公开(公告)号：CN115760613B

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202211424186.4

申请日：2022-11-15

申请人： 江苏省气候中心

发明人： 李亚春 ,  杭鑫 ,  项瑛 ,  朱士华 ,  孙良宵 ,  李心怡 ,  曹云 ,  谢小萍 ,  张明明 ,  支风梅

IPC分类号： G06T5/90 ,  G06T5/40 ,  G06T7/269 ,  G06T3/06 ,  G06T7/10 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G01N21/31 ,  G01N21/3577 ,  G01N21/359 ,  G01N21/55 ,  G01N21/17

摘要： 本发明公开了一种结合卫星影像和光流法的蓝藻水华短时预测方法，包括以下步骤：对国产FY4‑AGRI卫星影像数据预处理；再进行大气订正和角度订正；然后对卫星影像数据进行图像增强处理；计算每幅卫星影像的归一化植被指数NDVI值；利用LK光流法计算卫星影像每个像元的NDVI值在相邻时刻的变化率，基于光流约束条件实现光流的求解，再根据多幅连续的卫星影像计算出光流场，可得到这段时间内NDVI像元的移动方向和速度信息，从而分析蓝藻水华的运动特征，对光流矢量质量控制和气象因子订正后，利用半拉格朗日方法进行外推，最终实现蓝藻水华的短时预测。本发明将卫星观测到的蓝藻水华作(56)对比文件CN 112766202 A,2021.05.07CN 103743700 A,2014.04.23CN 114563378 A,2022.05.31CN 112179854 A,2021.01.05CN 114419436 A,2022.04.29CN 110414488 A,2019.11.05CN 111595785 A,2020.08.28CN 115082309 A,2022.09.20CN 111104748 A,2020.05.05CN 115273078 A,2022.11.01CN 111913238 A,2020.11.10KR 101737354 B1,2017.05.19KR 20190079350 A,2019.07.05KR 20080067402 A,2008.07.21贾承晖.基于图像处理的水华暴发检测算法的研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2012,第2012年卷(第4期),I138-2292.王攀.基于改进卷积神经网络的藻类图像分类研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2018,第2018年卷(第11期),I138-508.Hongye Cao等.Hourly remote sensingmonitoring of harmful algal blooms(HABs)in Taihu Lake based on GOCI images.《Environmental Science and PollutionResearch》.2021,第28卷35958-35970.Roberta Teta等.Cyanobacteria asindicators of water quality in Campaniacoasts, Italy: a monitoring strategycombining remote/proximal sensing and insitu data《.Environmental ResearchLetters》.2017,第12卷(第2期),1-12.Manuel Viso-Vazquez等.RemoteDetection of Cyanobacterial Blooms andChlorophyll-a Analysis in a EutrophicReservoir Using Sentinel-2《.MDPI》.2021,第13卷(第15期),1-17.

公开(公告)号：CN115760613A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211424186.4

申请日：2022-11-15

申请人： 江苏省气候中心

发明人： 李亚春 ,  杭鑫 ,  项瑛 ,  朱士华 ,  孙良宵 ,  李心怡 ,  曹云 ,  谢小萍 ,  张明明 ,  支风梅

IPC分类号： G06T5/00 ,  G06T5/40 ,  G06T7/269 ,  G06T3/00 ,  G06T7/10 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G01N21/31 ,  G01N21/3577 ,  G01N21/359 ,  G01N21/55 ,  G01N21/17

摘要： 本发明公开了一种结合卫星影像和光流法的蓝藻水华短时预测方法，包括以下步骤：对国产FY4‑AGRI卫星影像数据预处理；再进行大气订正和角度订正；然后对卫星影像数据进行图像增强处理；计算每幅卫星影像的归一化植被指数NDVI值；利用LK光流法计算卫星影像每个像元的NDVI值在相邻时刻的变化率，基于光流约束条件实现光流的求解，再根据多幅连续的卫星影像计算出光流场，可得到这段时间内NDVI像元的移动方向和速度信息，从而分析蓝藻水华的运动特征，对光流矢量质量控制和气象因子订正后，利用半拉格朗日方法进行外推，最终实现蓝藻水华的短时预测。本发明将卫星观测到的蓝藻水华作为识别对象，结合气象条件，追踪计算其运动矢量场，从而实现蓝藻水华的短时预测。