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公开(公告)号：CN113252592B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110708345.2
申请日：2021-06-25
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01N21/31 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种枯草参数率定方法，利用PROSAIL模型结合地面实测数据探究枯草生理生态参数合理的阈值区间并完成关键参数的取值范围参考表。首先通过实地测量获得枯草反射光谱及相应的生理生态参数，利用实测枯草参数结合已有研究资料设定PROSAIL的参数范围，模拟产生15000组以上数据，将枯草光谱提取出来。对模拟光谱进行敏感性分析和不确定性分析，固定低敏感性参数的取值，优化高敏感性参数的取值区间。最终，以99%置信区间为标准、余弦距离为评价函数，OFAT方式再次运行模型，对比不同取值下的模拟光谱与实测光谱间的余弦距离，界定枯草敏感的参数阈值。为提高对高寒冬季枯草性状特征的科学认识及探究遥感反演应用技术方法提供理论依据与基础数据。
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公开(公告)号：CN113252583A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110708359.4
申请日：2021-06-25
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于枯草植被指数计算高寒枯草覆盖度的方法，利用实测枯草高光谱数据与MODIS的波段响应函数计算得到MODIS相应波段的枯草反射率。同时利用极差的分析方法计算枯草反射光谱的离散度数据，得到枯草光谱反射率的敏感波段。结合MODIS敏感波段波长范围，选取相应的MODIS波段构建枯草植被指数DGVI，在此基础上进一步修正枯草植被指数。在修正植被指数的基础上构建枯草覆盖度的反演模型，并和NDVI、RVI等植被指数构建的反演模型进行了对比，证明DGVI构建的枯草反演模型的覆盖度估算值误差明显小于其他模型。
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公开(公告)号：CN114821361A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210720655.0
申请日：2022-06-24
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/52 , G06V10/766 , G06V10/143
Abstract: 本发明公开了一种积雪深度的计算方法、装置、计算机设备及可读存储介质，应用于气象领域，所述方法包括：计算机设备首先获取静止卫星遥感数据，以得到积雪对应的敏感波段的数据，即绿波段光谱数据和短波红外波段光谱数据；接着，根据归一化积雪指数计算公式和每个像元的绿波段光谱数据和短波红外波段光谱数据，计算每个像元的归一化积雪指数，以在后续过程中，根据每个像元的归一化积雪指数计算积雪深度；最后，基于预设积雪深度估算模型，利用每个像元的归一化积雪指数计算每个像元的积雪深度。由此，本发明因采用静止卫星实现积雪深度的计算，使得积雪深度的获取效率得以提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113255592A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110708362.6
申请日：2021-06-25
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种枯草光谱识别方法及系统，其中，枯草光谱识别方法，包括以下步骤：采集牧草光谱特征；基于光谱特征的枯草识别：枯草光谱的筛选通过下式判别：Rred‑Rgreen>0其中：Rred代表红光波段，Rgreen代表绿光波段，当上式计算值大于0时，选取为枯草光谱特征；基于线性拟合的枯草识别：将枯草光谱特征分别进行直线拟合，筛选出决定系数R2>0.95的序列作为枯草光谱。本发明能在较短时间内完成从大量光谱数据中对枯草光谱的判别识别与筛选，可以服务于遥感反演或基于辐射传输模型的枯草判别，为青藏高原草地环境监测提供科学有效的理论支持。
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公开(公告)号：CN113252592A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110708345.2
申请日：2021-06-25
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01N21/31 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种枯草参数率定方法，利用PROSAIL模型结合地面实测数据探究枯草生理生态参数合理的阈值区间并完成关键参数的取值范围参考表。首先通过实地测量获得枯草反射光谱及相应的生理生态参数，利用实测枯草参数结合已有研究资料设定PROSAIL的参数范围，模拟产生15000组以上数据，将枯草光谱提取出来。对模拟光谱进行敏感性分析和不确定性分析，固定低敏感性参数的取值，优化高敏感性参数的取值区间。最终，以99%置信区间为标准、余弦距离为评价函数，OFAT方式再次运行模型，对比不同取值下的模拟光谱与实测光谱间的余弦距离，界定枯草敏感的参数阈值。为提高对高寒冬季枯草性状特征的科学认识及探究遥感反演应用技术方法提供理论依据与基础数据。
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公开(公告)号：CN113255592B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110708362.6
申请日：2021-06-25
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种枯草光谱识别方法及系统，其中，枯草光谱识别方法，包括以下步骤：采集牧草光谱特征；基于光谱特征的枯草识别：枯草光谱的筛选通过下式判别：Rred‑Rgreen>0其中：Rred代表红光波段，Rgreen代表绿光波段，当上式计算值大于0时，选取为枯草光谱特征；基于线性拟合的枯草识别：将枯草光谱特征分别进行直线拟合，筛选出决定系数R2>0.95的序列作为枯草光谱。本发明能在较短时间内完成从大量光谱数据中对枯草光谱的判别识别与筛选，可以服务于遥感反演或基于辐射传输模型的枯草判别，为青藏高原草地环境监测提供科学有效的理论支持。
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公开(公告)号：CN113252583B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110708359.4
申请日：2021-06-25
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于枯草植被指数计算高寒枯草覆盖度的方法，利用实测枯草高光谱数据与MODIS的波段响应函数计算得到MODIS相应波段的枯草反射率。同时利用极差的分析方法计算枯草反射光谱的离散度数据，得到枯草光谱反射率的敏感波段。结合MODIS敏感波段波长范围，选取相应的MODIS波段构建枯草植被指数DGVI，在此基础上进一步修正枯草植被指数。在修正植被指数的基础上构建枯草覆盖度的反演模型，并和NDVI、RVI等植被指数构建的反演模型进行了对比，证明DGVI构建的枯草反演模型的覆盖度估算值误差明显小于其他模型。
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公开(公告)号：CN218939996U
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202223368288.7
申请日：2022-12-14
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本实用新型公开了超宽带MIMO天线以及可穿戴设备，解决了现有技术中的MIMO天线的系统尺寸大、隔离性能差以及难以与可穿戴设备中的其它器件相集成的技术问题。超宽带MIMO天线，包括介质基板和分别位于介质基板的顶面和底面的金属辐射片和金属地，所述金属辐射片包括两个间隔排列的矩形辐射片；在介质基板的顶面还设有：隔离结构，所述隔离结构设于两个矩形辐射片之间；所述隔离结构两端延伸至介质基板的边缘；所述隔离结构包括超材料；馈电结构，所述馈电结构包括两个微带线，所述微带线的一端与矩形辐射片连接，另一端延伸至介质基板的边缘处。
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