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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
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.
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公开(公告)号：CN117172411A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311143810.8
申请日：2023-09-06
申请人： 江苏省气候中心
摘要： 本发明涉及蓝藻水华监测技术领域，具体为一种全天候蓝藻水华实时自动判识预警方法及系统。综合应用高时间分辨率的静止卫星、实时湖面视频监控、气象和水质监测等观测数据，采用多光谱遥感和深度学习等技术方法快速提取蓝藻实时信息和前置预警信息，通过卫星遥感、视频监控、物联网等信息系统相互融合集成的空、天、地一体化信息平台，实现全天候、准实时、全自动预警预测蓝藻水华的发生发展，为制定蓝藻水华早预警、早防控和早处置策略，确保城市饮用水安全提供关键的数据支撑。
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公开(公告)号：CN115690598B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202211293285.3
申请日：2022-10-21
申请人： 江苏省气候中心
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T17/05
摘要： 本发明属于资源与环境技术领域，具体涉及一种基于卫星数据和随机森林模型室外环境温度遥感反演方法，通过获取室外环境温度遥感反演方法所需的数据；对数据进行预处理；根据预处理后的数据获取LST、NDVI、MNDWI和NDBI；将计算后的LST、NDVI、MNDWI、NDBI和数据中DEM数据作为自变量，与目标变量实测室外环境温度匹配，制作样本数据集，构建随机森林机器学习模型；以及基于最优随机森林机器学习模型，获取室外环境温度OAT，实现基于准实时的卫星遥感影像反演大范围、精细化的室外环境温度，使人们对外界环境冷热状况的感知更具体，更真切，可以更客观、更精细地反映较大范围近地面生态系统的热量分布状况，较基于气象观测站点插值出来的温度空间分布具有明显优势。
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公开(公告)号：CN112288641B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202010971601.2
申请日：2020-09-16
申请人： 江苏省气候中心
摘要： 本发明涉及一种高分卫星影像数据批量预处理方法，为了解决高分卫星数据预处理过程步骤多、处理时间长的问题，采用全新设计策略，根据高分卫星的卫星参数、光谱响应函数，对其依次进行正射校正、辐射定标、图像配准、大气校正、感兴趣区域提取等预处理操作，实现自动批量获得预处理后的感兴趣区域高分辨卫星影像，能够更简洁更快速实现对卫星遥感数据影像的预处理，实现更好更加快速的进行对重大事件的决策。
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公开(公告)号：CN118942228A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410914881.1
申请日：2024-07-09
申请人： 江苏省气候中心
摘要： 本发明涉及气象预测预警技术领域，具体的说是基于层次融合算法的蓝藻水华气象预测预警方法、系统。蓝藻水华气象预警方法包括如下步骤：S1：采集蓝藻水华的卫星影像数据；S2：对卫星影像数据进行预处理；S3：计算预处理后的每幅卫星影像的归一化植被指数NDVI值，识别蓝藻水华的分布范围；S4：结合卫星影像数据，构建蓝藻水华气象风险指数预测模型；S5：基于蓝藻水华气象风险指数预测模型，融合多种机器学习方法，实现蓝藻水华分布和面积的高精度预测。本发明通过模型输出预测结果，并采用强化学习方法对模型进行训练优化，不仅提高了预测结果的精确度，同时提高了预测流程效率、稳定性和空间效果。
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公开(公告)号：CN116227202A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310214448.2
申请日：2023-03-08
申请人： 江苏省气候中心
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 一种放牧草地生态系统碳损益的生态模型，通过建立放牧碳平衡模型与动物践踏碳损失模型，并将生态模型中的放牧导致的碳流失量、动物排泄物对土壤有机碳库的增加量与动物践踏植物造成的碳损失进行耦合，从而获得草地生态系统的实际碳损益；本设计在应用中，充分考虑了放牧的完整过程中的动物啃食、动物排泄与动物践踏的因素，完善了整个草地生态系统扰动因素对植被的影响，减少了区域草地碳循环模拟的不确定性，提高了结果的准确性。因此，本设计的精确度较高。
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公开(公告)号：CN112288641A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202010971601.2
申请日：2020-09-16
申请人： 江苏省气候中心
摘要： 本发明涉及一种高分卫星影像数据批量预处理方法，为了解决高分卫星数据预处理过程步骤多、处理时间长的问题，采用全新设计策略，根据高分卫星的卫星参数、光谱响应函数，对其依次进行正射校正、辐射定标、图像配准、大气校正、感兴趣区域提取等预处理操作，实现自动批量获得预处理后的感兴趣区域高分辨卫星影像，能够更简洁更快速实现对卫星遥感数据影像的预处理，实现更好更加快速的进行对重大事件的决策。
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公开(公告)号：CN116664947A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310703739.8
申请日：2023-06-14
申请人： 江苏省气候中心
IPC分类号： G06V10/764 , G06V20/13 , G06T7/62 , G06T5/00
摘要： 本发明涉及蓝藻水华监测技术领域，具体为一种基于卫星观测数据的蓝藻水华监测方法及系统。基于FY‑4B/AGRI卫星观测数据的蓝藻水华高频次监测技术，通过采用6S辐射传输模型进行大气校正、采用半经验核驱动双向反射分布函数BRDF模型进行角度效应订正处理，准确获取水面反射率信息，利用归一化植被指数NDVI和植被覆盖度FVC定量提取蓝藻水华和分等级信息，该方法监测精度高，时效性强，实现了内陆湖泊蓝藻水华的动态持续监测。
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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
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。
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公开(公告)号：CN115690598A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211293285.3
申请日：2022-10-21
申请人： 江苏省气候中心
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T17/05
摘要： 本发明属于资源与环境技术领域，具体涉及一种基于卫星数据和随机森林模型室外环境温度遥感反演方法，通过获取室外环境温度遥感反演方法所需的数据；对数据进行预处理；根据预处理后的数据获取LST、NDVI、MNDWI和NDBI；将计算后的LST、NDVI、MNDWI、NDBI和数据中DEM数据作为自变量，与目标变量实测室外环境温度匹配，制作样本数据集，构建随机森林机器学习模型；以及基于最优随机森林机器学习模型，获取室外环境温度OAT，实现基于准实时的卫星遥感影像反演大范围、精细化的室外环境温度，使人们对外界环境冷热状况的感知更具体，更真切，可以更客观、更精细地反映较大范围近地面生态系统的热量分布状况，较基于气象观测站点插值出来的温度空间分布具有明显优势。
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