与提取方法及系统-CN201910897077.6有效
发明人：曾奥丽;张红艳 -专利权人： 武汉珈和科技有限公司
申请日： 2019-09-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及农业遥感测绘技术领域，尤其涉及一种卫星影像覆膜农田识别与提取方法及系统。包括获取Sentinel‑2卫星原始影像数据，对所述原始影像数据预处理；根据预处理后的原始影像数据计算不同地物的光谱特征参量差异，选择典型地物特征确定分类阈值，构建决策树分类模型；运行所述决策树分类模型，根据分类阈值，提取覆膜农田分布信息。本发明实施例根据预处理后的原始影像数据计算不同地物的光谱特征差异，选择典型地物特征构建决策树，确定分类阈值，从而能够实现快速准确提取覆膜农田信息。
一种卫星影像农田识别提取方法系统

[发明专利]基于深度学习的高分辨率影像农作物自动提取方法及装置-CN201910827204.5有效
发明人：杨泽宇;明金;冷伟 -专利权人： 武汉珈和科技有限公司
申请日： 2019-09-03 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提出一种基于深度学习的高分辨率影像农作物自动提取方法及装置，所述方法包括：获取目标农作物不同物候期的高分辨率影像，制作标准样本并保存为矢量格式，得到标记的矢量样本；构建卷积神经网络模型，通过每个物候期的高分辨率影像以及对应的矢量样本分别训练所述卷积神经网络模型，得到不同物候期的分类模型；根据待分类数据的类型，从不同物候期的分类模型中匹配出与待分类数据相对应的物候期的分类模型；根据待分类数据的类型及匹配到相应的物候期的分类模型进行目标农作物分布提取。本发明可大幅度提升农作物分类识别的效率，分类过程中不需要人工进行干预，且可提高准确率。
基于深度学习高分辨率影像农作物自动提取方法装置

[发明专利]融合多尺度遥感影像的农作物病虫害预警方法及系统-CN202010045073.8有效
发明人：杨泽宇;刘琛;郑高强;张红艳;冷伟 -专利权人： 武汉珈和科技有限公司
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06Q50/02 文献下载
摘要：本发明涉及测绘遥感技术领域，尤其涉及一种融合多尺度遥感影像的农作物病虫害预警方法及系统。所述方法包括：提取目标农作物分布数据；进行田块分割提取地块矢量数据；提取关键卫星气象数据代入病虫害气象指数评价模型，逐旬计算所述研究区内病虫害发病指数；通过农作物分布数据对各旬病虫害发病指数执行掩膜操；将执行掩膜操作后的各旬病虫害发病指数作为属性挂接至地块矢量数据属性表中。所述系统包括农作物分布数据模块、地块矢量数据模块，气象指数计算模块和数据输出模块；本发明实施例通过农作物分布数据对各旬病虫害发病指数执行掩膜操作后精准挂接至地块矢量数据属性表中，获得各地块的病虫害发病指数，满足地块精细化管理与监控要求。
融合尺度遥感影像农作物病虫害预警方法系统

[发明专利]一种遥感图像超分辨率深度学习方法及装置-CN202210403167.7在审
发明人：熊璋玺;张红艳;王艳杰;李文强;聂磊;曾奥丽;冷伟;陈淑敏 -专利权人： 武汉珈和科技有限公司
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种遥感图像超分辨率深度学习方法及装置，首先获取同一时间地点的Sentinel‑2影像和Planet卫星影像，并对Sentinel‑2影像进行上采样；然后将经过上采样的Sentinel‑2影像和Planet卫星影像级联形成标签作为深度学习网络模型的输入，进行深度学习网络模型训练；最后，利用经过上采样的Sentinel‑2影像与深度学习网络模型的输出计算光谱损失SAM，利用Planet卫星影像与深度学习网络模型的输出计算空间损失UIQI，然后通过反向传播返回网络；待网络模型收敛后，网络模型的输出即为超分后的影像。通过将原始的高空间分辨率图像与上采样的待超分图像级联作为标签，并通过控制网络输出的空间损失与光谱损失，使得网络输出可以在提升空间分辨率的同时光谱失真小。
一种遥感图像分辨率深度学习方法装置

[发明专利]基于气象卫星数据的作物病虫害遥感监测方法及装置-CN202010045086.5有效
发明人：游炯;刘海启;杨泽宇;刘琛;郑高强;冷伟 -专利权人：农业农村部规划设计研究院;武汉珈和科技有限公司
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于气象卫星数据的作物病虫害遥感监测方法及装置，所述方法包括：获取SMAP和TRMM卫星影像数据并对数据进行预处理，根据病虫害类型选取对应的气象因子，利用反距离权重法对两种卫星数据进行插值，得到研究区域内指定空间分辨率、指定时间分辨率的关键气象要素数据；按照北京时间计算得到研究区内关键气象要素日数据；利用数理统计方法建立对应的病虫害发病指数气象评价模型；根据研究区内指定病虫害类型的关键气象要素日数据及对应的病虫害发病指数气象评价模型，以旬为周期，计算得到病虫害发病指数；利用目标作物的分布数据执行掩膜，生成专题图。本发明可以提高预警实时性、准确性，监测范围更广。
基于气象卫星数据作物病虫害遥感监测方法装置

[发明专利]一种提取全球特定农作物主产区种植分布的方法及系统-CN201811289647.5有效
发明人：杨泽宇 -专利权人： 武汉珈和科技有限公司
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种提取全球特定农作物主产区种植分布方法及系统，用于农业遥感领域。本发明提供的方法包括：获取中低分辨率MODIS数据的多时相数据，生成时间序列NDVI影像，对该影像进行S‑G滤波，并根据特定农作物的物候期筛选所述影像，生成新的NDVI影像；对其进行主成分变换，选取主成分作为监督分类输入影像；通过计算NDVI影像的生长曲线和标准生长曲线的均方根误差，获取所述特定农作物的样本；调用支持向量机方法对输入影像进行监督分类，并对监督分类结果进行约束。本发明通过对特定农作物的NDVI时序变化曲线进行分析，得到生长曲线，进而方便选取样本，减少人工经验的影响和样本选取的时间消耗。可以提高农作物种植分布提取效率，同时提高提取的精确度。
一种提取全球特定农作物主产区种植分布方法系统

[发明专利]基于气象数据的茶叶茶小绿叶蝉虫害预警方法及系统-CN202110195340.4在审
发明人：廖廓;杨文攀;曾奥丽;张红艳;冷伟;陈淑敏;彭继达 -专利权人：廖廓;武汉珈和科技有限公司
申请日： 2021-02-20 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于气象数据的茶叶茶小绿叶蝉虫害预警方法及系统，其通过自研究区域内的多年气象站点数据提取出影响作物虫害发生流行的关键期气温和降雨气象因子，并进行插值，然后将研究区域内待预测时期的气象插值结果逐像素输入虫害防治适期和发病趋势模型，最后利用目标作物分布数据进行掩膜得到研究区域内的茶叶小绿叶蝉发病趋势，对防治适期栅格图结果取均值得到该研究区域的防治适期，从而达到监测预报目的。通过获取研究区内每天的气温和降水气象要素，计算茶叶的小绿叶蝉虫害防治适期和发病趋势，实现在小绿叶蝉虫害关键期的监测预报，提高预报的实时性；且通过建立防治适期和发病趋势预测模型，提高了预报的准确性，且监测范围广。
基于气象数据茶叶绿叶虫害预警方法系统

[发明专利]基于深度学习的超高分辨率遥感影像茶叶分布自动提取方法及装置-CN202010343812.1在审
发明人：廖廓;冷伟;杨泽宇;聂磊;黄晓晖 -专利权人：廖廓;武汉珈和科技有限公司
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的超高分辨率遥感影像茶叶分布自动提取方法及装置，所述方法包括：对待测的超高分辨率影像进行数据预处理，得到待测影像；准备不同时期不同地区的茶叶超高分辨率影像作为训练样本，进行数据预处理得到训练影像，标记后保存为矢量样本；构建卷积神经网络模型，根据不同时间不同地区的茶叶超高分辨率影像及其矢量样本，训练所述模型，得到不同时间不同地区的预测模型；将经过预处理后的待测影像及其所在的区域及时间输入到对应的预测模型中进行茶叶分布提取，获得初步分类结果；对所述初步分类结果进行分类后处理，得到茶叶分布提取结果。本发明不依赖人工经验，实现了作物分布的自动化提取，提取结果可信度高。
基于深度学习超高分辨率遥感影像茶叶分布自动提取方法装置

[发明专利]一种温度植被干旱指数生产与专题图制作的自动化工具和方法-CN201910836228.7在审
发明人：郑高强;刘琛;杨泽宇;冷伟 -专利权人： 武汉珈和科技有限公司
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：本发明涉及测绘遥感技术领域，尤其涉及一种温度植被干旱指数生产与专题图制作的自动化工具，包括数据预处理模块，用于影像获取和地表温度数据与植被指数数据预处理；数据计算模块，用于计算温度植被干旱等级数据；专题图制作模块，用于干旱等级专题图自动生产；具体包括，对干旱等级分级结果数据通过配置制图模板，控制生成专题图；本发明实施例提供一种温度植被干旱指数生产与专题图制作的自动化工具，通过获取地表温度数据与植被指数数据，自动拟合出各区域温度植被指数模型计算系数，计算温度植被指数并进行等级划分，基于温度植被指数等级数据实现自动生成专题图。
专题图植被指数地表温度数据自动化工具等级数据干旱指数植被干旱制作数据预处理模块数据计算模块数据预处理测绘遥感结果数据模型计算影像获取制图模板自动生产自动生成拟合生产配置

[发明专利]一种融合边缘检测的遥感影像语义分割方法及装置-CN201910655764.7在审
发明人：王艳杰;杨泽宇;冷伟 -专利权人： 武汉珈和科技有限公司
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提出一种融合边缘检测的遥感影像语义分割方法及装置，所述方法包括：根据高分辨率遥感影像制作训练样本；分别训练HED边缘检测模型和图像语义分割模型；使用训练好的HED边缘检测模型对待分割遥感影像进行边缘检测，生成边缘概率图，对所述边缘概率图进行后处理；使用训练好的图像语义分割模型对所述待分割遥感影像进行影像分割；将所述边缘检测后处理的结果与所述影像分割后的图像基于地理位置进行叠加，得到待分割遥感影像的语义分割矢量结果。本发明结合了边缘检测模型，分割对象的边缘更加精确，减少了对语义分割模型的精度依赖，大幅降低大型图像语义分割模型的复杂度，且模型具有可拓展性。
边缘检测遥感影像语义分割分割后处理边缘概率分割模型图像语义影像分割高分辨率遥感影像大型图像矢量结果训练样本复杂度拓展性叠加地理位置图像融合制作

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