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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：CN117934662A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311860135.0
申请日：2023-12-31
申请人： 中国农业大学
摘要： 本申请提供一种无样本标注的区域大豆制图方法、装置及设备，包括：基于地块样本集和历史参考数据，提取目标作物的物候生育期；基于物候生育期，提取目标作物的光谱波段时间序列曲线，并基于光谱波段时间序列曲线确定多个潜在大豆制图波段；基于作业区的遥感影像，提取各植被类型的遥感植被指数的时间序列曲线；基于各植被类型的遥感植被指数的时间序列曲线，确定与大豆叶绿素含量、冠层绿度的响应机制；基于格网搜索算法确定大豆制图全局目标时间窗口；在大豆制图全局目标时间窗口内基于特征耦合算法确定大豆制图复合指数SMCI，并基于SMCI指数的目标阈值进行大豆制图。本申请的方案能够在不依赖样本标注的情况下实现精准的大豆制图。
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公开(公告)号：CN112580484B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202011474837.1
申请日：2020-12-14
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的遥感影像玉米秸秆覆盖识别方法及装置，该方法包括：对被测遥感影像以预设重叠度进行裁剪；将每一裁剪后图像，分别输入预训练的AP‑UNET网络模型，输出玉米秸秆覆盖概率图；根据所述玉米秸秆覆盖概率图，基于全连接CRF方法，获得玉米秸秆分布图；其中，所述AP‑UNET网络模型，是基于UNET网络，在双层卷积层前加入Dropout层，双层卷积层后加入Batch Normalization、注意力机制CBAM模块和PSPP模块得到。该方法自动化程度和提取效率高，可扩展性好，且提取精度高，可调整参数应用于不同传感器的遥感卫星影像。利用该AP‑UNET网络模型可有效解决在高分辨率影像中提取秸秆覆盖特征问题。
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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：CN114419367A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111643634.5
申请日：2021-12-29
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V20/13 , G06V10/34 , G06K9/62
摘要： 本发明提供一种农作物高精度制图方法及系统，该方法包括：根据预设年份内目标区域的陆地卫星表面反射率影像，获取所述目标区域对应的月均值时序合成影像集合；将所述月均值时序合成影像集合输入到训练好的分类模型中，得到所述目标区域在所述预设年份内的农作物空间分布制图结果，其中，所述训练好的分类模型是由具有月均值时序合成影像像素特征的农作物采样点，对随机森林分类器进行训练得到的。本发明通过获取农作物区域的陆地卫星表面反射率影像，基于由随机森林分类器训练得到的分类模型，对陆地卫星表面反射率影像进行分类，得到农作物区域更为精准的空间分布图，更加准确的对农作物分布区域进行监测和评估。
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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：CN114299385A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111484797.3
申请日：2021-12-07
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明提供一种基于光学和雷达耦合的农作物涝灾等级监测方法及系统，该方法包括：根据目标农作物涝灾区域在预设时段内涝灾后的光学遥感数据，计算得到对应的相似性指数，并根据相似性指数和预设分割阈值，确定受灾农田分布区和成灾农田分布区；根据目标农作物涝灾区域在预设时段内的涝灾前合成孔径雷达影像和涝灾后合成孔径雷达影像，提取得到目标农作物涝灾区域的灾前水体区域和灾后水体区域，并根据灾前水体区域和灾后水体区域，确定目标农作物涝灾区域的绝收农田分布区；根据受灾农田分布区、成灾农田分布区和绝收农田分布区，构建农作物涝灾等级图。本发明使得农作物涝灾等级划分更为精准，从而针对不同的涝灾等级进行灾后监测和灾后评估。
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公开(公告)号：CN112924967A
公开(公告)日：2021-06-08
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：CN110147720B
公开(公告)日：2021-05-14
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：CN109377476B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201811117470.0
申请日：2018-09-20
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明实施例提供一种遥感影像云检测特征参数的动态阈值获取方法及装置，其中方法包括：获取基准影像的太阳高度角与各波段反射率值，计算比例系数和校正系数；获取基准影像中心像元各波段反射率值；根据待测遥感影像的太阳高度角和比例系数和校正系数，获取待测遥感影像中心像元各波段反射率值；根据基准影像、基准影像中心像元和待测遥感影像中心像元各波段反射率值，分别计算对应的各云检测特征参数；计算基准影像与基准影像中心像元的各云检测特征参数的差值，获取待测遥感影像的各云检测特征参数的阈值。本发明实施例通过引入太阳高度角参数，综合三种云检测特征参数的阈值，从而获得动态阈值，处理效率高，显著地提高了云检测的准确度。
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