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公开(公告)号：CN116011635A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211690110.6
申请日：2022-12-27
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明提供一种粒子滤波数据同化的区域作物产量估测方法及系统，方法包括：在作物关键生育期内，按照固定时间间隔运行每个粒子，直至每个粒子都运行到作物成熟期为止，并获取每个粒子输出的第一LAI；根据后验概率密度函数、更新后的每个第一LAI和似然函数，更新每个粒子的初始权重，得到每个粒子的更新权重；在粒子散度小于预设值的情况下，对初始粒子集合中的每个粒子重采样，更新初始粒子集合；在每个粒子运行到作物成熟期的情况下，根据每个粒子的作物产量和最终权重，获取作物产量的估测值。本发明能够提高粒子的顺序采样效率，降低重采样次数，保持了粒子输入参数的多样性，同时提高了对作物产量预测的速度和精度。
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公开(公告)号：CN112924967B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110104065.0
申请日：2021-01-26
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明涉及农业遥感技术领域，公开了一种基于雷达和光学数据组合特征的农作物倒伏遥感监测方法与应用。其包括：收集倒伏区域的信息；获取作物分布区Sentinel‑1 SAR数据，将VH除以VV作为第一信号特征；获取作物分布区Sentinel‑2光学遥感数据，获取归一化差异植被指数，作为第二信号特征；通过灰度共生矩阵计算Sentinel‑2光学遥感数据的空间纹理特征，作为第三信号特征；根据第一、第二、第三信号特征的分布分别构建倒伏区域的掩膜区域，求并集获得非倒伏区的掩膜范围；对倒伏区域进行掩膜之后，获得初步倒伏分布图，通过衡量其中每一待验证像元的各信号特征来得到综合相似性指数，据此筛除掉非倒伏区域的像元。本发明可对作物倒伏进行实时监测、准确评估。
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公开(公告)号：CN108982369B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201810401690.X
申请日：2018-04-28
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明属于农业遥感领域，涉及一种融合GF‑1 WFV和MODIS数据的地块尺度作物长势监测方法，具体为：对历史几年作物生育期内MODIS反射率数据和GF‑1 WFV影像数据预处理；基于卡尔曼滤波算法融合两种遥感数据；利用融合后的红光波段与近红外波段，计算历史几年NDVI时间序列影像并平均；目标年份监测时期的GF‑1NDVI影像与对应时期的历史平均NDVI影像做差值判断长势等级，逐个作物格网单元运行获得监测结果指导作物生产。本发明克服了由于雨云影响难以获得作物生育期内中等空间分辨率多年平均NDVI基准曲线的问题，通过MODIS和WFV的数据融合方法，为精准长势监测提供了基准参考曲线。
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公开(公告)号：CN110147720A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910283469.3
申请日：2019-04-10
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明实施例提供了一种玉米叶片等效水厚度反演方法及系统，包括：根据各参数的敏感程度确定PROSAIL模型中需标定的参数；将需标定的参数作为可变参数结合PROSAIL模型，获取查找表；对需标定的参数进行标定得到需标定的参数对应的后验分布，并根据需标定的参数对应的后验分布以及玉米冠层实际光谱反射率，构建基于权重差和形式的代价函数；在代价函数取最小值时，利用查找表反演得到玉米叶片的等效水厚度。通过对PROSAIL模型进行全局敏感性确定需标定的参数和查找表的可变参数，并对可变参数进行标定和不确定分析，得到了参数和PROSAIL模型在反演过程中的不确定性，并通过在代价函数中加入可变修正项，有效避免了反演的病态问题，提高了反演精度。
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公开(公告)号：CN108537679A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810127259.0
申请日：2018-02-08
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明属于农业遥感领域，涉及一种遥感与作物模型融合的区域尺度作物出苗日期估算方法，具体步骤为：处理中等分辨率遥感数据形成时间序列三个波段的反射率数据并评估不确定性；标定WOFOST模型并与冠层辐射传输模型PROSAIL耦合；采用MCMC方法评估WOFOST-PROSAIL模型的不确定性；构建泰森多边形作为遥感与作物模型的数据同化单元；构建四维变分的代价函数并优化出苗日期参数；逐个作物格网运行并进行空间制图。本发明的方法融合了遥感数据和作物模型的各自优势，考虑作物模型模拟和遥感的反射率的不确定性构建四维变分的代价函数，有效降低了误差，提高区域作物出苗日期估算精度，实现了区域空间制图。
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公开(公告)号：CN108304973A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810140432.0
申请日：2018-02-11
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明属于农业遥感领域，涉及一种基于积温、辐射和土壤含水量的区域作物成熟期预测方法，具体步骤为：S1将待测作物全生育期的MODIS NDVI数据按时间序列合成，用随机森林算法提取出种植区域；S2构建在充分灌溉条件下从抽穗到成熟期的积温和辐射模型；S3以农业气象站点为结点，构建泰森多边形；S4标定研究区待测作物的SWAP模型；S5建立全生育期土壤水分含量和待测作物成熟日期在水分胁迫条件下的成熟期修正因子查找表；S6逐格网单元动态调整积温与辐射的成熟期模型结果，获得最优的待测作物成熟期预测结果。本发明的方法融合了统计模型和机理模型的优势，能够在大区域尺度预测作物成熟期，提高了作物成熟期预测的精度。
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公开(公告)号：CN113505635B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110567398.7
申请日：2021-05-24
IPC分类号： G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要： 本发明实施例提供一种基于光学和雷达的冬小麦与大蒜混种区识别方法及装置，该方法包括：在生育期内构建多时相遥感数据集，并根据反射率计算每景影像的多特征植被指数；在固定时间窗口内以植被指数最大值对多时相遥感数据集进行重组，得到时间序列数据集；根据研究区域的合成孔径雷达遥感数据，获取对应的后向散射系数时间序列数据集获得；将光学与雷达影像时间序列数据集耦合后特征，输入训练后的随机森林分类模型，得到研究区的作物分类结果；植被指数时间序列和后向散射系数时间序列中的特征，均为冬小麦与大蒜差异化最大的时期对应的区分度明显的遥感特征。该方法增强了冬小麦与大蒜间的差异性息，从而进一步提高混合种植区冬小麦的识别精度。
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公开(公告)号：CN114782835A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210482156.2
申请日：2022-05-05
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06T7/62
摘要： 本发明提供一种作物倒伏面积比例检测方法及装置，该方法包括：获取作业区内作物的卫星遥感影像；将卫星遥感影像输入至倒伏面积比例检测模型中，得到倒伏面积比例检测模型输出的倒伏面积比例检测结果；倒伏面积比例检测模型为从样本遥感影像中提取光谱特征和植被指数特征，基于光谱特征和植被指数特征，确定目标尺度格网单元，基于目标尺度格网单元确定敏感特征，基于敏感特征以及敏感特征对应的倒伏面积比例样本数据进行训练得到的。本发明提供的作物倒伏面积比例检测方法及装置，样能够实现对作物倒伏面积的定量分析，扩大了应用范围，实现了大范围区域的空间外推，提高了检测精度，能够满足大范围倒伏作物的监测需求。
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公开(公告)号：CN108537679B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201810127259.0
申请日：2018-02-08
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明属于农业遥感领域，涉及一种遥感与作物模型融合的区域尺度作物出苗日期估算方法，具体步骤为：处理中等分辨率遥感数据形成时间序列三个波段的反射率数据并评估不确定性；标定WOFOST模型并与冠层辐射传输模型PROSAIL耦合；采用MCMC方法评估WOFOST‑PROSAIL模型的不确定性；构建泰森多边形作为遥感与作物模型的数据同化单元；构建四维变分的代价函数并优化出苗日期参数；逐个作物格网运行并进行空间制图。本发明的方法融合了遥感数据和作物模型的各自优势，考虑作物模型模拟和遥感的反射率的不确定性构建四维变分的代价函数，有效降低了误差，提高区域作物出苗日期估算精度，实现了区域空间制图。
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公开(公告)号：CN114090804A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111333686.2
申请日：2021-11-11
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06F16/51 , G06F16/58 , G06F16/901
摘要： 本发明提供一种时空图像数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。其中，时空图像数据处理方法包括：获取待处理的时空图像；对所述时空图像对应的时空图像数据序列中各个时空图像数据进行划分，得到时空图像格网数据序列；对所述时空图像格网数据序列中各个时空图像格网数据进行处理，得到存储标识序列；将所述时空图像格网数据存储于存储标识对应的存储区中，其中，所述时空图像格网数据在所述时空图像格网数据序列中和所述存储标识在所述存储标识序列中的序列编号相同。采用本方法能够提高时空图像数据处理的效率。
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