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1. 发明公开

CN117495135A 一种未来发展情景下的土壤保持服务评估方法及系统审中-实审
公开(公告)号：CN117495135A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311491885.5
申请日：2023-11-10
申请人：桂林理工大学
发明人：陈建军 , 凌铭 , 韩小文
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
摘要：本申请公开了一种未来发展情景下的土壤保持服务评估方法及系统，所述方法包括：采集降水量、土壤数据、土地覆被数据、DEM和NDVI数据；对未来情景进行设计；基于所述未来情景对采集的数据进行处理，得到处理后的数据；使用地理探测器对所述处理后的数据进行土壤保持空间分异性的驱动特征，实现对土壤保持服务的评估。本申请将RUSLE模型与气候、土壤、地形和植被数据相关联，对于某一区域实施降雨监测提供指示作用。

2. 发明公开

CN115965812A 无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法有权
公开(公告)号：CN115965812A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211604186.2
申请日：2022-12-13
申请人：桂林理工大学
发明人：陈建军 , 陈自桢 , 韩小文
IPC分类号： G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/17 , G06N20/00
摘要：本发明涉及无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，包括：获取不同空间分辨率的航拍影像，对所述航拍影像进行处理，获得不同空间分辨率的重采样影像；通过所述航拍影像和所述重采样影像进行湿地植被物种和地物分类以及分类精度的评估。本发明提供的无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，能够正确认识和发挥湿地的资源优势，为湿地植被恢复技术和区域生物多样性及其形成机制研究提供数据支持。

3. 发明公开

CN115936422A 一种基于尺度优化的生态风险评价方法及系统审中-实审
公开(公告)号：CN115936422A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211213278.8
申请日：2022-09-29
申请人：桂林理工大学
发明人：陈建军 , 杨艳萍 , 韩小文 , 尤号田
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/26
摘要：本申请公开了一种基于尺度优化的生态风险评价方法及系统，包括以下步骤：S1、采集研究区域内历史土地利用数据；S2、基于历史土地利用数据，获取生态风险的尺度效应；S3、基于尺度效应，确定研究区域内生态风险评价的最佳尺度；S4、基于最佳尺度分析土地利用变化和生态风险时空变化特征；S5、基于最佳尺度模拟预测未来生态风险变化并提出保护建议。基于历史土地利用数据，根据景观格局指数粒度响应曲线以及景观生态风险半变异函数拟合结果确定生态风险时空变化特征。并通过PLUS模型模拟预测不同情景下土地的利用格局及生态风险变化趋势，根据预测结果提出相应保护建议，为研究区域生态风险管理和规避提供参考依据和决策支持。

4. 发明公开

CN117671539A 一种无人机监测样地植被覆盖度空间代表性优化方法审中-实审
公开(公告)号：CN117671539A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311740978.7
申请日：2023-12-14
申请人：桂林理工大学
发明人：陈建军 , 黄仁杰 , 韩小文
IPC分类号： G06V20/17 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/28
摘要：本发明公开了一种无人机监测样地植被覆盖度空间代表性优化方法，所属技术领域为无人机监测领域，包括：基于无人机对遥感监测样地进行数据采集，获得样地图像数据和高空间分辨率卫星遥感影像数据；基于阈值分割方法对样地图像数据进行计算，获得样地植被覆盖度数据；基于样地植被覆盖度数据和高空间分辨率卫星遥感影像数据获取高空间分辨率FVC参考地图，基于高空间分辨率FVC参考地图获取ADV值；基于高空间分辨率卫星遥感影像数据获取归一化差分植被指数，基于归一化差分植被指数获取H值和CV值；基于ADV值、H值和CV值优化监测样地的空间代表性。本发明提出的分级体系能明显减少下垫面异质性等问题对验证的影响。

5. 发明授权

CN115965812B 无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法有权
公开(公告)号：CN115965812B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202211604186.2
申请日：2022-12-13
申请人：桂林理工大学
发明人：陈建军 , 陈自桢 , 韩小文
IPC分类号： G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/17 , G06N20/00
摘要：本发明涉及无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，包括：获取不同空间分辨率的航拍影像，对所述航拍影像进行处理，获得不同空间分辨率的重采样影像；通过所述航拍影像和所述重采样影像进行湿地植被物种和地物分类以及分类精度的评估。本发明提供的无人机影像对湿地植被物种和地物分类的评估方法，能够正确认识和发挥湿地的资源优势，为湿地植被恢复技术和区域生物多样性及其形成机制研究提供数据支持。(56)对比文件Sahel Mahdavi等.A dynamic classiﬁcation scheme for mapping spectrallysimilar classes: Application to wetlandclassiﬁcation《.International Journal ofApplied Earth Observation andGeoinformation》.2019,第83卷第1-14页.左萍萍.基于无人机多光谱的沼泽植被识别方法《.中国环境科学》.2021,第41卷(第5期),第2399-2410页.唐廷元.基于无人机影像和深度学习的岩溶湿地植被信息识别研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库基础科学辑》.2021,(第07期),第A008-114页.Jianjun Chen等.The Effects of SpatialResolution and Resampling on the Classiﬁcation Accuracy of Wetland VegetationSpecies and Ground Objects: A Study Basedon High Spatial Resolution UAV Images.《MDPI：drones》.2023,第7卷(第1期),第1-25页.耿仁方等.基于无人机影像和面向对象随机森林算法的岩溶湿地植被识别方法研究《.地球信息科学学报》.2019,第21卷(第8期),第1295-1306页.

6. 发明公开

CN117611909A 一种基于深度学习和影像空间分辨率的湿地植被分类方法审中-实审
公开(公告)号：CN117611909A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311643459.9
申请日：2023-12-04
申请人：桂林理工大学
发明人：陈建军 , 陈自桢 , 韩小文 , 周国清
IPC分类号： G06V10/764 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和影像空间分辨率的湿地植被分类方法，本发明属于植被分类领域，包括：获取湿地植被区域的遥感影像，所述遥感影像包括：无人机影像和卫星影像；对所述遥感影像进行预处理，得到预处理影像；基于多尺度分割算法和卷积神经网络，构建湿地植被分类模型；基于所述湿地植被分类模型对所述预处理影像进行分类，得到湿地植被的分类结果。本发明以不同空间分辨率梯度的无人机影像和卫星影像为数据源，构建PBIA和OBIA相融合的MRS_DeepLabV3+算法，评估了影像空间分辨率对湿地植被物种和地物分类的影响。

7. 发明公开

CN114782235A 一种生态安全分析的构建方法审中-实审
公开(公告)号：CN114782235A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210493494.6
申请日：2022-05-07
申请人：桂林理工大学
发明人：陈建军 , 杨艳萍 , 韩小文 , 尤号田 , 王志伟
IPC分类号： G06Q50/26 , G06F16/29 , G06K9/62
摘要：本发明公开了一种生态安全分析的构建方法，包括：采集测试区域的生态数据，进行预处理，基于生态数据构建生态源模型、阻力面、生态安全格局；基于生态源模型、阻力面、生态安全格局对测试区域的生态安全进行分析。本发明基于生态保护重要性识别生态源地，从自然因素和人类活动两角度选择阻力因子构建阻力面，利用电路理论构建生态安全格局并提出生态保护建议，为喀斯特地区构建生态安全格局提供了可参考的意见。

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