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1. 发明授权

CN112633123B 一种基于深度学习的异源遥感影像变化检测方法及装置有权
公开(公告)号：CN112633123B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202011503728.8
申请日：2020-12-18
申请人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
发明人：袁兆祥 , 杜正舜 , 李星华 , 司为国 , 韩嘉佳 , 汪自翔 , 罗少杰 , 刘剑 , 吴发献 , 方炯 , 徐晓华
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06T7/246 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的异源遥感影像变化检测方法，涉及图像处理技术领域，用于解决变化检测不精确且影像源单一的问题，该方法包括以下步骤：接收多时异源遥感影像；将所述异源遥感影像输入预设GAN网络中进行影像源转换，得到单源遥感影像；将所述单源遥感影像输入预设变化检测网络，得到二值变化图。本发明还公开了一种异源遥感影像变化检测装置，通过对异源遥感影像进行转换，并通过变化检测网络获取遥感影像的二值变化图。本发明能够同时实现两幅遥感影像的域转换；可以有效地解决异源遥感影像之间数据差异的问题，并通过深度学习变化检测网络提取出不同时相影像所存在的变化区域，在一定程度上改善了目视效果。

2. 发明公开

CN112633123A 一种基于深度学习的异源遥感影像变化检测方法及装置有权
公开(公告)号：CN112633123A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011503728.8
申请日：2020-12-18
申请人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
发明人：袁兆祥 , 杜正舜 , 李星华 , 司为国 , 韩嘉佳 , 汪自翔 , 罗少杰 , 刘剑 , 吴发献 , 方炯 , 徐晓华
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/62 , G06T7/246 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的异源遥感影像变化检测方法，涉及图像处理技术领域，用于解决变化检测不精确且影像源单一的问题，该方法包括以下步骤：接收多时异源遥感影像；将所述异源遥感影像输入预设GAN网络中进行影像源转换，得到单源遥感影像；将所述单源遥感影像输入预设变化检测网络，得到二值变化图。本发明还公开了一种异源遥感影像变化检测装置，通过对异源遥感影像进行转换，并通过变化检测网络获取遥感影像的二值变化图。本发明能够同时实现两幅遥感影像的域转换；可以有效地解决异源遥感影像之间数据差异的问题，并通过深度学习变化检测网络提取出不同时相影像所存在的变化区域，在一定程度上改善了目视效果。

3. 发明公开

CN117115043A 一种夜光影像除辉光方法及系统审中-实审
公开(公告)号：CN117115043A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311356184.0
申请日：2023-10-19
申请人：武汉大学
发明人：李星华 , 白学辰 , 缪健豪
IPC分类号： G06T5/00 , G06T17/00 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要：本发明提供一种夜光影像除辉光方法及系统，属于遥感影像处理技术领域，包括：由原始真实夜光影像数据集生成真实夜光影像，并生成模拟清晰夜光影像；基于模糊转移算法采集真实夜光影像的特征信息，将模拟清晰夜光影像转换为模拟退化夜光影像，模拟退化夜光影像与模拟清晰夜光影像对齐，由模拟退化夜光影像与模拟清晰夜光影像构建除辉光训练数据；由生成对抗网络构建初始除辉光网络模型，采用除辉光训练数据对初始除辉光网络模型进行训练，得到除辉光网络模型；将待处理真实夜光影像输入除辉光网络模型，得到去除辉光夜光影像。本发明能快速去除高分辨率夜光影像中的辉光，对于噪声有一定抑制作用，有效解决了缺少训练数据情况下的网络训练问题。

4. 发明公开

CN115049936A 一种面向高分遥感影像的边界增强型语义分割方法有权
公开(公告)号：CN115049936A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210965865.6
申请日：2022-08-12
申请人：武汉大学 , 深圳市规划和自然资源数据管理中心
发明人：李星华 , 王彩凤 , 李爽 , 郑晓云
IPC分类号： G06V20/10 , G06N3/04 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/70
摘要：本发明涉及遥感影像语义分割技术领域，公开一种面向高分遥感影像的边界增强型语义分割方法，该方法包括：预处理高分辨率遥感影像数据，获取边界标签数据和相应训练数据集；搭建面向高分遥感影像语义分割的边界增强型双流网络模型，包括含有多尺度特征提取模块、混合空洞卷积模块的语义分割分流网络与边缘检测分流网络，通过复用编码器特征和多级信息融合模块实现特征深度耦合；基于训练数据集和复合损失函数完成双流网络语义分割模型的双任务监督训练；利用双流网络模型重叠推理测试样本集中高分遥感影像，并通过着色处理完成语义分割。本发明有效地改善了语义分割边界模糊、类内不连续、类间不可分等问题，显著地提高了语义分割性能。

5. 发明公开

CN114463202A 结合矩阵补全和趋势滤波的植被指数时间序列重建方法审中-实审
公开(公告)号：CN114463202A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210037286.5
申请日：2022-01-13
申请人：武汉大学
发明人：管小彬 , 储栋 , 李星华 , 沈焕锋
IPC分类号： G06T5/00 , G06T5/50
摘要：本发明提供了一种结合矩阵补全和趋势滤波的植被指数时间序列重建方法，包括如下步骤：首先通过植被指数产品中的质量标记数据确定时间序列数据中的缺失位置，然后针对单个像素的植被指数序列，通过矩阵变化从一维向量变成二维矩阵，接着针对每个像素变换后的矩阵，建立低秩矩阵补全的最优化能量方程，通过非精确增广拉格朗日算法实现矩阵补全，得到初步不含数据缺失的时间序列补全矩阵。最后再将该补全矩阵进行向量化，在一维向量的基础上建立加权趋势滤波的能量优化方程，通过交替方向乘子法实现模型的求解，从而进一步滤除残留的噪声，得到平滑干净的高质量植被指数时间序列数据，实现长时间遥感植被指数序列的高精度重建。

6. 发明授权

CN114092832B 一种基于并联混合卷积网络的高分辨率遥感影像分类方法有权
公开(公告)号：CN114092832B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210065211.8
申请日：2022-01-20
申请人：武汉大学
发明人：李星华 , 顾小虎 , 管小彬 , 沈焕锋
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62
摘要：本发明公开了一种基于并联混合卷积网络的高分辨率遥感影像分类方法，具体步骤为：输入高分辨率遥感影像和相应的样本标签数据，包括训练样本数据集、测试样本数据集；并联搭建三维卷积神经网络和二维卷积神经网络，构建信息融合转换网络实现空谱特征信息融合以及深层次提取；批量输入训练样本数据集训练网络，构造交叉熵损失函数和随机梯度下降算法优化网络并更新参数，直至网络收敛；输入测试样本数据集到混合网络模型中，输出测试样本标签预测值，完成高分影像分类。本发明可同时提取高分遥感影像的空间特征和光谱特征，进行特征融合实现影像高效率高精度分类，在自然资源监测、地理国情普查、城市规划、气候变化等研究中提供重要作用。

7. 发明授权

CN117036984B 一种融合注意力机制的级联U型网络云检测方法及系统有权
公开(公告)号：CN117036984B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311293882.0
申请日：2023-10-09
申请人：武汉大学
发明人：李星华 , 李澳
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/24 , G06V10/25 , G06V10/28 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要：本发明公开了一种融合注意力机制的级联U型网络云检测方法及系统，首先对多光谱遥感影像数据进行预处理，构建用于遥感影像云检测的样本数据集和相应的样本标签集，然后构建融合注意力机制的级联U型网络，并对其进行训练，最后将测试样本数据集输入训练好的级联U型网络，输出测试样本预测结果，完成影像云检测。本发明可以精确检测出影像中的云，有效避免漏检和错检，从而提高遥感影像利用率，为后续的云去除、变化检测、目标跟踪等遥感应用提供参考。(56)对比文件Jing Zhang等.Cloud Detection MethodUsing CNN Based on Cascaded FeatureAttention and Channel Attention《.IEEETRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTESENSING》.2022,第1-17页.李余等.基于级联U-Net 的遥感影像道路分割和轮廓提取方法《.计算机科学》.2023,第1-15页.

8. 发明公开

CN117036984A 一种融合注意力机制的级联U型网络云检测方法及系统有权
公开(公告)号：CN117036984A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311293882.0
申请日：2023-10-09
申请人：武汉大学
发明人：李星华 , 李澳
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/24 , G06V10/25 , G06V10/28 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要：本发明公开了一种融合注意力机制的级联U型网络云检测方法及系统，首先对多光谱遥感影像数据进行预处理，构建用于遥感影像云检测的样本数据集和相应的样本标签集，然后构建融合注意力机制的级联U型网络，并对其进行训练，最后将测试样本数据集输入训练好的级联U型网络，输出测试样本预测结果，完成影像云检测。本发明可以精确检测出影像中的云，有效避免漏检和错检，从而提高遥感影像利用率，为后续的云去除、变化检测、目标跟踪等遥感应用提供参考。

9. 发明授权

CN117036987B 一种基于小波域交叉配对的遥感影像时空融合方法及系统有权
公开(公告)号：CN117036987B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311304694.3
申请日：2023-10-10
申请人：武汉大学
发明人：李星华 , 张行健 , 黄立文
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要：本发明公开了一种基于小波域交叉配对的遥感影像时空融合方法及系统，筛选待融合的数据，对预处理后的高、低分辨率遥感影像进行分组，将数据分为训练数据集、测试数据集和验证数据集；构建小波域交叉配对遥感影像时空融合网络；构造复合损失函数，使用Adam优化算法优化更新网络参数，经多次训练后实现网络收敛；测试数据集预测与评估，若相关评价指标可达主流模型精度且目视效果较好，证明网络模型在该数据集区域上具备稳定性，则可在该数据集区域内进行时空融合。本发明实现仅用两张输入影像就能达到主流融合模型精度和效果，在保证融合精度的前提下，解决了目前大多时空融合影像都(56)对比文件Li Xinghua.Monitoring vegetationdynamics (2010–2020) in ShengnongjiaForestry District with cloud-removedMODIS NDVI series by a spatio-temporalreconstruction method.ELSEVIER.2023,正文.Tan, Z.A Flexible Reference-Insensitive Spatiotemporal Fusion Modelfor Remote Sensing Images UsingConditional Generative AdversarialNetwork.IEEE.2021,正文.Shengke Xue.Wavelet-based residualattention network for image super-resolution.ELSEVIER.2019,正文.杨超等.基于多光谱图像超分辨率处理的遥感图像融合.激光与光电子学进.2015,正文.Jian Cheng.Remote sensing imagefusion via wavelet transform and sparserepresentation.ELSEVIER.2015,正文.Wen Ma.Achieving Super-ResolutionRemote Sensing Images via the WaveletTransform Combined With the RecursiveRes-Net.IEEE.2019,正文.孙超;寇昆湖;吕俊伟;叶松松;刘豪;周玲;赵利.基于小波深层网络的图像超分辨率方法研究.计算机应用研究.2020,(第S1期),正文.张永梅;滑瑞敏;马健喆;胡蕾.基于深度学习与超分辨率重建的遥感高时空融合方法.计算机工程与科学.2020,(第09期),正文.王倩;刘洋;贾永红.一种改进的àtrous小波融合方法.测绘通报.2009,(第08期),正文.薛坚;于盛林;王红萍.一种基于提升小波变换和IHS变换的图像融合方法.中国图象图形学报.2009,(第02期),正文.

10. 发明公开

CN117036987A 一种基于小波域交叉配对的遥感影像时空融合方法及系统有权
公开(公告)号：CN117036987A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311304694.3
申请日：2023-10-10
申请人：武汉大学
发明人：李星华 , 张行健 , 黄立文
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要：本发明公开了一种基于小波域交叉配对的遥感影像时空融合方法及系统，筛选待融合的数据，对预处理后的高、低分辨率遥感影像进行分组，将数据分为训练数据集、测试数据集和验证数据集；构建小波域交叉配对遥感影像时空融合网络；构造复合损失函数，使用Adam优化算法优化更新网络参数，经多次训练后实现网络收敛；测试数据集预测与评估，若相关评价指标可达主流模型精度且目视效果较好，证明网络模型在该数据集区域上具备稳定性，则可在该数据集区域内进行时空融合。本发明实现仅用两张输入影像就能达到主流融合模型精度和效果，在保证融合精度的前提下，解决了目前大多时空融合影像都至少需要三幅输入影像的问题，具有较强的实用性和发展前景。

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