本发明公开了一种基于核函数时间维填充及偏差修正的遥感气温重建方法，包括：以热红外遥感反演的晴空气温为基础，采用基于核函数加权的时间平滑方法，综合考虑气温的年周期性变化与短期动态波动，重建目标日期的理论晴空气温，对遥感气温因云层遮挡造成的缺测的时间维进行填补；量化云空下的理论晴空气温与实际观测到的云空气温之间的系统性偏差，结合多源环境变量构建偏差修正模型以计算云扰动引发的气温偏差项；将偏差修正模型应用到像元尺度，对云空下的理论晴空气温进行修正，得到更接近实际云下条件的气温估计值，生成连续、无缝的全天候遥感气温数据。本发明能够解决遥感气温估算在云覆盖条件下数据缺测的技术问题。
📄 2025113661890
📂 G06F30_27
👤 南京信息工程大学
📅 2025-09-24
本发明公开了一种基于多源遥感地理数据的城市混合功能区识别方法与系统，属于遥感影像识别技术领域。所述方法包括：获取研究区域的遥感影像数据和路网数据并进行预处理和数据叠加，得到研究区域的基本街区单元；获取研究区域的POI数据并进行预处理，使用POI分布信息熵引导的样本提取方法从所述基本街区单元中提取第一数据集；获取研究区域的AOI数据并进行预处理，通过多视图差异信息学习法从所述基本街区单元中提取第三数据集；将所述第一数据集与所述第三数据集合并得到综合数据集；通过所述综合数据集训练神经网络模型，用于城市功能区分类。本发明提升了单一功能区识别精度，并能在复杂城市环境中准确捕捉各混合功能区的真实布局。
📄 2025100029262
📂 G06V20_10
👤 南京信息工程大学
📅 2025-01-02
一种基于高斯混合模型的遥感时序数据拟合方法，包括：步骤1：获取遥感时序数据；对同一地区的多景遥感影像确定采样点，依次读取各遥感影像在采样点处的NDVI值，并按时间顺序组织成NDVI时序数据；步骤2：估算概率值；以时间为横轴，NDVI值为纵轴，绘制NDVI时序数据散点图；分别计算相邻时序点和横轴构成的梯形的面积，再求得各个区间梯形面积占总面积的百分比，以此作为当前区间的概率值进行后续计算；步骤3：概率值转化；约定一个放大比例M，各个区间的概率值乘以M取整后得到A＝{a1，a2，…，aN}，依次分割各个对应的区间为等间隔子区间t，构建新时间序列t序列，步骤4：高斯混合模型参数求解；将新时间序列t序列作为观察数据，求解高斯混合模型，即概率分布模型。
📄 2019101875889
📂 G06K9_00
👤 浙江工业大学
📅 2019-03-13
一种时间序列遥感植被指数(Time‑Series Vegetation Index，TSVI)的噪声检测方法。首先使用单位根检验将各个像素的观测值分为平稳序列或者非平稳序列；对于非平稳序列，利用一定的数学模型对离散的TSVI进行建模，再计算实际观测值与模型预测值之间的差异，记为偏差。由于偏差消除了季节性成分，从而将非平稳序列转换为平稳序列。对于平稳序列或者偏差数据采用观测值分布在均值附近一定范围内的假设，进行噪声检测；再对去除噪声保留之后的观测值，迭代进行拟合和噪声检测，直到达到最大迭代次数或在某次迭代不再有噪声检出。然后将时间序列转换回图像空间获得噪声掩膜并优化。本发明可以获得准确的噪声掩膜，并提高地表相关应用的可靠性。
📄 2019106801805
📂 G06K9_00
👤 浙江工业大学
📅 2019-07-26
本发明公开了一种基于数据立方体模型的海量遥感变量多维聚合信息的计算方法，属于数据处理领域。本发明的基于数据立方体模型的海量遥感变量多维聚合信息的计算方法，采用预先聚合遥感变量信息，将大部分聚合计算转换成为已有聚合信息的查询过程，通过预先计算的多个小粒度聚合信息自动组合成任意查询条件对应的聚合结果，从而避免了传统方法所面临的计算性能问题。因此，本发明能够在人机交互场景中以近实时的响应速度返回遥感变量聚合信息，同时节省大量计算资源。本发明支持时间聚合和空间聚合，也同时支持时空独立聚合与时空耦合聚合等复杂形式。
📄 2020109425680
📂 G06F16_14
👤 陕西师范大学
📅 2020-09-09
本申请实施例公开了一种基于拟合模型的云参数确定方法及系统，属于大气辐射传输技术领域，其中，所述方法包括基于星载激光雷达获取多个像元的后向散射系数及垂直特征掩码；基于后向散射数对多个像元进行筛选，获取多个第一有效像元；基于垂直特征掩码对多个像元进行筛选，获取多个第二有效像元；对多个第一有效像元和多个第二有效像元进行空间匹配，获取多个有效云像元；基于多个有效云像元，确定至少一个有效云体，每个有效云体包括至少一个有效云像元；基于多个第一有效像元及至少一个有效云体，获取云体、过渡带及晴空大气的云参数与水平位置对应关系，具有减小拟合的云参数误差，为辐射强迫评估提供更为准确的依据的优点。
📄 2022102558197
📂 G06V20_13
👤 成都信息工程大学
📅 2022-03-16
本发明涉及一种晴空条件下的高空间分辨率近地面气温估算方法。包括收集气象台站实测气温、卫星遥感的低空间分辨率地表温度、数值模式预报气温、高空间分辨率的高程、植被指数数据和纬度、经度、时间信息。利用低空间分辨率的地表温度、数值模式预报气温、高程、植被指数、纬度、经度和时间信息构建低空间分辨率气温模型；假定高空间分辨率子像元与所在的低空间分辨率像元的近地面气温差异主要是由两者的高程和植被指数差异引起的，以此来构建像元气温差异模型；在低空间分辨率气温模型、像元气温差异模型的基础上，推导出晴空条件下的高空间分辨率气温估算模型。本发明可以获取比卫星观测更精细的高精度晴空条件下的近地面气温空间分布。
📄 2023100474878
📂 G06V20_13
👤 成都信息工程大学
📅 2023-01-31
本申请公开了一种国土资源遥测数据管理方法及系统，涉及数据处理领域，包括：拟合每个地形数据点在预设局部区域Ri的高程趋势面，得到每个地形数据点对应的第一局部高程趋势面方程；计算每个地形数据点的实际高程值与第一局部高程趋势面方程计算的对应点高程值之差；计算每个地形数据点的局部高差异常值；检测并标记地形异常区域；提取每个地形异常区域的边界点，拟合每个地形异常区域边界点的局部高程趋势面，得到每个地形异常区域对应的第二局部高程趋势面方程；利用第二局部高程趋势面方程，计算每个地形异常区域内部地形数据点修正后的高程值。针对现有技术国土资源遥测数据异常地形检测精度低，本申请提高了异常地形检测精度。
📄 2025107968172
📂 G06F18_213
👤 四川拓图伟业测绘科技有限公司
📅 2025-06-16
本发明属于遥感应用技术领域，尤其涉及一种基于改进日内温度循环模型(Improved diurnal temperature cycle model，IDTCM)的遥感地表温度时间归一化方法。基于IDTCM的遥感地表温度时间归一化方法，包括如下步骤：数据预处理、基于DTCM进行改进得到IDTCM、进行遥感地表温度时间归一化和进行TASI航空遥感地表温度时间归一化。本发明建立了一个改进的日内温度循环模型，改进了现有模型无法克服风速波动的缺点，同时，基于改进的日内温度循环模型构建了遥感地表温度时间归一化方法。
📄 2015110199069
📂 G06F17_50
👤 电子科技大学
📅 2015-12-30
本发明涉及气温降尺度方法，具体的说是涉及一种基于DEM和NDVI的气温降尺度方法。本方法引进DEM与NDVI对原始气温数据进行降尺度处理。根据一年中植被的生长情况，将一年划分为植被生长季和非植被生长季，分别对植被生长季和非植被生长季进行降尺度。本发明针对现有方法的不足，对已有低空间分辨率的气温数据集，考虑数字高程模型(DEM)变化，加入局部地理信息对气温影响，同时在植被生长季考虑植被覆盖对近地面气温的调控作用，将原始数据有效降尺度到高空间分辨率。
📄 2017107843346
📂 G06F17_50
👤 电子科技大学
📅 2017-09-04
本发明公开了一种高时间分辨率空间无缝气溶胶光学厚度填补方法，属于气溶胶光学厚度填补技术领域。本发明将静止轨道卫星气溶胶光学厚度产品分解为线性分量和非线性分量，其中线性分量的求解思想是求解再分析资料与卫星反演气溶胶光学厚度产品在不同地表覆盖类型上的线性关系，并基于该线性关系对再分析资料进行校正；将校正后的线性分量与卫星气溶胶光学厚度作差，得到有效观测像元的非线性分量，利用机器学习模型去映射非线性分量与影响因子之间的相关关系，并将该关系用于非有效观测像元，获取空间无缝的非线性分量；最后将线性分量与非线性分量叠加，得到空间无缝的气溶胶光学厚度。
📄 2022108378554
📂 G06F18_241
👤 电子科技大学
📅 2022-07-16
本发明公开了一种基于稳健的固定阶数滤波模型的多源海洋表面温度(SST)遥感产品融合方法，综合SST遥感产品时空融合过程中的尺度转换问题、产品的不确定性表达问题及SST时空过程复杂的空间结构和时间结构，充分利用遥感产品在空间分辨率、时空完整性、精度特征等方面的互补特性，采用基于稳健的固定阶数滤波过程模型的层次贝叶斯框架融合红外SST和微波SST遥感产品，得到高精度的、空间完整的、局部空间模式丰富的细尺度融合数据，本发明对SST空间趋势的模拟更加合理，实现了多源遥感产品间的无缝时空尺度转换、遥感产品不确定性的定量化，适用于遥感大数据量的高效计算。
📄 201710548545X
📂 G06K9_62
👤 四川企知通企业管理有限公司
📅 2017-07-01
柿子坊 · 知识产权运营
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