公开(公告)号：CN107491724A

公开(公告)日：2017-12-19

申请号：CN201710515269.7

申请日：2017-06-29

申请人： 中国农业大学

发明人： 刘峻明 ,  潘佩珠 ,  刘丽娜 ,  黄健熙 ,  王鹏新

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/02

摘要： 本发明实施例提供了一种冬小麦穗分化期识别方法及装置，发明方法包括：根据收集到的待识别冬小麦种植区内的参数，获取小麦生长模拟模型的模型参数，获得本地化小麦生长模拟模型；根据待识别冬小麦种植区农业气象站数据，获取待识别冬小麦的第一气温数据时间序列，根据待识别冬小麦种植区内的多时相遥感影像，获取待识别冬小麦的第二气温数据时间序列；利用数据同化方法，将第一气温数据时间序列和第二气温数据时间序列进行数据同化，获得待识别冬小麦同化气温数据时间序列；根据同化气温数据时间序列和本地化小麦生长模拟模型，获得待识别冬小麦种植区内的穗分化期识别结果。本发明实施例实现了区域尺度上的冬小麦穗分化期识别。

公开(公告)号：CN106373150A

公开(公告)日：2017-02-01

申请号：CN201610672118.8

申请日：2016-08-15

申请人： 中国农业大学

发明人： 张超 ,  金虹杉 ,  刘佳佳 ,  刘哲 ,  孙海艳 ,  宁明宇 ,  黄健熙 ,  朱德海

IPC分类号： G06T7/41 ,  G06T7/13

CPC分类号： G06T2207/10032 ,  G06T2207/30188

摘要： 本发明提供一种基于高分辨率遥感数据纹理分析的制种玉米识别方法，获取目标检测区中玉米在整个生育期的中分辨率遥感影像及抽雄期的高分辨率遥感影像；预处理遥感影像；根据预处理后的生育期的中分辨率遥感影像的增强型植被指数，识别目标检测区中的全部玉米田块；提取预处理后的抽雄期的高分辨率遥感影像中的全部玉米田块的纹理信息，在全部玉米田块中识别出制种玉米田块。本发明实现了对制种玉米和大田玉米的非人工区分，其识别结果准确、快速且可靠；实现了对制种玉米田的有效监控，进而有效制止针对玉米的私繁滥制等违法制种行为，保证了玉米种植行业的秩序。

公开(公告)号：CN104899786A

公开(公告)日：2015-09-09

申请号：CN201510242892.0

申请日：2015-05-13

申请人： 中国农业大学

发明人： 黄健熙 ,  赵祖亮 ,  刘哲 ,  李绍明 ,  马钦 ,  安冬 ,  唐日晶 ,  张晓东 ,  朱德海

IPC分类号： G06Q50/02

摘要： 本发明提供了一种玉米品种种植适宜性精细区划方法与系统，该方法包括：获取待分析区域的区域数据，所述区域数据包括：基础地理数据、作物品种在所述待分析区域的试验数据、作物品种在所述待分析区域的县域种植调查数据以及所述待分析区域的环境数据；根据区域数据确定待分析区域的作物品种适宜性区划指标；根据作物品种适宜性区划指标以及待分析区域的环境数据，计算作物品种在所述待分析区域的各县域环境中的区划指标适宜度；计算作物品种在各县域环境中的区划指标适宜度的相似性，根据作物品种在各县域环境中的区划指标适宜度的相似性以及待分析区域的预设分区数目，运用空间聚类算法对待分析区域进行分区，实现更精细的作物种植区划。

公开(公告)号：CN104134095A

公开(公告)日：2014-11-05

申请号：CN201410155913.0

申请日：2014-04-17

申请人： 中国农业大学

发明人： 黄健熙 ,  田丽燕 ,  马鸿元 ,  苏伟 ,  陈英义 ,  刘峻明 ,  张晓东 ,  朱德海 ,  张超

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/02

摘要： 本发明属于农业遥感领域，具体涉及一种基于尺度转换和数据同化的农作物产量估测方法及其指导农作物生产中的应用，具体步骤如下：S1收集参数完成WOFOST作物模型的空间化；S2获取作物类型分布图和待测农作物纯度百分比图；S3获得区域30米的TM LAI；S4构建二级尺度转换模型，生成时间序列尺度调整LAI；S5得待测农作物关键物候期的遥感观测误差和作物模型误差；S6构建四维变分代价函数，获得优化作物模型参数；S7输出县域待测农作物单产。本发明克服了遥感观测像元与作物模型模拟单元之间尺度不匹配的问题，提高了数据同化模型的精度，适合于县域尺度的农作物产量估测，尤其适合于县域尺度的冬小麦产量估测。

公开(公告)号：CN103955860A

公开(公告)日：2014-07-30

申请号：CN201410156214.8

申请日：2014-04-17

申请人： 中国农业大学

发明人： 黄健熙 ,  陈英义 ,  马鸿元 ,  刘峻明 ,  苏伟 ,  张晓东 ,  朱德海 ,  张超

IPC分类号： G06Q50/02

摘要： 本发明提供一种基于集合卡尔曼滤波同化的区域作物估产方法，融合了遥感数据和作物模型的优势，把植被遥感中普遍使用的EVI作为观测变量，LAI作为同化变量，通过集合卡尔曼滤波算法进行了对模型LAI的最优化调整，并将PROSAIL模型作为观测算子，解决了观测变量和状态变量不一致的问题，实现了遥感信息和模型的同化，避免了用反射率反演LAI带来的误差。同化EVI后获得的作物产量，与未同化相比较，均方根误差RMSE减小而决定系数R2明显上升，同化后使作物模型产量估算的精度有显著提高，产量空间分布趋势与统计产量一致。

公开(公告)号：CN102650587A

公开(公告)日：2012-08-29

申请号：CN201210147296.0

申请日：2012-05-11

申请人： 中国农业大学

发明人： 苏伟 ,  黄健熙 ,  刘睿 ,  张静潇 ,  张超

IPC分类号： G01N21/00

摘要： 本发明公开了一种基于SEBAL-HJ模型的农作物生物量反演方法，其特征在于，包括：S1：获取研究区的HJ-1CCD、IRS影像和高程数据DEM，对影像进行几何精校正；S2：反演地表反照率、NDVI、SR、地表比辐射率，并反演地表温度；S3：根据步骤S2的反演结果计算净辐射通量，并在此基础上进一步计算土壤热通量；S4：结合气象数据，通过循环递归求算感热通量；S5：计算蒸发比系数，通过时空尺度扩展得到日蒸散量；S6：基于植被指数NDVI、SR反演fPAR；S7：根据步骤S5的日蒸散量反演结果和步骤S6的fPAR反演结果反演NPP；S8：对时空重构后的NPP累加得到农作物生物量。本发明实现了对农作物生物量的高精度的反演，且计算量相对小。

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

发明人： 李俐 ,  苏怡然 ,  胡学谦 ,  张硕 ,  赵振宇 ,  黄健熙

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。

公开(公告)号：CN115753625B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202211364828.6

申请日：2022-11-02

申请人： 中国农业大学

发明人： 黄健熙 ,  卓文 ,  黄海 ,  吴妍潼 ,  牛全弟

IPC分类号： G01N21/17 ,  G06F30/27 ,  G06N7/01

摘要： 本发明提供区域作物的产量估测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：确定WOFOST模型的模型模拟误差Q；基于内外嵌套数据同化模型获得优化遥感观测误差R；其中，内外嵌套数据同化模型的内层采用集合卡尔曼滤波算法，外层采用最大似然函数形式的代价函数；利用遥感观测误差R得到LAI遥感观测集合，并将优化后的遥感观测误差R和模型模拟误差Q代入集合卡尔曼滤波同化算法，实现时间序列LAI的轨迹的优化，并采用优化的LAI驱动WOFOST模型进行作物产量估测。本发明基于内外嵌套数据同化模型，克服了遥感与作物模型数据同化系统中遥感观测误差和模型模拟误差难以定量化的瓶颈问题，提高了区域作物的产量估测精度。

公开(公告)号：CN112597855B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202011484271.0

申请日：2020-12-15

申请人： 中国农业大学

发明人： 苏伟 ,  陶万成 ,  王新盛 ,  黄健熙 ,  谢茈萱 ,  张颖

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764

摘要： 本发明提供一种农作物倒伏程度识别方法及装置，该方法包括：根据待识别区域的遥感影像，获取待识别区域的遥感影像特征；将待识别区域的遥感影像特征输入遥感影像识别模型，获取待识别区域的农作物倒伏程度；其中，遥感影像识别模型是基于样本区域的遥感影像特征以及样本区域的农作物倒伏程度训练后得到；样本区域的农作物倒伏程度是根据样本区域的无人机影像预先获取的。本发明提供的农作物倒伏程度识别方法及装置，能通过遥感技术快速和便捷地获取大面积区域的遥感影像，能基于训练好的遥感影像识别模型识别遥感影像，能更高效地识别大面积区域的农作物倒伏程度，能降低识别大面积区域的农作物倒伏程度所需的时间成本。

公开(公告)号：CN112052988B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202010833836.5

申请日：2020-08-18

申请人： 中国农业大学 ,  中国科学院空天信息创新研究院 ,  河南省气象科学研究所

发明人： 黄健熙 ,  卓文 ,  吴妍潼 ,  黄海 ,  蒙继华 ,  苏伟 ,  李颖

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06N3/126

摘要： 本发明属于农业遥感领域，具体公开了耦合多目标优化和集合同化的作物产量估测方法及应用。该方法具体步骤如下：S1、收集数据并预处理；S2、计算LSWI、EVI，再通过VPM模型计算得到遥感GPP；S3、利用MCMC采样方法标定WOFOST模型，之后计算WOFOST模型参数的四分位数；S4、设置WOFOST模型参数的区间范围；基于遥感LAI建立多目标函数，并将其最小化得到优化后的WOFOST模型参数的Pareto解集；S5、将Pareto解集输入WOFOST模型生成模拟GPP集，利用集合同化算法对模拟GPP集与遥感GPP添加高斯噪声生成的观测GPP集进行同化；S6、以同化后的GPP驱动WOFOST模型模拟输出作物产量。本发明估产方式准确性高。