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公开(公告)号：CN114545410A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210157010.0
申请日：2022-02-21
申请人： 中国农业大学 , 航天宏图信息技术股份有限公司
摘要： 本发明提供基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，包括：提取作业区倒伏前后的后向散射系数；确定后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征；筛选获得后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征中的倒伏作物监测敏感特征；采用偏最小二乘分类方法识别倒伏作物，得到作业区的倒伏作物的空间分布信息。本发明将双时相双极化合成孔径雷达数据提供的主副相位影像进行一次差分与相位解缠，生成作物倒伏前后的相干系数，通过相位差表征作物倒伏前后的形态变化，同时，融合基于空间邻近统计的二阶概率纹理特征监测作物倒伏，抑制后向散射变化特征以及相干系数的噪声干扰，提高在光学数据缺失条件下的作物倒伏监测结果的精度。
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公开(公告)号：CN114545410B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210157010.0
申请日：2022-02-21
申请人： 中国农业大学 , 航天宏图信息技术股份有限公司
摘要： 本发明提供基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，包括：提取作业区倒伏前后的后向散射系数；确定后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征；筛选获得后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征中的倒伏作物监测敏感特征；采用偏最小二乘分类方法识别倒伏作物，得到作业区的倒伏作物的空间分布信息。本发明将双时相双极化合成孔径雷达数据提供的主副相位影像进行一次差分与相位解缠，生成作物倒伏前后的相干系数，通过相位差表征作物倒伏前后的形态变化，同时，融合基于空间邻近统计的二阶概率纹理特征监测作物倒伏，抑制后向散射变化特征以及相干系数的噪声干扰，提高在光学数据缺失条件下的作物倒伏监测结果的精度。
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公开(公告)号：CN112418016B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202011241241.7
申请日：2020-11-09
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/40
摘要： 本发明实施例提供一种基于SAR的灌溉信息提取方法及装置，该方法包括：根据SAR遥感数据，获取作业区的总体后向散射系数；并去除植被影响，转换为土壤后向散射系数；对土壤后向散射系数进行双极化差分运算，计算土壤粗糙度；代入土壤粗糙度，获取去除土壤粗糙度影响的相邻两个时相土壤后向散射系数差分值，进而确定每一像素在两个时相的土壤水分变化值，将变化值和预设阈值进行比较，根据比较结果和气象降雨数据确定每一像素在两个时相间的灌溉信息，从而得到整个作业区两个时相间灌溉信息。由于灌溉与非灌溉区域分类的过程不需要复杂的模型和大量的训练样本，从而该方法计算量小，实用性更强，能够为大范围灌溉信息提取提供可靠的实施方法。
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公开(公告)号：CN117935073A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311810953.X
申请日：2023-12-26
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明提供一种多层次贝叶斯数据同化作物产量估测方法及系统，属于产量预测领域，包括：根据待估产区域的作物遥感LAI时间序列数据和待估产区域预设范围内的实测作物产量数据对作物生长模型进行标定，得到作物生长模型的参数后验样本集合；并通过抽样确定作物生长模型的初始预报集合；利用贝叶斯两步推断算法和LAI遥感观测集合确定优化后的不确定参数、优化作物生长模型和优化后的时间序列数据；利用优化后的时间序列数据驱动优化作物生长模型，得到后验预报集合；根据后验预报集合对待估产区域进行作物产量估测。本发明能够提高区域尺度的作物产量估测精度。
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公开(公告)号：CN117871550A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410051684.1
申请日：2024-01-12
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明公开一种大面积农田灌溉监测方法、系统及电子设备，涉及农业信息化技术领域，所述方法包括：获取农田的SAR数据、光学数据、气象数据和SMAP卫星数据；基于SAR数据和光学数据，确定农田的土壤水分变化量；基于气象数据确定农田的潜在蒸散量和降雨量；基于SMAP卫星数据确定农田的土壤含水量；基于土壤水分变化量、潜在蒸散量、降雨量和土壤含水量，确定农田的实际灌溉量。本发明实现了大面积农田灌溉的监测。
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公开(公告)号：CN114692971A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210330408.X
申请日：2022-03-30
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明提供一种基于产量差的作物产量预测方法及装置，该方法包括：采用马尔科夫链‑蒙特卡洛方法标定WOFOST作物模型参数；将气象数据输入已标定的WOFOST模型，生成待预测作物的潜在产量；将待预测作物潜在产量与田间观测产量相减，获取待预测作物的实际产量差；以实测样本作物生育期内的卫星数据、气象数据和潜在产量作为输入样本，以待预测作物的实际产量差为标签，搭建基于过程模型的神经网络模型；逐作物格网运行WOFOST模型生成潜在产量，输入神经网络模型生成预测产量差，由潜在产量减去预测产量差生成预测产量空间图。本发明融合过程模型和深度学习的优势，充分利用机理模型和遥感数据的丰富信息，提高作物产量预测精度。
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公开(公告)号：CN109145870B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201811060915.6
申请日：2018-09-12
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明属于土地利用分类领域，涉及基于SAR极化分解和卷积神经网络的两阶段盐碱地监测方法，具体为：选作业区，获取遥感影像R2SLC及矢量的GPS点位数据，将点数据生成封闭的多边形；目视解译得到更多土地利用矢量多边形，并将矢量多边形栅格化；划分子区，在每一个子区计算10个特征，合并得到多极化多特征数据集；在每个子区进行感兴趣区ROI提取操作，得到每个像素的多极化多特征数据集；使用数据过拟合技术得到第一阶段均衡数据集；将75％的均衡后数据用于训练,25％用于验证；在第二阶段设计、优化CNN神经网络结构；以优化参数模型对未知影像进行逐像素识别，提取出盐碱地土地类型。本发明的方法对类型分布不平衡的待分类样本可以有效改善其分类精度。
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公开(公告)号：CN108509836A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810084248.9
申请日：2018-01-29
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明属于农业遥感领域，涉及一种双极化合成孔径雷达与作物模型数据同化的作物估产方法，具体步骤为：收集双极化合成孔径雷达的卫星数据，对预处理获得的双极化SAR数据进行极化分解，选择精度最高的散射分量关系组合的LAI反演模型反演，得到遥感观测LAI；标定研究区作物的WOFOST模型LAI；利用粒子滤波算法对两种LAI进行同化；逐个作物格网采用优化后的作物生育期LAI轨迹重新驱动WOFOST模型，进行空间制图。本发明的方法融合了SAR遥感数据和作物模型的优势，充分利用了多极化SAR数据提供的丰富信息，克服了玉米关键生育期光学遥感数据缺失的问题，提高了作物模型的产量模拟，精度优化了作物生育期内LAI轨迹，还能在区域尺度上估测作物产量。
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公开(公告)号：CN101832769A
公开(公告)日：2010-09-15
申请号：CN201010137835.3
申请日：2010-03-30
申请人： 中国农业大学
CPC分类号： G06K9/00664 , G06K9/00697
摘要： 本发明涉及一种基于近景摄影测量方式估算矿区植被覆盖度的方法，该方法通过对待测矿区进行摄影，提取颜色特征和纹理特征，按照特定的顺序构成特征向量，利用支持向量机分类器实现对植被和非植被的快速分类，然后对植被信息进行统计，从而快速、准确地计算植被覆盖度，为调查矿区植被生长状况提供可靠的依据；该方法同时也可作为定量遥感估测植被覆盖度算法的实际验证。本发明还涉及一种基于近景摄影测量方式估算矿区植被覆盖度的系统，该系统包括特征提取模块、分类器训练模块、植被与非植被分类模块和植被覆盖度计算模块。
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公开(公告)号：CN118465759A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410496510.6
申请日：2024-04-24
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G01S13/90 , G06T7/00 , G06V20/10 , G06V20/13 , G01S13/89 , G01S7/41 , G01N21/17 , G01N21/47 , G01N21/3563 , G01N21/84
摘要： 本发明公开一种玉米残茬生物量估算方法、装置、介质及产品，涉及农业信息化技术领域，基于SAR雷达遥感图像、光学遥感图像和SMAP卫星图像确定茬区地表总后向散射系数、残茬覆盖度和土壤含水量；基于茬区地表总后向散射系数和入射角确定粗糙度从而将作业区进行区域划分；基于残茬厚度关系模型、入射角、粗糙度、土壤含水量、残茬覆盖度和茬区地表总后向散射系数确定残茬厚度；高茬覆盖区中，基于窗口傅立叶变换分析方法、留茬高度反演模型确定留茬高度；高茬覆盖区中，基于残茬覆盖度、残茬厚度和留茬高度确定玉米残茬生物量；低茬覆盖区中，基于残茬覆盖度和残茬厚度确定玉米残茬生物量。实现了玉米残茬生物量的估算。
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