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公开(公告)号：CN116124709B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202211140557.6
申请日：2022-09-20
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 渭南市东雷二期抽黄工程管理中心
Abstract: 本发明公开了一种基于叶绿素相对含量的冬小麦旱情无人机监测判别方法，包括：1)通过无人机多载荷低空遥感技术获取多光谱影像和地面实测叶绿素相对含量(SPAD)，计算植被指数NDVI、DVI、RVI、EVI、OSAVI和TCARI；2)计算的植被指数分别与实测叶绿素相对含量在不同生育期构建回归方程，并从中选择该生育期的最优模型方程；3)根据最优模型方程，反演各个生育时期的冬小麦叶绿素相对含量，并对不同干旱胁迫等级之间的叶绿素相对含量阈值进行率定；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，反演得到叶绿素相对含量值，与阈值进行比对，判断实时旱情等级。本发明的方法用于冬小麦旱情监测判别精度高、速度快，实用性强。
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公开(公告)号：CN115641502B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211147826.1
申请日：2022-09-20
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 渭南市东雷二期抽黄工程管理中心
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/28 , G06V10/766
Abstract: 本发明公开了一种基于叶面积指数的冬小麦旱情无人机快速监测判别方法，包括：1)通过无人机多载荷低空遥感技术获取多光谱影像和地面实测叶面积指数(LAI)，计算植被指数NDVI、DVI、RVI、EVI、OSAVI和TCARI；2)计算的植被指数分别与实测叶面积指数在不同生育期构建回归方程，并从中选择该生育期的最优模型方程；3)根据最优模型方程，反演各个生育期的冬小麦LAI，并对不同干旱胁迫等级之间的叶面积指数阈值进行率定；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LAI值，与阈值进行比对，判断实时旱情等级。本发明的方法用于冬小麦旱情监测判别精度高、速度快，实用性强。
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公开(公告)号：CN116124709A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211140557.6
申请日：2022-09-20
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 渭南市东雷二期抽黄工程管理中心
Abstract: 本发明公开了一种基于叶绿素相对含量的冬小麦旱情无人机快速监测判别方法，包括：1)通过无人机多载荷低空遥感技术获取多光谱影像和地面实测叶绿素相对含量(SPAD)，计算植被指数NDVI、DVI、RVI、EVI、OSAVI和TCARI；2)计算的植被指数分别与实测叶绿素相对含量在不同生育期构建回归方程，并从中选择该生育期的最优模型方程；3)根据最优模型方程，反演各个生育时期的冬小麦叶绿素相对含量，并对不同干旱胁迫等级之间的叶绿素相对含量阈值进行率定；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，反演得到叶绿素相对含量值，与阈值进行比对，判断实时旱情等级。本发明的方法用于冬小麦旱情监测判别精度高、速度快，实用性强。
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公开(公告)号：CN115641502A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211147826.1
申请日：2022-09-20
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 渭南市东雷二期抽黄工程管理中心
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/28 , G06V10/766
Abstract: 本发明公开了一种基于叶面积指数的冬小麦旱情无人机快速监测判别方法，包括：1)通过无人机多载荷低空遥感技术获取多光谱影像和地面实测叶面积指数(LAI)，计算植被指数NDVI、DVI、RVI、EVI、OSAVI和TCARI；2)计算的植被指数分别与实测叶面积指数在不同生育期构建回归方程，并从中选择该生育期的最优模型方程；3)根据最优模型方程，反演各个生育期的冬小麦LAI，并对不同干旱胁迫等级之间的叶面积指数阈值进行率定；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LAI值，与阈值进行比对，判断实时旱情等级。本发明的方法用于冬小麦旱情监测判别精度高、速度快，实用性强。
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公开(公告)号：CN118429554B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410449019.8
申请日：2024-04-15
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于河网的河流水面重建方法，包括水面提取和基于水文分析的河网提取；然后基于数学形态学河流水面重建：即基于提取的河网及水面数据，进行空间连接，识别与水面相交河网；搜索遍历所有河网并判断空间关系，去除未相交河网、水面，去除多余斑块，提取得到有效河网；有效河网及含有缝隙的水面数据采用数学形态法进行融合、缝隙填充最终得到完整河流水面。本发明将基于水文分析提取的河网数据和采用水体指数法获得水面数据结合进行水面重建，保证水面重建效果的同时，有效提高重建效果。可有效的去除多余斑块、重建断流。并且针对性的提取了河流水面，可以用于河流相关的水文分析以及数据不足、有云层遮盖时的水面数据监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117011713B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202310991849.9
申请日：2023-08-08
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 宿迁市宿城区水利局
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的田块信息提取方法，包括的步骤为：构建经过处理的原始多光谱卫星遥感影像数据集；数据增强；构建U2‑Net++卷积神经网络模型；设置参数；获取模型训练结果及数据集特征提取，最终得到田块信息提取结果。U2‑Net++卷积神经网络模型以U2‑Net及U‑Net++模型结构为基础框架，融合深度可分离式卷积与空间通道注意力机制构建。本发明的基于卷积神经网络的田块信息提取方法，能够在大规模、多时相的提取耕地范围，对耕地边界提取清晰，能有效提升耕地提取精度。
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公开(公告)号：CN117011713A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310991849.9
申请日：2023-08-08
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 宿迁市宿城区水利局
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的田块信息提取方法，包括的步骤为：构建经过处理的原始多光谱卫星遥感影像数据集；数据增强；构建U2‑Net++卷积神经网络模型；设置参数；获取模型训练结果及数据集特征提取，最终得到田块信息提取结果。U2‑Net++卷积神经网络模型以U2‑Net及U‑Net++模型结构为基础框架，融合深度可分离式卷积与空间通道注意力机制构建。本发明的基于卷积神经网络的田块信息提取方法，能够在大规模、多时相的提取耕地范围，对耕地边界提取清晰，能有效提升耕地提取精度。
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公开(公告)号：CN118334530B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410449029.1
申请日：2024-04-15
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/762 , G06T17/05 , G06V10/764 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开一种基于水面数据的河道提取方法，包括以下步骤：步骤一、水体提取：采用多光谱数据、雷达数据利用水体指数法进行水体提取，得到水面数据；步骤二、水体重建：对步骤一获得水面数据进行基于数学形态学的水体重建；步骤三、结合DEM自然间断点算法进行河道提取，采用步骤二重建后的水体结合DEM数据进行河道提取。本发明的方法提取出河道边界，用于后续相关的水文分析，提取效果好，适用于大范围的河道提取分析。
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公开(公告)号：CN111868783B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201980015569.6
申请日：2019-02-14
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 基于边界提取的区域合并图像分割算法，其步骤包括计算梯度图、提取边界、初始分割、区域合并，其中初始分割可省略。在区域合并过程中以区域紧邻边上属于边界提取结果部分的长度比率为合并代价，并按区域内部的梯度平均值升序对区域进行合并，还引入了纹理差异评价机制以去除误分割。本算法解决了目前常用分割算法的分割粒度太细、易受噪声影响、易受光照影响、需要人工标记大量样本、计算量大、内存消耗量大等问题。另外，所有区域或者所有类别在一个最终分割结果上达到最佳分割效果。这些优势特征能够降低后续任务的计算资源消耗，并提升其处理效果。
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公开(公告)号：CN114118870B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202111494113.8
申请日：2021-12-08
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F16/248 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供了一种耦合冰湖溃决洪水和融雪洪水的下游洪量估算方法，包括：步骤1：利用多源遥感影像数据，提取目标上游的冰湖湖面面积变化信息，并结合冰湖的历史参数信息，估算冰湖的溃决洪量；步骤2：根据分布式文水模型对目标上游的目标子流域进行提取，并获取提取的目标子流域的流域信息，估算对应目标子流域的逐日融雪量；步骤3：确定冰湖的溃坝型洪水特征以及目标子流域的融雪型洪水特征，并根据确定的洪水特征结果以及估算的溃决洪量、逐日融雪量，估算下游洪量。能够综合冰湖溃决洪量和融雪洪量的估算方法，为冰川灾害对下游水利工程的风险评估提供支持。
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