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[发明专利]一种基于模型的极化分解方法、分解装置以及存储介质-CN202210976677.3有效
发明人：陈皆红;林珲;马培峰;饶金波;郑美霞;黄翔涛;龚道宏;陈怡汝 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于模型的极化分解方法、分解装置以及存储介质，用于数据处理领域。该方法包括：获取图像的当前全极化数据；基于当前全极化数据所对应的多个角度对当前全极化数据进行补偿，得到目标全极化数据；根据当前全极化数据以及目标全极化数据得到交叉极化分量比；根据交叉极化分量比确定目标全极化数据的散射情况；根据散射情况将目标全极化数据分解为散射极化数据。本申请实施例中，通过多个角度对当前全极化数据进行补偿，根据补偿前后的全极化数据得到交叉极化分量比，根据交叉极化分量比确定目标全极化数据的散射情况，区分了交叉极化分量的贡献，解决了极化散射矩阵中同极化、交叉极化的耦合、体散射功率过高估计的问题。
一种基于模型极化分解方法装置以及存储介质

[发明专利]基于遥感技术和深度学习的农产品成熟度预测方法及系统-CN202310519316.0有效
发明人： 龚道宏;黄敏;林珲;张琍;胡碧松;齐述华;罗津;朱道也;肖长江 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于遥感技术和深度学习的农产品成熟度预测方法及系统，预测方法包括以下步骤：采集研究区域在预设时间内生成的图片数据集构建深度学习模型；采集研究区域内遥感信息数据集；根据遥感信息数据集筛选成熟影响因子，对成熟影响因子进行权重计算；构建不同成熟阶段的成熟需求量指数函数；收集待预测的研究区域在未来时间内的预测遥感信息数据集，计算出农产品成熟需求量指数函数；将预测结果进行可视化。本发明具有以下优点：本发明综合运用成熟需求量指数函数，实现对农产品成熟情况的更加准确评估和未来采摘日期的模拟预测，能够为果农提供更为科学的采摘日期选择和销售决策，提升果园的经济效益和市场竞争力。
基于遥感技术深度学习农产品成熟度预测方法系统

[发明专利]一种风能潜在地区预测方法及预测系统-CN202310191736.0有效
发明人：黄敏;张作;龚道宏;朱道也;林珲;张琍;肖长江 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种风能潜在地区预测方法及预测系统，预测方法步骤为：根据研究区域生成对应的研究任务，并采集研究区域在预设时间内生成的数据集，对采集的数据集进行预处理后得到地区现状数据集；计算逐年面积和椭圆范围生成逐年现状数据集；对逐年现状数据集计算，形成地区发展空间格局数据集，获得地区发展空间格局数据；对地区发展空间格局数据集建立缓冲区，计算获得风能预期区域数据以及背景数据；对风能预期区域数据进行计算获得风能潜在值，生成风能潜在地区数据；根据风能潜在地区数据绘制出对应的风能潜在地区图谱。本发明具有以下优点和积极效果：能够有效的预测内陆风能潜在地区，提高计算地区风能潜在地区的自动化水平。
一种风能潜在地区预测方法系统

[发明专利]计算人工植被恢复适宜性方法、系统及计算机-CN202211134185.6有效
发明人：黄敏;龚道宏;陈展灼;林珲;陈能成;齐述华;肖长江;杜文英;朱道也 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提供了一种计算人工植被恢复适宜性方法、系统及计算机，该方法包括构建出人工植被恢复适宜性指数，并获取研究区域；生成研究任务，并采集研究区域在预设时间内生成的数据集；获取植被光谱指数以及土壤指数，并对数据集进行计算处理，计算出ENDVI植被光谱指数数据集；进行边缘检测处理，以生成边缘线，根据边缘线建立缓冲区，提取出逐年ENDVI边缘缓冲区数据；计算出对应的逐年最佳阈值，并在ENDVI植被光谱指数数据集中区分出植被数据以及背景数据；构造出逐年植被分布数据集，并绘制出人工植被恢复适宜性图谱。本申请分析了植被恢复的空间分布与人工特征以及地形因素之间的规律性，能够有效的计算出人工植被的恢复适宜性。
计算人工植被恢复适宜方法系统计算机

[发明专利]实时地物检测和定位计数方法、系统及计算机-CN202210947300.5有效
发明人：黄敏;龚道宏;陈皆红;林珲;齐述华;肖长江 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明提供了一种实时地物检测和定位计数方法、系统及计算机，方法包括选取目标图像，并获取到最优权重；将第一基站和第二基站设于待统计区域中，构建出虚拟平面坐标系；控制无人机采集地物图像，接收无人机传输的数据，计算出无人机的坐标；对地物图像进行实时预测，判断是否存在目标地物；若是，计算提取出目标地物的质心坐标，计算出在虚拟平面坐标系坐标并生成缓冲区；获取时间差第一、第二缓冲区，判断两者重叠度是否小于标准值；若是，判定第二缓冲区中存在新增目标地物，对新增目标地物进行更新统计。通过上述方式节约了计数的成本，还能通过深度学习与空地一体化设备实时获取目标地物定位信息，提高了实时定位计数效率。
实时地物检测定位计数方法系统计算机