公开(公告)号：CN117011715A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202311070178.9

申请日：2023-08-24

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 王丽凤 ,  张军国 ,  王立国

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于全局学习的高光谱影像多类别变化检测方法，包括以下步骤：S1，获取同一地理区域的双时相高光谱影像，并对两幅高光谱影像进行标准化预处理；S2，将两幅高光谱影像的对应像素沿光谱通道维进行拼接，得到一幅联合高光谱影像，构建随机分层样本序列，生成全局样本集；S3，构建基于编码‑解码结构的全卷积网络模型并完成网络训练；S4，将高光谱影像输入至已训练的全局模型中，预测变化检测结果。本发明的高光谱影像变化检测方法具有分类检测速度快、精度高的优点，可用于农林监测、土地利用、灾害评估等领域的地表变化检测。

公开(公告)号：CN119942223A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510109807.7

申请日：2025-01-23

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 王丽凤 ,  魏博生 ,  张军国

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/58 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G01N21/25

Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于高光谱像素级信息的稻米品种分类方法，包括：获取高光谱图像的像素数据；根据像素值确定第一临时网格；根据反射率确定第二临时网格；通过光谱角度确定样本网格；获取像素级标签和光谱反射率并进行品种分类；根据分类结果调整像素阈值并确定品种。本发明通过多层次的图像处理和特征提取步骤，能够有效区分不同稻米品种，通过实时平均像素值、反射率和光谱角度等特征的提取，可以精准捕捉稻米的细微差异，动态调整像素阈值的过程，结合品种偏差与波动分析，能够在不同采样环境和条件下，自动优化分类精度，有效解决了依赖静态遥感数据和较低分辨率影像导致分类准确性不足、适应性差的问题。