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公开(公告)号：CN119832239A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411899267.9
申请日：2024-12-23
Applicant: 河海大学 , 江苏省水利科学研究院
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于融合CNN和Transformer的河湖沿岸建筑图像分割方法，包括以下步骤：获取河湖管理范围内的建筑物遥感图像；对获取的遥感图像进行裁剪，并进行建筑目标标注，进而构建数据集；以U‑Net网络架构为基础，结合动态残差短接模块、多尺度特征通道交叉融合Transformer、双特征通道融合注意力，构建河湖沿岸建筑图像分割模型；对输出结果进行拼接还原，得到原图的分割结果，在实际的河湖监管遥感图像上进行建筑图像分割。本发明通过构建动态残差短接模块替代传统的下采样过程，降低了下采样过程中特征信息的损失，提高了非线性特征信息的传递能力，从而提高模型对多尺度特征信息的捕获能力，其最大限度地减少了复杂建筑形状和建筑尺度差异对分割结果的干扰。
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公开(公告)号：CN115423829B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202211049378.1
申请日：2022-08-30
Applicant: 江苏省水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种单波段遥感影像水体快速提取方法及系统，获取单波段遥感影像数据；基于训练得到的卷积神经网络FCN模型对单波段遥感影像中的水体区域进行提取得到第一影像水体提取结果；基于区域生长法对单波段遥感影像中的水体区域进行提取得到第二影像水体提取结果；结合第一影像水体提取结果和第一影像水体提取结果得到最终影像水体提取结果。本发明通过结合两种算法，修正了区域生长法提取的斑点问题以及深度学习模型提取的边界范围误差问题，提高了对单波段遥感影像中水体细节的(56)对比文件CN 111767801 A,2020.10.13杜敬.基于深度学习的无人机遥感影像水体识别.江西科学.2017,第35卷(第01期),158-170.郑泰皓等.基于深度学习的高分六号影像自动提取.科学技术与工程.2021,第21卷(第4期),1459-1470.李修霞等.参考1维光谱差异的区域生长种子点选取方法.中国图像图形学报.2016,第21卷(第9期),1256-1264.
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公开(公告)号：CN115455086A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211281635.4
申请日：2022-10-19
Applicant: 江苏省水利科学研究院
IPC: G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F17/18 , G06Q50/02 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种灌区农业灌溉用水量的估算方法及系统，首先获取目标灌区的气候数据、土壤参数数据以及作物要素数据，并建立气候数据知识库、土壤数据库以及作物生理学数据库；基于气候数据知识库、土壤数据库以及作物生理学数据库得到先验知识库确定水资源消耗量计算模型的输入参数和初始条件；最后构建水资源消耗量计算模型，通过水资源消耗量计算模型对目标灌区的的灌溉用水量进行定量估算。本发明解决了人为计算实际用水资料中可能出现的误差，降低了人力、物力、财力的投入。为灌区农业灌溉用水量的计算提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN115113228A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210499638.9
申请日：2022-05-09
Applicant: 江苏省水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于地理信息技术的退圩还湖工程测验方法及系统，具体包括：测量规划范围内退圩还湖后的蓄水范围线、保护范围线和排泥场轮廓线以及所述规划范围内退圩还湖后排泥场、蓄水范围和保护范围各控制点预设比例的控制点的实测高程数据。最后通过判断规划范围内退圩还湖后的排泥场、蓄水范围和保护范围高程是否达标以及蓄水范围线、保护范围线和排泥场轮廓线精度是否达标，来判断该退圩还湖工程验收是否合格。通过上述方案，最终能够形成一套规范化、流程化、定量化、可推广的验收方法，使水利主管部门对退圩还湖工程验收审批更加客观全面。
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公开(公告)号：CN114994702A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210676123.1
申请日：2022-06-15
Applicant: 江苏省水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于机载激光雷达的水库库容测算方法，通过获取待测水库区域，并根据待测水库区域生成多个km l文件，选取无人机机载激光雷达，对所述待测水库区域进行实地激光点云数据采集，获取无人机采集到的Li DAR点云数据，基于反距离加权插值法对滤波后点云数据缺失部分进行填充或修复，生成多个数字高程模型，计算该水库坡度，并依次设置不同的参考水位平面和水库坡度，计算水库库容，本发明采用无人机机载激光雷达该技术具有可操作性高、成果精度高、效率高、控制点少、工作周期短且不受作业时间和作业范围限制等特点。并利用地理信息技术对采集的点云进行后处理，快速更新水库现状库容，并拟合库容曲线，实现对各特征水位下库容的快速估算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115061136B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202210642236.X
申请日：2022-06-08
Applicant: 江苏省水利科学研究院
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种基于SAR图像的河湖岸线变化点检测方法及系统，采用不同时期的高分辨率SAR影像干涉像对生成相干系数图，利用不同地物具有不同相干性的特性，将两年的相干系数图作差，获取相干系数差值图，并采用阈值法提取河湖岸线的疑似变化点图斑，结合高分辨率可见光影像进行验证，及时掌握河湖岸线的变化情况，为治理提供有力支撑。该技术采用的SAR影像不仅不会受天气情况的影响，还可以在夜晚的时候像在白天一样正常获取图像，具有稳定的数据源；利用SAR图像数据包含的相位信息，研究不同年份SAR图像的相位相干性变化，实现对河湖岸线变化点的自动监测。
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公开(公告)号：CN115619712A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211084313.0
申请日：2022-09-06
Applicant: 江苏省水利科学研究院
Abstract: 本申请公开了一种基于无人机航拍技术的水域面积监测评估方法，包括：根据被监测水域的区域特点规划无人机航拍方案；在不同时期分别对被监测水域通过无人机进行航拍，获得不同时期的航拍影像；将当前评估时期的航拍影像与当前评估时期之前的一个时期的航拍影像进行分析对比，标记变化区域，生成变化图斑；进行现场调查，确定变化图斑相应水域的变化性质和被监测水域在当前评估时期的实际占用水域面积；对被监测水域进行水域面积变化的评估。本申请将将无人机航拍技术引入河湖水域面积管理中，提供了新的河湖面积管理模式，弥补当前人工巡查监管和遥感监测等手段存在的巡查不全面、不及时、成本高、受云层影响等缺陷，实现了水域的灵活监测评估。
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公开(公告)号：CN119168319A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411329362.5
申请日：2024-09-24
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 江苏省水利科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多主体博弈的水资源配置方案决策方法及系统，涉及水资源管理技术与方法领域。包括：获取研究区域水资源配置方案集；计算多主体的用水收益；计算多主体的用水公平性；确定多主体的配置方案偏好矩阵；分析多主体的配置方案谈判空间；开展基于群决策博弈的多主体谈判；确定博弈均衡下的水资源配置方案。本发明有助于在决策中考虑各主体合理利用诉求，兼顾利益的分配公平和水资源配置效率。
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公开(公告)号：CN115113228B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210499638.9
申请日：2022-05-09
Applicant: 江苏省水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于地理信息技术的退圩还湖工程测验方法及系统，具体包括：测量规划范围内退圩还湖后的蓄水范围线、保护范围线和排泥场轮廓线以及所述规划范围内退圩还湖后排泥场、蓄水范围和保护范围各控制点预设比例的控制点的实测高程数据。最后通过判断规划范围内退圩还湖后的排泥场、蓄水范围和保护范围高程是否达标以及蓄水范围线、保护范围线和排泥场轮廓线精度是否达标，来判断该退圩还湖工程验收是否合格。通过上述方案，最终能够形成一套规范化、流程化、定量化、可推广的验收方法，使水利主管部门对退圩还湖工程验收审批更加客观全面。
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公开(公告)号：CN115578644B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210945882.3
申请日：2022-08-08
Applicant: 江苏省水利科学研究院 , 江苏省泰州引江河管理处
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/28 , G06V10/40 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N5/01 , G06N20/10 , G06F17/18
Abstract: 本申请公开了一种基于多特征机器学习的平原水网水葫芦提取方法及装置，通过获取卫星影像数据、河道矢量数据和河道所在地区的矢量边界数据；提取河道卫星影像数据的多光谱信息、纹理特征和植被指数特征作为水葫芦的分类特征；将提取的水葫芦分类特征分别输入到训练好的三种机器学习模型中对水葫芦进行提取；将提取结果进行二值化处理；对比验证三种机器学习模型的提取结果，获得最优提取结果；以河道所在地区的矢量边界数据为基础创建格网；统计每个格网内水葫芦像元素；获取河道所在区域水葫芦分布情况。本申请能够将水葫芦与其它水生植物进行有效区分，无需人工干预，避免了单波段阈值及多波段比值方法中阈值设定的问题，能够准确提取出平原水网中的水葫芦。
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