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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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186 篇 专利

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8 篇 三峡智控科技有限...
6 篇 南方海洋科学与工...
5 篇 中国科学院遥感与...
4 篇 中国石油天然气股...
4 篇 中国科学院空天信...
4 篇 中国人民解放军国...
4 篇 成都思晗科技股份...
4 篇 环境保护部卫星环...
4 篇 北京航空航天大学
4 篇 中国烟草总公司郑...
3 篇 华中科技大学
3 篇 核工业北京地质研...
3 篇 中国地质大学
3 篇 福州大学
3 篇 中国科学院上海技...
2 篇 深圳市华力特电气...
2 篇 通辽市气象卫星遥...
2 篇 中国科学院遥感应...
2 篇 东南大学
2 篇 北京四象爱数科技...

作者

8 篇 戴曦
4 篇 李军
4 篇 杨骥
4 篇 张楠楠
4 篇 周红英
4 篇 王桥
4 篇 荆文龙
4 篇 胡义强
4 篇 陈荦
4 篇 吴秋云
4 篇 刘杨
4 篇 徐旭朝
4 篇 景宁
4 篇 熊伟
4 篇 邓应彬
4 篇 黄山红
4 篇 董文彤
4 篇 舒思京
4 篇 陈良富
4 篇 胡泓达

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186 篇 中文

检索条件"主题词=波段数据"

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详细简洁

排序：

基于时序遥感图像的油田污染水体识别方法及装置

基于时序遥感图像的油田污染水体识别方法及装置

引用

作者：刘杨张楠楠郭红燕黄山红刘松张博研董文彤周红英邢学文马志国 100007 北京市东城区东直门北大街9号

一种基于时序遥感图像的油田污染水体识别方法及装置，方法包括：根据研究区的时序遥感图像数据集中的每幅原始卫星遥感图像数据进行辐射定标、大气校正以及正射校正和图像配准得到各波段数据对应的反射率值；确定对应时序遥感图像的水... 详细信息

标准号: CN114821287A

一种基于时序遥感图像的油田污染水体识别方法及装置，方法包括：根据研究区的时序遥感图像数据集中的每幅原始卫星遥感图像数据进行辐射定标、大气校正以及正射校正和图像配准得到各波段数据对应的反射率值；确定对应时序遥感图像的水体指数以提取对应时序遥感图像中的水体目标区域；对非水体区域进行掩膜；根据掩膜处理后的时序遥感图像数据集得到时序聚合遥感图像数据集；获取各聚合遥感数据中水体目标区域内各像素点的生产废液指数；根据水体目标在时序遥感图像集中的出现次数，基于预设的阈值‑次数对应关系，获取对应的阈值；根据水体目标区域内各像素点的生产废液指数以及对应的阈值识别该水体目标是否为生产污染水体，提高识别精度和效率。

关键词：时序水体遥感图像数据遥感图像目标区域生产废液污染水体像素点掩膜聚合波段数据大气校正辐射定标水体区域图像配准遥感数据原始卫星阈值识别反射率预设校正油田生产研究

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一种混合并行方式栅格影像金字塔构建方法

一种混合并行方式栅格影像金字塔构建方法

引用

作者：陈荦吴秋云刘世永钟志农熊伟吴烨陈浩伍江江李军景宁 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号

本发明属于地理空间信息处理技术领域，涉及一种混合并行方式栅格影像金字塔构建方法，具体包括步骤：(1)初始化金子塔总级数，进程总数与进程号，初始级数为0；(2)获取原始栅格影像，各进程读取原始栅格影像的元数据信息；(3)指定一个... 详细信息

标准号: CN105677488B

本发明属于地理空间信息处理技术领域，涉及一种混合并行方式栅格影像金字塔构建方法，具体包括步骤：(1)初始化金子塔总级数，进程总数与进程号，初始级数为0；(2)获取原始栅格影像，各进程读取原始栅格影像的元数据信息；(3)指定一个进程为主进程，创建空金字塔框架文件，并对创建的空金字塔框架文件采用多线程技术进行结构组织；(4)按照行划分的方式把栅格影像的数据量平均划分给各个进程，并计算在原始影像上的逻辑偏移位置；(5)根据逻辑偏移位置，采用GDAL类库函数将栅格影像的各波段数据依次读取到内存；(6)各个进程根据当前金字塔级数采用最邻近内插算法依次对数据进行对应粒度为2^lev的重采样；(S7)并行写出结果，构建金子塔文件。

关键词：进程影像栅格金字塔框架偏移位置原始栅格构建读取信息处理技术多线程技术影像金字塔元数据信息并行方式波段数据地理空间结构组织依次读取原始影像初始化数据量重采样类库内插算法金字塔创建内存并行邻近

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一种基于GCN和GRU增强U-Net特征的高光谱分类方法及系统

一种基于GCN和GRU增强U-Net特征的高光谱分类方法及系统

引用

作者：景维鹏陈广胜林谋乐李林辉 150040 黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26号

本发明提出一种基于GCN和GRU增强U‑Net特征的高光谱分类方法，所述方法为解决高光谱波段数据之间的类内高变异性和类间的相似性提供了新的解决方案。针对传统模型忽略特征之间所存在的潜在关系，提出使用图神经网络(GCN)和门控循环单元(... 详细信息

标准号: CN112926452A

本发明提出一种基于GCN和GRU增强U‑Net特征的高光谱分类方法，所述方法为解决高光谱波段数据之间的类内高变异性和类间的相似性提供了新的解决方案。针对传统模型忽略特征之间所存在的潜在关系，提出使用图神经网络(GCN)和门控循环单元(GRU)获取U‑Net下采样特征之间的潜在关系，同时注意力机制用于根据上下文特征的重要程度学习得到新的特征。该方法将下采样得到的较混乱的特征转化为高内聚低耦合的特征，为下游的任务提供干净可靠的数据。同时该方法在小样本高光谱上只需要迭代很少次就能取得十分优异的结果。

关键词：高光谱潜在关系下采样变异性上下文特征注意力机制波段数据传统模型神经网络特征转化循环单元低耦合小样本迭代门控内聚分类混乱学习

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一种基于环境小卫星利用PLS水质遥感反演方法

一种基于环境小卫星利用PLS水质遥感反演方法

引用

作者：邢国栋赵林 300072 天津市南开区卫津路92号

本发明公开了一种基于环境小卫星利用PLS水质遥感反演方法，包括以下步骤：(1)基于陆地观测卫星数据服务平台，获得环境小卫星(HJ‑2A、HJ‑2B)以两天为周期的周期数据(16m)；(2)设定监测流域的监测点位，按照环境小卫星周期对监测点位定... 详细信息

标准号: CN117034600A

本发明公开了一种基于环境小卫星利用PLS水质遥感反演方法，包括以下步骤：(1)基于陆地观测卫星数据服务平台，获得环境小卫星(HJ‑2A、HJ‑2B)以两天为周期的周期数据(16m)；(2)设定监测流域的监测点位，按照环境小卫星周期对监测点位定点采样；(3)利用ENVI软件对下载的监测地图谱进行辐射定标、大气校正、图像裁剪、正射校正、数据提取五个步骤，最终得到监测点位五个波段的波段数据；(4)利用PLS，设定训练集数据以及测试集数据，k值选择为5，得到水质反演模型；(5)根据水质反演模型，将易获得的卫星遥感图谱水域数值提取，就可对遥感数据进行水质预测。

关键词：小卫星监测点位反演模型水质图谱数据服务平台测试集数据训练集数据波段数据大气校正辐射定标观测卫星数据提取数值提取水质遥感图像裁剪卫星遥感遥感数据周期数据波段采样反演下载校正水域陆地流域预测

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一种基于陆地卫星遥感影像数据源的地物信息提取方法

一种基于陆地卫星遥感影像数据源的地物信息提取方法

引用

作者：王冬利王贺封张安兵李静赵安周承达瑜刘海新 056038 河北省邯郸市光明南大街199号

本发明属于遥感影像分类领域，具体涉及一种基于陆地卫星遥感影像数据源的地物信息提取方法，根据目标区域内地物特征以及数据可获取性获取适宜时相的相应传感器的陆地卫星遥感影像数据；应用全色波段数据融合多光谱数据，再根据目标地... 详细信息

标准号: CN109670426B

本发明属于遥感影像分类领域，具体涉及一种基于陆地卫星遥感影像数据源的地物信息提取方法，根据目标区域内地物特征以及数据可获取性获取适宜时相的相应传感器的陆地卫星遥感影像数据；应用全色波段数据融合多光谱数据，再根据目标地物与其它地物的差异性，选取合适的目标地物提取特征指标，并应用15米和30米多光谱遥感影像数据构建多尺度表达；基于多尺度目标地物遥感提取特征指标遥感数据，结合非监督分类方法，逐尺度提取目标地物信息。本发明应用多尺度和非监督分类技术提取地物信息具有精度高、流程简单、人为干扰少、自动化程度以及构建的多尺度数据具有同源性等特点。

关键词：目标地物多尺度遥感影像数据非监督分类地物信息陆地卫星提取特征应用多光谱遥感影像遥感影像分类多尺度数据波段数据目标区域人为干扰数据构建遥感数据差异性多光谱同源性传感器地物构建全色遥感自动化尺度融合

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遥感影像的云检测方法、装置、电子设备及存储介质

遥感影像的云检测方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：温晓卓叶武剑刘怡俊 510060 广东省广州市越秀区东风东路729号大院

本发明公开了一种遥感影像的云检测方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：获取待测遥感影像数据和遥感影像数据库中的卫星遥感训练样本，卫星遥感训练样本包括卫星遥感图片数据及对应的样本类别标签，从待测遥感影像数据中提取... 详细信息

标准号: CN115546640A

本发明公开了一种遥感影像的云检测方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：获取待测遥感影像数据和遥感影像数据库中的卫星遥感训练样本，卫星遥感训练样本包括卫星遥感图片数据及对应的样本类别标签，从待测遥感影像数据中提取得到红蓝绿颜色波段数据和近红外波段数据，基于卫星遥感图片数据及对应的样本类别标签，构建目标神经网络模型，将待测遥感影像数据中的红蓝绿颜色波段数据和近红外波段数据输入目标神经网络模型，计算得到对应的检测结果数据。有利于解决现有的检测方法因难以识别具有相似的地物特性的冰、雪与云导致难以对遥感影像进行准确的检测难以对遥感影像进行有效和准确的检测的技术问题，提高了遥感影像的检测效率。

关键词：遥感影像卫星遥感遥感影像数据近红外波段检测波段数据图片数据训练样本样本类别绿颜色标签神经网络模型数据输入目标存储介质电子设备检测结果目标神经网络模型云检测地物构建数据库

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基于机器学习的星载短波红外CO₂柱浓度估算方法

基于机器学习的星载短波红外CO<Sub>2</Sub>柱浓度估算方法

引用

作者：盖荣丽李静波 116622 辽宁省大连市经济技术开发区学府大街10号

本发明公开了基于机器学习的星载短波红外CO2柱浓度估算方法，包括：S1.对OCO‑2卫星波段数据进行提取，得到9个weak_CO2波段以及6个O2波段数据；S2.将9个weak_CO2波段以及6个O2波段数据、NDVI归一化植被指数、SR地表反射率数据、DEM高... 详细信息

标准号: CN116189796A

本发明公开了基于机器学习的星载短波红外CO₂柱浓度估算方法，包括：S1.对OCO‑2卫星波段数据进行提取，得到9个weak_CO₂波段以及6个O₂波段数据；S2.将9个weak_CO₂波段以及6个O₂波段数据、NDVI归一化植被指数、SR地表反射率数据、DEM高程地形数据、ERA5大气数据、AOD气溶胶数据、TCCON站观测数据进行特征筛选，按照重要性保留筛选的前31个特征；S3.通过热图对筛选的前31个特征进行相关性分析，找出与CO₂柱浓度相关性较强的特征和较弱的特征；S4.将与CO₂柱浓度相关性较强的特征和较弱的特征进行合并，输入至五种集成学习的回归模型中，使用这几种不同模型预测出的准确率，通过对比分析，极端随机森林回归模型的决定系数R²最高、误差最小、预测效果最好。

关键词：波段数据回归模型波段地表反射率数据归一化植被指数筛选大气数据地形数据对比分析观测数据基于机器集成学习模型预测浓度估算随机森林特征筛选卫星波段气溶胶准确率短波星载高程合并预测保留分析学习

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植被识别方法、装置、设备及可读存储介质

植被识别方法、装置、设备及可读存储介质

引用

作者：邹冲朱超杰汪飙侯鑫殷磊吴海山 518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)

本发明公开了一种植被识别方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取待识别地理区域对应的图像数据，其中，所述图像数据包括红绿蓝三波段对应的三色波段数据和红边范围内波段对应的红边波段数据；将所述图像数据输入预设植... 详细信息

标准号: CN112001341A

本发明公开了一种植被识别方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取待识别地理区域对应的图像数据，其中，所述图像数据包括红绿蓝三波段对应的三色波段数据和红边范围内波段对应的红边波段数据；将所述图像数据输入预设植被识别模型进行识别，得到所述图像数据对应的植被识别结果。本发明实现了通过红边波段数据所增加的图像特征来弥补低分辨率图像中目标物模糊不清的不足，提升通过低分辨率图像进行植被识别的结果准确率。

关键词：波段数据图像数据红边低分辨率图像波段植被可读存储介质图像数据输入结果准确率地理区域图像特征红绿蓝目标物三色预设种植

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一种波段分析方法、系统、装置及计算机可读存储介质

一种波段分析方法、系统、装置及计算机可读存储介质

引用

作者：程超 210001 江苏省南京市秦淮区太平南路389号1002室

本发明公开了一种波段分析方法、系统、装置及计算机可读存储介质，属于金融领域波段分析技术领域，包括以下步骤：步骤1、获取波段数据及参数；步骤2、提取步骤1中波的极值点过滤数据，并从过滤后的数据中提取波的特征值；步骤3、将步... 详细信息

标准号: CN115080917A

本发明公开了一种波段分析方法、系统、装置及计算机可读存储介质，属于金融领域波段分析技术领域，包括以下步骤：步骤1、获取波段数据及参数；步骤2、提取步骤1中波的极值点过滤数据，并从过滤后的数据中提取波的特征值；步骤3、将步骤2中的过滤后的波形分割成若干小波；步骤4、计算最优参数；步骤5、通过最优参数得到反转点位置，该波段分析方法、系统、装置及计算机可读存储介质，简单易用，使用门槛降低；自动识别股票波形的高低点，无须人工手动筛选，减少错误率,节省了人工时间成本,对波段级别设定阈值后，可以自动筛选波段级别，波段分析进行大数据测试，多种方法及海量数据检测结果的准确率，极大的提高了分析效率，耗时短。

关键词：波段计算机可读存储介质最优参数分析过滤波段数据分析效率过滤数据海量数据检测结果金融领域人工手动时间成本自动筛选自动识别错误率大数据反转点高低点极值点准确率小波耗时筛选测试门槛分割股票

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基于卫星数据得到的冬小麦识别方法

基于卫星数据得到的冬小麦识别方法

引用

作者：姚千禧曹洪涛胡良金黄祥志陈燕婕 213000 江苏省常州市新北区新桥镇云河路10号

本发明公开了基于卫星数据得到的冬小麦识别方法，包括对冬小麦的种植与物候特征进行调查分析；获取遥感卫星中的各波段数据；对该卫星数据进行预处理，进行增强型植被指数的计算；基于计算结果，对增强型植被指数进行时序变化曲线的绘... 详细信息

标准号: CN114972838B

本发明公开了基于卫星数据得到的冬小麦识别方法，包括对冬小麦的种植与物候特征进行调查分析；获取遥感卫星中的各波段数据；对该卫星数据进行预处理，进行增强型植被指数的计算；基于计算结果，对增强型植被指数进行时序变化曲线的绘制，并对绘制的图像进行分析以构建冬小麦增强型植被指数的识别模型；基于增强型植被指数的时序变化曲线和识别模型，对冬小麦分布进行识别和提取；在遥感图像处理平台对提取后的遥感影像进行密度分割来区分各种地物的类别；并对其提高分类识别精度，且对该精度进行验证；本发明摆脱传统建立敏感波段模型的方法，从地区冬小麦生长特征出发，建立EVI差值速率模型。

关键词：冬小麦植被指数增强型时序变化曲线卫星数据绘制预处理遥感图像处理波段数据分类识别密度分割敏感波段生长特征速率模型遥感卫星遥感影像地物构建分析图像验证种植调查

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