基于模态分解和深度学习的高时空分辨率归一化植被差异指数生成方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411694964.0

申请日：

2024-11-25

公开(公告)号：

CN119785226A

公开(公告)日：

2025-04-08

发明(设计)人：

张国东尹高飞张翼王昶景

申请人：

西南交通大学

申请人地址：

610000 四川省成都市郫都区犀安路999号

IPC主分类号：

G06V20/13

IPC分类号：

G06V20/10 G06V10/762 G06V10/764 G06V10/766 G06V10/77 G06V10/774 G06V10/82 G06F18/243 G06F18/27 G06F18/213 G06F18/214 G06F18/23213 G06N5/01 G06N20/20 G06N3/0442 G06N3/045 G06N3/0464 G06N3/049 G06N3/084 G06N3/0985 G06F123/02

代理机构：

北京云嘉湃富知识产权代理有限公司 11678

代理人：

陈国伟

法律状态：

授权

国省代码：

四川省成都市

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共 50 条

[1]

基于模态分解和深度学习的高时空分辨率归一化植被差异指数生成方法 [P].

张国东 ;

尹高飞 ;

张翼 ;

王昶景 .

中国专利 :CN119785226B ,2025-07-25

[2]

一种高时空分辨率叶面积指数生成方法 [P].

张国东 ;

尹高飞 ;

陈瑞 ;

王美莲 ;

张翼 .

中国专利 :CN120910689A ,2025-11-07

[3]

一种高时空分辨率植被指数NDVI的融合方法 [P].

贾艳艳 ;

邢学刚 ;

李吉英 ;

邢学军 ;

赵昕 .

中国专利 :CN110363246A ,2019-10-22

[4]

一种多云多雾地区高时空分辨率叶面积指数产品生成方法 [P].

张国东 ;

尹高飞 ;

张翼 ;

李宗岩 ;

王昶景 ;

马杜娟 ;

谢江流 .

中国专利 :CN117893919B ,2024-06-18

[5]

一种多云多雾地区高时空分辨率叶面积指数产品生成方法 [P].

张国东 ;

尹高飞 ;

张翼 ;

李宗岩 ;

王昶景 ;

马杜娟 ;

谢江流 .

中国专利 :CN117893919A ,2024-04-16

[6]

基于作物参考曲线进行高时空分辨率植被指数数据融合的方法 [P].

孙亮 ;

陈瑞卿 ;

谢东辉 ;

陈仲新 .

中国专利 :CN110909821A ,2020-03-24

[7]

一种基于深度学习的超分辨率点云生成方法 [P].

徐岗 ;

王光宇 ;

吴迅冬 ;

吴卿 .

中国专利 :CN110163799A ,2019-08-23

[8]

基于时空融合算法的高时空分辨率影像生成方法及相关装置 [P].

韩鹏飞 ;

金兆辉 ;

吴晶晶 ;

王玮 ;

辛卓航 ;

张弛 ;

刘志红 ;

齐云飞 ;

杨旭 .

中国专利 :CN120525733A ,2025-08-22

[9]

基于经验模态分解和深度学习的混合模型风速预测方法及系统 [P].

陈分雄 ;

胡凯 ;

凌承昆 ;

唐曜曜 ;

毛中杰 ;

王典洪 .

中国专利 :CN106126896A ,2016-11-16

[10]

基于深度学习的图像超分辨率方法 [P].

吴松华 ;

张莹 ;

周莉婷 .

中国专利 :CN118674621A ,2024-09-20

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法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-07-25	授权	授权
2025-04-08	公开	公开
2025-04-25	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 20/13申请日:20241125