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公开(公告)号：CN115984714A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310278503.4
申请日：2023-03-21
Applicant: 山东科技大学 , 中国石油大学(华东)
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及遥感图像处理技术领域，提出了一种基于双分支网络模型的云检测方法，包括以下步骤：构建云检测数据集并设计TransDiffNet云检测模型；基于TransDiffNet云检测模型预测，输入遥感影像表观反射率和差异特征，获得遥感影像云检测结果，本方案弥补纯卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）结构获取全局信息的缺失和纯Transformer结构捕获空间细节特征的不足，减少云与明亮地表特征的混淆以及薄云遗漏，提高云检测精度。
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公开(公告)号：CN115984714B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310278503.4
申请日：2023-03-21
Applicant: 山东科技大学 , 中国石油大学(华东)
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及遥感图像处理技术领域，提出了一种基于双分支网络模型的云检测方法，包括以下步骤：构建云检测数据集并设计TransDiffNet云检测模型；基于TransDiffNet云检测模型预测，输入遥感影像表观反射率和差异特征，获得遥感影像云检测结果，本方案弥补纯卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）结构获取全局信息的缺失和纯Transformer结构捕获空间细节特征的不足，减少云与明亮地表特征的混淆以及薄云遗漏，提高云检测精度。
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公开(公告)号：CN119888454A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411909917.3
申请日：2024-12-24
Applicant: 山东省地矿工程勘察院(山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队) , 山东科技大学 , 洛阳遥望信息技术有限公司
Inventor： 孔小云 , 杨振华 , 张田田 , 孙林 , 王爱华 , 刘玲全 , 赵伟航 , 范路豪 , 徐祖霖 , 刘笛 , 路雷雷 , 牟乃夏 , 张灵先 , 李继杰 , 杨翔飞 , 苗韫晴
IPC: G06V10/94 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F16/953
Abstract: 本发明公开一种基于社交媒体的景区危岩体快速识别方法，属于地质灾害监测与预警技术领域，包括获取基于社交媒体采集的数据，社交媒体包括百度、小红书、微博，利用互联网搜索平台进行搜索，获取不同平台的图片数据；构建基于深度学习和专家知识相结合的危岩体自动化识别模型；构建支持移动设备的一体化、全流程的危岩体可视化分析平台，危岩体可视化分析平台包括前端APP数据采集系统和后端业务系统。对比现有技术，本发明更高效的识别危岩体，通过专业观测和大众观测相结合进一步提高了识别的准确性，能够自动、快速、准确地识别景区中的危岩体，为景区的安全管理提供有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN119178518A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410813535.4
申请日：2024-06-24
Applicant: 山东科技大学
IPC: G01J5/00
Abstract: 本申请涉及一种辐射角度归一化与先验数据集结合的火点探测算法，包括以下步骤：利用辐射传输模型模拟MODIS火点探测波段在不同卫星扫描视角与星下点辐亮度的差值比，将不同卫星扫描视角下的大气顶层辐亮度归一化到MODIS星下点；构建先验数据集，先验数据集包含火点和非火点的样本数据库，通过比较火点和非火点的辐射特征，自动选取火点探测波段，并根据预期的精度，确定合适的火点探测阈值；通过火点与非火点识别的正确率计算不同火点测试条件的Kappa系数及其权重，融合各火点探测算法，生成火点概率值。本发明能够有效降低卫星扫描视角对火点的显著影响，充分挖掘了蕴含于不同波段火灾的火点信息，提高了火点探测的能力。
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公开(公告)号：CN115861247A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211587609.4
申请日：2022-12-09
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明属于建筑物遥感影像识别技术领域，公开了一种高分辨率遥感影像轮廓多级正则化方法、系统及应用。该方法包括根据分割结果获得近似建筑区域，基于主方向构建符合建筑物形状的最优外接矩形，联合Hausdorff距离算法对轮廓进行初次正则化处理；然后利用关键点信息进行分组最小二乘直线拟合，在建筑物主方向约束下利用感知编组算法进行各个线段的连接与重构；利用图搜索算法实现高分影像中所有建筑物轮廓的正则化。通过对多幅遥感影像进行实验对比分析，本方法建筑物边缘的准确性、规整程度得到有效改善，即使是复杂的建筑轮廓依然可以保留更多的细节特征，验证了本发明方法的适用性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103902839B
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201410155764.8
申请日：2014-04-18
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种卫星遥感产品支持的单通道法地表温度反演方法，包括如下步骤：a、收集与待反演影像同时相的16天合成的MODIS地表植被指数产品NDVI；b、通过MODIS地表植被指数产品NDVI与HJ‑1B IRS近红外波段反射率在降序排列下各个数值区间的像元个数百分比匹配，实现对HJ‑1B IRS热红外波段对应像元的NDVI植被指数赋值；c、基于NDVI与地表比辐射率的统计关系模型，计算地表比辐射率；d、获取与IRS数据同时相的MODIS水汽通道数据，用三通道比值法来实现大气水汽含量的反演，确定HJ‑1B IRS的水汽含量；e、将地表比辐射率和水汽含量代入QK&B算法或JM&S算法得到地表温度反演结果。本发明中地表比辐射率确定精度较高，利于实现该类型传感器单通道法地表温度的反演。
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公开(公告)号：CN110929423B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN201911300939.9
申请日：2019-12-17
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明提供的一种综合干旱模型的土壤含水量反演方法，包括以下步骤：A、选取待研究区范围内无云的MODIS数据作为数据源，并作预处理；B、根据MOD09数据中的地表反射率计算宽波段反照率、归一化植被指数和植被覆盖度Fv，根据MOD11中的地表温度计算待研究区域昼夜温差；C、根据步骤B的结果计算表观热惯量和植被供水指数模型，将植被覆盖度作为系数赋给植被供水指数，将(1‑Fv)作为系数赋给表观热惯量，将两项乘积加权得到综合干旱模型；D、综合干旱模型计算结果与实测土壤含水量数据的回归模拟，得到综合干旱模型与土壤含水量之间的关系式，用于反演研究区域的土壤含水量。
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公开(公告)号：CN112279828A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011179102.6
申请日：2020-10-29
Applicant: 山东科技大学
IPC: C07D307/68 , B01J27/24
Abstract: 本发明属于有机化学和催化化学领域，涉及一种以具有对称破缺仿生结构的Co‑N‑C‑MLM为催化剂的糠醛一步氧化酯化合成糠酸甲酯的方法。本方法以糠醛为反应底物，以分子氧为氧源，使用具有对称破缺仿生结构的Co‑N‑C‑MLM催化剂，实现一步氧化酯化合成糠酸甲酯。该方法可使糠醛的转化率达到90%以上，糠酸甲酯的选择性可达97%，催化剂可以稳定循环利用5次以上。
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公开(公告)号：CN111783555A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010527628.2
申请日：2020-06-08
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开一种使用统一样本的深度学习卫星数据云检测算法。该方法包括如下步骤：1、高光谱数据像元库的建立；2、多光谱数据模拟；3、基于神经网络的云检测；4、结果分析。首先基于高空间高光谱分辨率的AVIRIS数据，在不同地表类型上选择足够数量的云和晴空像元。基于待识别卫星数据的波谱响应函数及AVIRIS波段宽度来模拟待识别卫星的云和晴空像元的光谱反射率，作为神经网络的输入向量。将模拟出反射率输入到神经网络模型中，训练对应传感器的神经网络云检测模型，进行云检测。结合目视解译，对比分析不同下垫面及不同卫星传感器云检测结果的准确性。本发明方法可以实现云像元的检测，支持多种多光谱传感器的云检测，使云检测的适应性更加广泛。
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公开(公告)号：CN111104888A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911270680.8
申请日：2019-12-04
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种AVIRIS高分辨率遥感数据支持的云检测算法自动生成技术，适用于多种传感器数据的云检测。本发明基于AVIRIS高分辨率数据建立像元库，进行待云检测传感器数据的模拟，通过阈值的自动选取以及加权合成，实现云检测算法自动生成，包括以下步骤：第一步建立像元库，基于AVIRIS高分辨率数据建立云像元和晴空像元的表观反射率数据库。第二步数据模拟，将AVIRIS高分辨率数据像元库转换为待云检测影像数据的多光谱像元库。第三步阈值自动选取，使用单通道法、多通道法、比值法、差值法以及多种通道组合的方法进行云检测算法阈值的自动生成。第四步加权合成，结合云检测算法的正确率，对不同云检测算法的结果进行加权合成，生成云概率图。
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