苏州中科天启遥感科技有限公司
- 作品数：127 被引量：63H指数：4
- 相关机构：中国科学院遥感与数字地球研究所中国科学院中科坤元地理信息技术(苏州)有限公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金山西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球经济管理农业科学更多>>
- 一种降尺度和融合联合的地表温度时空分辨率增强方法
- 本发明公开了一种降尺度和融合联合的地表温度时空分辨率增强方法，分为以下处理步骤：1）数据的获取与预处理；2）采用降尺度法进行地表温度降尺度结果计算；3）采用时空融合法进行地表温度时空融合结果计算；4）分别估算单独使用降尺...
- 吴骅李弈韬李召良周成虎段四波
- 一种基于深度学习的高空间分辨率耕地地块全自动提取方法
- 本发明公布了一种基于深度学习的高空间分辨率耕地地块全自动提取技术，本发明以传统的Canny边缘算子提取的边缘为指导，以深度学习理论为基础，通过大量的边缘样本标签数据训练HED深度学习模型，改进模型的网络层数、池化大小等参...
- 夏列钢胡晓东周楠张明杰骆剑承郜丽静陈金律刘浩姚飞
- 文献传递
- 基于虚拟现实技术的三维地理信息在城市规划中的应用研究
- 2024年
- 现代城市规划和管理越来越精细,虚拟现实技术与三维地理信息技术的融合运用为规划人员提供了可行的技术方案。基于虚拟现实技术的三维地理信息可以给城市规划相关人员以及社会公众呈现更加直观生动的立体逼真效果,提供沉浸式的交互体验,也同样支持在虚拟与现实交融的场景中进行规划方案的实时讨论和修改。本文介绍了虚拟现实技术和三维地理信息的相关概念、分析了两者融合的关键技术,探讨了城市规划细分领域的应用,建议持续挖掘城市规划的细分应用场景和技术运用,推动更高水平的智慧城市建设。
- 杜帆
- 关键词：虚拟现实三维地理信息城市规划可视化
- 一种基于样本自适应扩充的集成学习方法
- 本发明公开了一种基于样本自适应扩充的集成学习方法，一方面通过采用bootstrap特征抽样与动态加权投票的方式对多个弱分类器进行集成，继承了集成学习方法分类精度高、重复性好的优点；另一方面，该方法能够在少量地面调查样本的...
- 黄启厅覃泽林骆剑承曾志康张竹林郜丽静
- 文献传递
- 基于Unity 3D引擎的虚拟测量设备的设计
- 随着科学技术的进步和计算机技术的迅猛发展及其向各个领域的渗透以及各先进测量仪器和技术的广泛应用，地形测量在向自动化和数字化方向发展。并且由于虚拟现实技术在各领域的运用，虚拟测绘产品的提出就应运而生。根据这一研究现状，叙述...
- 卢毅周维高语阳
- 关键词：虚拟现实
- 生态系统调节服务价值量的核算方法、装置、电子设备及存储介质
- 本发明公开了一种生态系统调节服务价值量的核算方法、装置、电子设备及存储介质，属于生态遥感技术领域。核算方法包括获取生态图斑分布数据及用于计算相应指标的核算数据并将核算数据进行尺度转换；将尺度转换后的核算数据融合到生态图斑...
- 石含宁张明杰胡晓东李成朱志强孙露张乃祥
- 目标区域最优影像选择方法及系统、存储介质、电子设备
- 本发明提供目标区域最优影像选择方法，包括步骤生成无云图像、生成影像列表、排列影像顺序、选取候选影像、选择最优影像。本发明还涉及目标区域最优影像选择系统、存储介质、电子设备；本发明对目标区域影像进行云区域检测，生成目标区域...
- 胡旭东胡晓东卢毅邱季雯张骏源李明明
- 文献传递
- 一种多特征蓝藻提取方法、装置、电子设备及存储介质
- 本发明公开了一种多特征蓝藻提取方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括获取国产卫星影像数据并进行预处理，获得具有几何信息且可反映地物光谱信息的反射率影像数据；分析反射率影像数据，构造影像多特征指标；对影像多特征指标进行重...
- 董世元雷一鸣孙永钊王彬王喆杜帆张伟单萌萌陈定乾夏寅吴明亚张乃祥
- 三维激光扫描技术在城市更新测量中的应用
- 2024年
- 文章以宁波市老旧街道更新改造项目为例,对三维激光扫描技术在老旧街道更新中的应用进行了研究。首先利用三维激光扫描仪采集街道点云数据,然后对点云进行拼接、去噪等处理,并导入计算机辅助设计(CAD)绘制建筑立面线划图,再结合3ds Max和Unity3D软件构建街道三维数字模型。实践表明,利用三维激光扫描技术可快速、准确地进行建筑物立面的三维重建,精度符合相关规范要求,能够满足老旧街道更新改造的应用需要。
- 张明杰
- 关键词：三维激光扫描
- 基于全卷积网络的高分辨遥感影像目标检测被引量：23
- 2018年
- 目标检测是遥感图像分析处理中的研究热点之一,具有十分重要的科研和应用价值。传统遥感影像目标检测方法多使用人工构造的浅层次特征,结合支持向量机、随机森林、Adaboost等分类器进行目标识别,难以充分挖掘和利用影像中的深层特征。近年来,深度学习,特别是卷积神经网络在图像认知方面取得了巨大成功。在目标检测领域,以Faster R-CNN算法为代表的方法取得了突破性进展,检测精度大幅提高,检测速度达到了近实时的性能。但是,Faster R-CNN算法由于使用了感兴趣区域(Ro I)池化层,各个Ro I计算不共享,因此检测速度依然有待提高。R-FCN基于全卷积网络结构,同时采用位置敏感池化来引入平移变化,抵消全卷积网络造成的平移不变形问题,检测精度和效率都有了很大的提高。本文阐述了R-FCN算法原理,并运用于高分辨遥感影像目标检测分析了不同参数和网络结构对R-FCN检测效果的影响,比较了利用Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN 3种算法进行飞机识别的性能。试验结果表明,利用R-FCN进行飞机识别定位可以达到99.3%的准确率和每张图180 ms的检测速度。
- 徐逸之姚晓婧李祥周楠胡媛
- 关键词：高分辨率遥感
