基于变化检测算法的土壤水分提取方法

    公开(公告)号:CN111751286A

    公开(公告)日:2020-10-09

    申请号:CN202010573390.7

    申请日:2020-06-22

    IPC分类号: G01N21/17 G01S7/41 G01S13/90

    摘要: 本发明公开了一种基于变化检测算法的土壤水分提取方法,首先使用哨兵2号光学数据和水云模型来去除植被对后向散射系数的影响,然后进行粗糙度归一化,即通过VV极化后向散射系数与VH极化后向散射系数的差来消除同一地块不同时序下地表粗糙度变化带来的影响,然后根据粗糙度归一化后的后向散射系数计算得到相对含水量,最后结合SMAP数据所得到的土壤含水量,将相对含水量转换成绝对含水量,实现土壤水分反演。本发明通过对变化检测算法进行改进,实现准确的土壤水分反演。

    基于变化检测算法的土壤水分提取方法

    公开(公告)号:CN111751286B

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202010573390.7

    申请日:2020-06-22

    IPC分类号: G01N21/17 G01S7/41 G01S13/90

    摘要: 本发明公开了一种基于变化检测算法的土壤水分提取方法,首先使用哨兵2号光学数据和水云模型来去除植被对后向散射系数的影响,然后进行粗糙度归一化,即通过VV极化后向散射系数与VH极化后向散射系数的差来消除同一地块不同时序下地表粗糙度变化带来的影响,然后根据粗糙度归一化后的后向散射系数计算得到相对含水量,最后结合SMAP数据所得到的土壤含水量,将相对含水量转换成绝对含水量,实现土壤水分反演。本发明通过对变化检测算法进行改进,实现准确的土壤水分反演。

    一种叶面积指数数据过滤方法

    公开(公告)号:CN111966952B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202010704063.0

    申请日:2020-07-21

    IPC分类号: G06F17/10 G01N21/17 G01C11/00

    摘要: 本发明公开了一种叶面积指数数据过滤方法,首先根据植物冠层图像或视频计算LAI数据,得到各个节点各个时间段内多个固定间隔的LAI值,然后,对每个节点每个时间段的多个固定间隔的LAI值,用一个大小为n的窗口进行滑动遍历,每次滑动求一个均值和方差,将方差最小窗口的均值作为该节点在该时间段的LAI代表值。这样对于庞大且随环境变化较大的野外采集的叶面积指数数据处理具有优越的效果,提取得到每个节点各个时间段的LAI代表值,剔除了大量无效LAI数据,每个时间段仅保留了一个有效LAI值作为当天代表值,对此情形下的植被生长情况的管理和监测有较大的实际意义和更为广泛的适用性。

    一种植被参数自主测量机器人

    公开(公告)号:CN113503839B

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202110789567.1

    申请日:2021-07-13

    摘要: 本发明公开了一种植被参数自主测量机器人,将履带式移动底盘与机械臂相结合,其中,履带式移动底盘由四个带编码器的行星减速电机驱动,机械臂由三个步进电机以及三根连杆组成的机械臂,固定在履带式移动底盘上表面,通过控制三个步进电机的旋转,调整防抖云台高度,便于鱼眼摄像头对植被冠层进行图像采集;此外,采用GPS+IMU结合的导航方式,使机器人移动到不同位置,同时,远程控制客户端通过无线传输方式对机器人进行控制并获取采集的植被冠层图像,并计算得到叶面积指数,这样可以在不同位置、不同地形环境测量不同的植被参数,节省人力,提高数据采集效率。

    基于多源数据的输电走廊覆冰预警方法

    公开(公告)号:CN110633851B

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN201910858843.8

    申请日:2019-09-11

    IPC分类号: G06Q10/04 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于多源数据的输电走廊覆冰预警方法,对输电走廊进行线路划分,根据需要确定各条线路所在地区产生覆冰的环境因素与天气因素,从历史数据中获取各地区若干历史时刻的环境因素和天气因素数据以及是否存在覆冰的标签,分别对环境因素和天气因素进行量化,得到环境参数向量和天气编码向量并拼接得到覆冰因素向量,结合对应覆冰标签对预设的分类模型进行训练,得到覆冰预测模型,在应用时获取各条线路当前的覆冰因素向量,输入对应覆冰预测模型,即可得到覆冰预测概率,并叠加到输电走廊的电子地图上进行展示。本发明通过对环境因素和天气因素的历史数据进行量化,作为训练样本训练得到覆冰预测模型,使覆冰预测结果更加准确。

    一种基于超像素与模糊C均值聚类SAR图像分割方法

    公开(公告)号:CN110349160B

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN201910555710.3

    申请日:2019-06-25

    IPC分类号: G06T7/10 G06V10/762 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于超像素与稀疏表示的模糊C均值聚类SAR图像分割方法,首先生成超像素,之后对图像中每一子区域提取灰度和纹理特征作为基础特征,并在稀疏表示理论基础上根据SAR图像不同地物类别散射特性差异提出稀疏自表示矩阵校正处理办法,以得到准确的判别特征,最终实现对SAR图像中相干斑噪声具有较强鲁棒性且运行效率高的图像分割处理;由于在超像素层面进行相应图像处理可在保留图像内部信息和边界信息的基础上,通过像素集合的整体性,减弱相干斑噪声的影响,同时通过整合相邻像素信息使提取的特征更为稳定。

    基于激光雷达扫描仪的地表粗糙度获取方法

    公开(公告)号:CN111750808B

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN202010596897.4

    申请日:2020-06-28

    摘要: 本发明公开了一种基于激光雷达扫描仪的地表粗糙度获取方法,在采用激光雷达扫描仪获取扫描地块的三维点云数据后,先直接使用三维点云数据中的所有高程信息计算出方根高度,然后对原始的三维点云数据进行处理,构造得到等间距二维剖面数据序列,然后计算每个等间距二维剖面数据序列的相关长度,将得到的所有相关长度进行平均作为扫描地块的相关长度。本发明通过激光雷达扫描仪增大采样次数和采样长度,从而提高对地表粗糙度的测量精度。

    一种利用多时相高分辨率SAR图像的道路信息提取方法

    公开(公告)号:CN107463944B

    公开(公告)日:2019-09-24

    申请号:CN201710560986.1

    申请日:2017-07-11

    IPC分类号: G06K9/62 G06K9/46

    摘要: 本发明公开了一种利用多时相高分辨率SAR图像的道路目标提取方法,通过SAR传感器获取待处理的n(n≥2)幅多时相单视复数SAR图像,然后进行多视处理、图像配准、辐射校正、平滑滤波图像预处理操作,从平滑滤波图像中提取出后向散射信息,然后利用path closing和阈值分割的方法从平滑滤波图像中获取道路候选点,再根据配准图像以及后向散射系数图像,采用基于聚类方法的相干系数估计方法提取相干系数,然后结合后向散射系数和相干系数,采用支持向量机(SVM)方法从道路候选点中提取道路目标,最后再次利用path closing方法剔除孤立点和短目标,得到最终的道路分布图。

    一种利用多时相高分辨率SAR图像的道路信息提取方法

    公开(公告)号:CN107463944A

    公开(公告)日:2017-12-12

    申请号:CN201710560986.1

    申请日:2017-07-11

    IPC分类号: G06K9/62 G06K9/46

    摘要: 本发明公开了一种利用多时相高分辨率SAR图像的道路目标提取方法,通过SAR传感器获取待处理的n(n≥2)幅多时相单视复数SAR图像,然后进行多视处理、图像配准、辐射校正、平滑滤波图像预处理操作,从平滑滤波图像中提取出后向散射信息,然后利用path closing和阈值分割的方法从平滑滤波图像中获取道路候选点,再根据配准图像以及后向散射系数图像,采用基于聚类方法的相干系数估计方法提取相干系数,然后结合后向散射系数和相干系数,采用支持向量机(SVM)方法从道路候选点中提取道路目标,最后再次利用path closing方法剔除孤立点和短目标,得到最终的道路分布图。