本申請(qǐng)涉及空間大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于Cesium的大規(guī)模矢量數(shù)據(jù)的可視化方法及系統(tǒng)，方法包括：對(duì)獲取的空間矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的空間矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行切片處理，得到多層級(jí)的矢量瓦片組；其中，任一層級(jí)內(nèi)的所有矢量瓦片可...

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于貪心策略的衛(wèi)星序列任務(wù)規(guī)劃方法及裝置。該方法包括：根據(jù)時(shí)間網(wǎng)格和該原初元任務(wù)對(duì)應(yīng)的開(kāi)關(guān)機(jī)時(shí)間，確定該原初元任務(wù)的第一時(shí)間網(wǎng)格區(qū)間；基于該目標(biāo)時(shí)間網(wǎng)格區(qū)間和任務(wù)間隔參數(shù)，確定每個(gè)回歸元任務(wù)的候選時(shí)間網(wǎng)格區(qū)間，基于貪心策...

本說(shuō)明書(shū)公開(kāi)了一種基于大氣參數(shù)庫(kù)的地表反射率反演方法，可以獲取待反演遙感數(shù)據(jù)，并確定待反演遙感數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的采集環(huán)境信息，采集環(huán)境信息包括待反演遙感數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的成像時(shí)間和位置信息。而后，可以根據(jù)采集環(huán)境信息，從預(yù)先構(gòu)建的大氣參數(shù)庫(kù)中搜索出與待...

本發(fā)明提供一種基于COG柵格數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與服務(wù)方法及裝置，屬于地理信息技術(shù)領(lǐng)域，基于COG柵格數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與服務(wù)方法包括：獲取遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，驗(yàn)證遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)是否為COG格式，并在不是COG格式時(shí)將遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為COG...

本公開(kāi)涉及一種數(shù)據(jù)查詢(xún)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：獲取目標(biāo)地區(qū)的建圖數(shù)據(jù)，將所述建圖數(shù)據(jù)按照空間數(shù)據(jù)庫(kù)中空間要素字段存入所述空間數(shù)據(jù)庫(kù)中；將所述空間數(shù)據(jù)庫(kù)中的所述建圖數(shù)據(jù)映射到地圖編輯器中；至少基于所述建圖數(shù)據(jù)確定邊...

本公開(kāi)實(shí)施例中提供了一種基于HRNet模型的采煤沉陷區(qū)提取方法、裝置，該方法包括利用SBAS?InSAR技術(shù)，對(duì)目標(biāo)區(qū)域的SAR影像進(jìn)行處理以獲取目標(biāo)區(qū)域的形變信息；利用D?InSAR技術(shù)，對(duì)包含礦井的區(qū)域進(jìn)行形變監(jiān)測(cè)以獲得反映所述區(qū)域...

本發(fā)明涉及衛(wèi)星成像技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種遙感衛(wèi)星成像任務(wù)籌劃方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)多個(gè)觀測(cè)目標(biāo)的位置信息，得到目標(biāo)范圍，目標(biāo)范圍內(nèi)包括全部觀測(cè)目標(biāo)；基于當(dāng)前遙感衛(wèi)星的成像模式的方位向幅寬和距離向幅寬，在目標(biāo)范圍...

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N衛(wèi)星數(shù)據(jù)回放方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，所述方法包括：在目標(biāo)衛(wèi)星處于邊記邊放模式的情況下，根據(jù)所述目標(biāo)衛(wèi)星的時(shí)序機(jī)動(dòng)模型確定所述目標(biāo)衛(wèi)星的滾動(dòng)角信息和高程信息，并結(jié)合衛(wèi)星方向向量、衛(wèi)星位置向量，獲取目標(biāo)站點(diǎn)相對(duì)于...

本發(fā)明涉及遙感影像技術(shù)領(lǐng)域，特別是提供一種基于實(shí)時(shí)視頻流的遙感影像快視處理方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，方法包括：實(shí)時(shí)獲取遙感衛(wèi)星原始的解壓縮數(shù)據(jù)流；將所述解壓縮數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換成圖片數(shù)據(jù)，得到視頻直播數(shù)據(jù)源；對(duì)所述視頻直播數(shù)據(jù)源進(jìn)行編碼，得到多目標(biāo)...

本發(fā)明提供一種基于分布式文件系統(tǒng)的遙感影像處理方法及裝置，所述方法包括：在接收到用戶(hù)瀏覽請(qǐng)求的情況下，響應(yīng)于所述瀏覽請(qǐng)求，獲取目標(biāo)影像對(duì)應(yīng)的文件信息；根據(jù)所述文件信息，計(jì)算所述目標(biāo)影像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)塊的偏移量；根據(jù)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)塊的偏移量...

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于Flink的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理方法、裝置和電子設(shè)備。該方法中，實(shí)時(shí)獲取衛(wèi)星原始碼流數(shù)據(jù)；所述衛(wèi)星原始碼流數(shù)據(jù)包括第一通道數(shù)據(jù)和第二通道數(shù)據(jù)；基于所述Flink中的流合并算子，合并所述第一通道數(shù)據(jù)和所述第二通道數(shù)據(jù)，獲得...

本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于分布式架構(gòu)的格網(wǎng)鑲嵌方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括根據(jù)當(dāng)前輪次對(duì)應(yīng)的影像源數(shù)據(jù)范圍計(jì)算對(duì)所有目標(biāo)格網(wǎng)的覆蓋率，根據(jù)覆蓋率確定覆蓋全的格網(wǎng)；對(duì)覆蓋全的格網(wǎng)采用分布式格網(wǎng)內(nèi)鑲嵌處理；對(duì)鑲嵌后格網(wǎng)基于波前算法的分...

本發(fā)明提供了一種分布式區(qū)域網(wǎng)平差處理方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，所述分布式區(qū)域網(wǎng)平差處理方法包括：基于分布式計(jì)算平臺(tái)提取遙感影像分布式控制點(diǎn)；生成區(qū)域內(nèi)所有影像的接邊影像對(duì)；基于所述分布式計(jì)算平臺(tái)提取所述接邊影像對(duì)的分布式連接點(diǎn)；獲取區(qū)...

本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N衛(wèi)星數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取衛(wèi)星原始碼流數(shù)據(jù)包；根據(jù)所述衛(wèi)星原始碼流數(shù)據(jù)包，確定AOS幀格式數(shù)據(jù)包；根據(jù)所述AOS幀格式數(shù)據(jù)包，確定有效圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)所述有效圖像數(shù)據(jù)和所述衛(wèi)星原始碼流數(shù)據(jù)包...

本申請(qǐng)公開(kāi)一種，訓(xùn)練樣本集的處理方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取遙感圖像樣本集；根據(jù)遙感圖像樣本集，確定遙感圖像樣本集的第一樣本集基本信息和遙感圖像樣本集的樣本原數(shù)據(jù)，第一樣本集基本信息至少包括所述遙感圖像樣本的標(biāo)識(shí)信息；將遙...

本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N遙感影像的切片處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取遙感影像數(shù)據(jù)集、行政矢量以及任務(wù)切片層級(jí)；根據(jù)所述遙感影像數(shù)據(jù)集，確定數(shù)據(jù)集區(qū)域的四至范圍；根據(jù)所述行政矢量對(duì)所述遙感影像數(shù)據(jù)集中的每張影像進(jìn)行預(yù)期處理，得到...

本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種針對(duì)遙感影像及屬性信息缺失的數(shù)據(jù)清洗方法、裝置，該方法包括獲取遙感影像數(shù)據(jù)集，所述遙感影像數(shù)據(jù)集包括遙感影像數(shù)據(jù)和與所述遙感影像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的屬性信息；對(duì)所述遙感影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行缺失檢查，其中對(duì)所述遙感影像數(shù)據(jù)的缺失檢查...

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于Spark的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理方法、裝置和電子設(shè)備，該方法基于Spark中的數(shù)據(jù)讀取配置文件，在讀取遙感衛(wèi)星采集的原始數(shù)據(jù)的過(guò)程中，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊處理，將數(shù)據(jù)量較大的原始文件分割為數(shù)據(jù)量較小的文件塊進(jìn)行處理；其次以...

一種基于深度學(xué)習(xí)的冬小麥種植區(qū)域提取方法和裝置。包括：數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理；冬小麥樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)建；進(jìn)行冬小麥種植區(qū)域提取模型構(gòu)建及訓(xùn)練；在監(jiān)測(cè)區(qū)域進(jìn)行冬小麥種植區(qū)域提取；進(jìn)行冬小麥種植區(qū)域初步提取結(jié)果的后處理，得到優(yōu)化的冬小麥種植區(qū)域提取結(jié)...

本發(fā)明涉及一種耦合水動(dòng)力模型的全流域洪水演進(jìn)方法，包括：對(duì)水動(dòng)力網(wǎng)格數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻插值；基于高頻插值的水動(dòng)力網(wǎng)格數(shù)據(jù)，采用openGL渲染方法進(jìn)行單元網(wǎng)格水面效果渲染；對(duì)渲染后的單元網(wǎng)格數(shù)據(jù)拼接時(shí)，利用多頻傅里葉變換函數(shù)對(duì)網(wǎng)格邊界進(jìn)行平滑...