一种较高空间分辨率区域地表温度无人机获取装置及系统

    公开(公告)号:CN107610082B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN201710854755.1

    申请日:2017-09-20

    IPC分类号: G06T5/50 G06T7/11 G01J5/10

    摘要: 本发明涉一种较高空间分辨率区域地表温度无人机获取装置及系统,由轻小型固定翼无人机、红外相机等硬件装置和红外图像数据处理软件系统组成。轻小型固定翼无人机包括:机头,机身,中翼,尾撑杆,V尾,红外相机载荷,能源仓,触地缓冲海绵,控制仓,机身头框,机头安装头框。所述红外图像数据处理软件系统,包括红外温度校准、图像自动批处理存储、图像快速拼接和成图温度读取等核心功能模块。本发明的技术特点与创新点主要包括:1、成功耦合了红外相机载荷(56)对比文件Lei Ma 等.Cultivated land informationextraction from high-resolution unmannedaerial vehicle imagery data《.Journal ofApplied Remote Sensing》.2014,第08卷(第01期),083673.Sangho Park 等.Estimation of cropwater stress in a nectarine orchard usinghigh-resolution imagery from unmannedaerial vehicle (UAV)《.Proceedings of the21st International Congress on Modellingand Simulation》.2015,1413-1419.Zarco-Tejada P J 等.Tree heightquantification using very high resolutionimagery acquired from an unmanned aerialvehicle (UAV) and automatic 3D photo-reconstruction methods《.European journalof agronomy》.2014,第55卷89-99.

    一种基于夜间灯光遥感的照明设施灾害韧性评估方法

    公开(公告)号:CN117372412A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311461141.9

    申请日:2023-11-06

    摘要: 本发明公开了一种基于夜间灯光遥感的照明设施灾害韧性评估方法,利用多源中高分辨率夜间灯光遥感数据,辅以照明设施地面调查数据,采用基于统计量法的辐射归一化方法,获取时空序列一致的夜间灯光影像数据集;进一步结合土地利用数据以及实地照明设施空间数据,获取照明设施区域遥感影像,采用大津法开展夜间照明设施自动提取,获取时序辐射变化强度变量;最后构建基础照明韧性空间评估模型,计算基于像素尺度和基于区域尺度的照明设施韧性值,从而实现对照明设施灾害韧性量化制图。

    一种流域性暴雨洪涝承灾体重置成本遥感模拟方法

    公开(公告)号:CN115907574B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310033916.6

    申请日:2023-01-10

    摘要: 本发明公开了一种流域性暴雨洪涝承灾体重置成本遥感模拟方法,通过收集时序遥感数据、气象指标数据、下垫面风险暴露数据和暴雨洪涝灾害损失等数据,采用阈值分割、空间叠加和数据聚合等方法,提取洪水淹没、暴雨气象致灾、下垫面承灾体风险暴露度等参数特征,构建暴雨洪涝承灾体重置参数特征集,并将其统一到30m分辨率网格上;根据洪水保险核灾数据和实地样方历史调研数据,基于空间统计分析方法,构建30m空间分辨率承灾体重置成本样本集,利用暴雨洪涝承灾体重置参数特征集和承灾体重置成本样本集,提取暴雨洪涝承灾体重置成本损失训练参数特征向量,采用深度学习神经网络模型构建模拟模型,实现流域性暴雨洪涝承灾体重置成本空间模拟。

    一种基于叶绿素含量的夏玉米旱情无人机快速监测判别方法

    公开(公告)号:CN115950838A

    公开(公告)日:2023-04-11

    申请号:CN202211140492.5

    申请日:2022-09-20

    IPC分类号: G01N21/27 G06F17/12 B64C39/02

    摘要: 本发明提公开了一种基于叶绿素含量的夏玉米旱情无人机快速监测判别方法,包括以下步骤:1)通过无人机多载荷低空遥感技术获取的多光谱影像和地面实测叶绿素含量,并计算NDVI、SAVI和RENDVI植被指数;2)选取植被指数分别与实测叶绿素含量在不同生育期构建回归方程,并从中选择每个生育期中相关性最高的回归方程作为该生育期的最优模型方程;3)根据最优模型方程,来反演各个时期的叶绿素含量,并对不同干旱等级之间的叶绿素含量阈值进行率定;4)通过实时监测获得待测地块的多光谱影像计算出所需要的植被指数,反演得到叶绿素含量,与阈值进行比对,判断实时旱情等级。本发明的方法用于夏玉米旱情监测判别精度高、速度快,具有通用性和实用性。