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公开(公告)号：CN114545410B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210157010.0
申请日：2022-02-21
申请人： 中国农业大学 , 航天宏图信息技术股份有限公司
摘要： 本发明提供基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，包括：提取作业区倒伏前后的后向散射系数；确定后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征；筛选获得后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征中的倒伏作物监测敏感特征；采用偏最小二乘分类方法识别倒伏作物，得到作业区的倒伏作物的空间分布信息。本发明将双时相双极化合成孔径雷达数据提供的主副相位影像进行一次差分与相位解缠，生成作物倒伏前后的相干系数，通过相位差表征作物倒伏前后的形态变化，同时，融合基于空间邻近统计的二阶概率纹理特征监测作物倒伏，抑制后向散射变化特征以及相干系数的噪声干扰，提高在光学数据缺失条件下的作物倒伏监测结果的精度。
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公开(公告)号：CN116577286B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310841711.0
申请日：2023-07-11
申请人： 北京市城市规划设计研究院 , 中国农业大学 , 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC分类号： G01N21/25 , G06F18/23213 , G06N20/00
摘要： 本申请提供了一种城市腾退空间生态修复实施监测的方法、装置和电子设备，涉及生态修复监测技术领域，该方法包括：提取获取的待监测腾退空间地块所对应的预设时段内的多波段反射率特征，结合预先选择的土地监测工具对待监测腾退空间地块进行土地覆盖检测，得到还水地块和复耕地块；基于多波段反射率特征确定剩余腾退空间地块的归一化植被指数长时序序列；进而对剩余腾退空间地块进行预设个数的聚类中心的聚类操作，得到预设个数的地块聚类类别，并基于归一化植被指数的走向趋势和预设个数的地块聚类类别确定复绿地块；进而确定待监测腾退空间地块中的待修复地块。本申请克服现有技术中不能对大范围内城市空间的生态修复实施情况进行监测的缺陷。
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公开(公告)号：CN114545410A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210157010.0
申请日：2022-02-21
申请人： 中国农业大学 , 航天宏图信息技术股份有限公司
摘要： 本发明提供基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，包括：提取作业区倒伏前后的后向散射系数；确定后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征；筛选获得后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征中的倒伏作物监测敏感特征；采用偏最小二乘分类方法识别倒伏作物，得到作业区的倒伏作物的空间分布信息。本发明将双时相双极化合成孔径雷达数据提供的主副相位影像进行一次差分与相位解缠，生成作物倒伏前后的相干系数，通过相位差表征作物倒伏前后的形态变化，同时，融合基于空间邻近统计的二阶概率纹理特征监测作物倒伏，抑制后向散射变化特征以及相干系数的噪声干扰，提高在光学数据缺失条件下的作物倒伏监测结果的精度。
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公开(公告)号：CN116577286A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310841711.0
申请日：2023-07-11
申请人： 北京市城市规划设计研究院 , 中国农业大学 , 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC分类号： G01N21/25 , G06F18/23213 , G06N20/00
摘要： 本申请提供了一种城市腾退空间生态修复实施监测的方法、装置和电子设备，涉及生态修复监测技术领域，该方法包括：提取获取的待监测腾退空间地块所对应的预设时段内的多波段反射率特征，结合预先选择的土地监测工具对待监测腾退空间地块进行土地覆盖检测，得到还水地块和复耕地块；基于多波段反射率特征确定剩余腾退空间地块的归一化植被指数长时序序列；进而对剩余腾退空间地块进行预设个数的聚类中心的聚类操作，得到预设个数的地块聚类类别，并基于归一化植被指数的走向趋势和预设个数的地块聚类类别确定复绿地块；进而确定待监测腾退空间地块中的待修复地块。本申请克服现有技术中不能对大范围内城市空间的生态修复实施情况进行监测的缺陷。
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公开(公告)号：CN114419367B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111643634.5
申请日：2021-12-29
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06T11/60 , G06V20/13 , G06V10/34 , G06V10/764
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：CN114692971B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210330408.X
申请日：2022-03-30
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明提供一种基于产量差的作物产量预测方法及装置，该方法包括：采用马尔科夫链‑蒙特卡洛方法标定WOFOST作物模型参数；将气象数据输入已标定的WOFOST模型，生成待预测作物的潜在产量；将待预测作物潜在产量与田间观测产量相减，获取待预测作物的实际产量差；以实测样本作物生育期内的卫星数据、气象数据和潜在产量作为输入样本，以待预测作物的实际产量差为标签，搭建基于过程模型的神经网络模型；逐作物格网运行WOFOST模型生成潜在产量，输入神经网络模型生成预测产量差，由潜在产量减去预测产量差生成预测产量空间图。本发明融合过程模型和深度学习的优势，充分利用机理模型和遥感数据的丰富信息，提高作物产量预测精度。
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公开(公告)号：CN114782835B
公开(公告)日：2024-04-26
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 , 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：CN114299385B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111484797.3
申请日：2021-12-07
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06Q50/02 , G06Q10/0639 , G01S13/90 , G06V10/80
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：CN113537604B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110826944.4
申请日：2021-07-21
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种耦合过程模型和深度学习的农作物产量预测方法及装置，方法包括：将训练集样本和待估产地块的目标农作物产量输入至预设物理指导网络PGNet模型进行训练，以获取目标PGNet模型；将测试集样本输入至目标PGNet模型，以获取目标农作物产量的预测值。具体地，通过目标PGNet模型中两个分支进行产量预测，即遥感分支及土壤水分分支，其中第二分支结合过程模型，通过土壤及水分条件保证光能利用率在合理范围内波动，并利用注意力机制将两个分支进行结合。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的农作物产量预测方法，基于获得的目标物理指导网络模型可以实现对农作物产量实时准确的估产，并对指导农业生产具有重大意义。
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公开(公告)号：CN115641505A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211351432.8
申请日：2022-10-31
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V20/13 , G06V20/52 , G06V10/764
摘要： 本发明提供一种倒伏作物监测方法，包括：获取预处理后的实地调查样本数据、光学遥感数据和全极化SAR卫星影像数据；建立倒伏样本集数据和未倒伏样本集数据；提取作业区农田地块的所有极化参数，并统计每一格网下作物的倒伏比例；建立不同极化参数下的概率密度分布信息，利用多元线性回归模型和后退法，筛选出优选极化参数；利用概率密度分布信息，构建参数权重评价指标，并确定优选极化参数的权重；采用高斯混合模型，根据所有优选极化参数和所有优选极化参数的权重，获得作业区倒伏作物的概率空间分布信息。本发明通过构建参数权重评价指标作为估计像素倒伏比例的权重，确定所有最优参数的权重，提高了对倒伏作物的监测结果的精度。
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