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[发明专利]一种地壳三维结构模型融合方法及装置-CN202010506357.2有效
发明人：李卫东;赵晨曦;单新建;王亚兵;张定文;董前林;刘甲;吴峥嵘;时春波 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2020-06-05 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明提供一种地壳三维结构模型融合方法及装置，属于地球物理领域。该方法包括：在参与融合的多个地壳三维结构模型的重合区域上统一各模型的结构；在深度方向上将重合区域分成多个地层，使每个地层上结构统一后的各模型的物性参数均呈线性关系；结合协同克里金方法，以及每个地层上各模型内部的自协方差函数、各模型间的互协方差函数和各模型的权重比，得到相应地层的融合矩阵；求解每个地层的融合矩阵得到相应地层上结构统一后的各模型对应的最优加权系数矩阵；结合最优加权系数矩阵计算每个地层上所有点融合后的物性参数，得到重合区域上所有点融合后的物性参数，完成模型融合。本发明能消除各模型之间的结构差异和保留各模型原有的地质特征。
一种地壳三维结构模型融合方法装置

[发明专利]一种遥感时序数据聚类方法-CN202110659189.5有效
发明人：杨震;董前林;王珂 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明提供一种遥感时序数据聚类方法，包括如下步骤：S1，数据下载及预处理，下载研究区域每年一景的植被生长季Landsat影像数据，并对影像数据进行预处理，构建研究区域的年际时序NDVI数据；S2，遥感时序数据去噪处理，得到滤波后的NDVI时序数据；S3，距离计算，处理不同变化时间与值域范围的距离测度，获取形状相似性，采用互相关法确定时序数据间的相似性，并得到基于形状相似性的时序数据间的距离；S4，质心计算，通过DTW Barycenter Averaging求解每个聚类的质心；S5，初始质心选择；S6，聚类过程。通过本发明所述的遥感时序数据聚类方法，不仅能够使得人们更方便地进行遥感时序数据分析，还能够将变化时间、值域范围不同但变化趋势相近的遥感时序聚为一类。
一种遥感时序数据方法

[发明专利]一种种植作物结构遥感影像分类方法及装置-CN201910893956.1有效
发明人：李卫东;孟凡谦;段金龙;刘钦灏;赵晨曦;刘甲;董前林;张定文;崔永成;侯嘉润;庞留记;许向安 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及一种种植作物结构遥感影像分类方法及装置，该方法及装置在采用初级深度学习模型进行预测后，根据预测结果分别将边界像元和内部像元提取出来，再分别针对边界像元和内部像元进行训练，以对应得到各个边界像元和各个内部像元的光谱特征在各个分类下的预测权重，将光谱特征相同的边界像元在任一分类下的预测权重与内部像元在相同分类下的预测权重相加，将预测权重和最高的类别作为该光谱特征的预测结果，根据该预测结果再次构建深度学习预测分类模型对待分类的种植作物结构遥感影像进行预测分类。该方法及装置倾斜权重分配，牺牲部分内部像元权重，减少了边界像元误差，提高了总体种植作物结构分类精度。
一种种植作物结构遥感影像分类方法装置

[发明专利]一种气溶胶光学厚度与PM2.5反演订正方法及其系统-CN201810528745.3有效
发明人：李卫东;董立晔;王珂;段金龙;董前林;张学海;赵晨曦;孟凡谦;张定文;庞留记 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明的实施例公开一种气溶胶光学厚度与PM2.5反演订正方法及其系统，涉及环境保护领域，能够为研究区域PM2.5反演的准确度和精确度提供依据，同时也可间接判断其它气候条件对反演结果影响程度的大小。所述方法包括：数据分析步骤：分析预设区域在预设时间段内的相对湿度及气溶胶标高随季节大致变化趋势；拐点判断步骤：根据所述变化趋势利用累积距平法判断相对湿度及气溶胶标高变化拐点；计算确定步骤：利用累积量斜率变化率比较方法确定相对湿度和气溶胶标高分别对所述气溶胶光学厚度与所述PM2.5的贡献率。
一种气溶胶光学厚度 pm2 反演订正方法及其系统

[发明专利]一种PM2.5浓度预测方法与装置-CN201910340382.5有效
发明人：李卫东;董立晔;董前林;赵晨曦;张学海;段金龙;孟凡谦;许向安;张定文;王雪志;侯嘉润;崔永成 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种PM2.5浓度预测方法与装置，属于PM2.5浓度值的预测技术领域。其中方法包括以下步骤：获取PM2.5浓度历史数据、气象历史数据、大气气溶胶光学厚度历史数据；获取观测点的二维位置信息、高程信息和采样时间信息；根据上述数据确定4D‑GTWR模型的参数，从而确定4D‑GTWR模型，4D‑GTWR模型为：根据预测的气象数据、大气气溶胶光学厚度数据以及确定的4D‑GTWR模型，预测PM2.5的浓度。该方法中的4D‑GTWR模型在预测PM2.5浓度方面提供了有效的方法，使得PM2.5浓度的预测更加准确，同时还解决了四维时空的非平稳性，也验证了高程信息对PM2.5浓度变化具有重要影响。
一种 pm2 浓度预测方法装置