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公开(公告)号：CN105466957A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201610009067.0
申请日：2016-01-07
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 中国科学院地理科学与资源研究所
IPC: G01N22/04
CPC classification number: G01N22/04
Abstract: 本发明公开了一种FY-3C被动微波数据估算土壤湿度的方法，本发明充分利用被动微波亮温数据的多极化特性，增加方程个数，同时通过综合考虑植被光学厚度和地表粗糙度对星上亮温的影响，减少未知数个数，解决了现有技术中存在的需要已知粗糙表面发射率和植被光学厚度估算土壤湿度的问题，实现了基于FY-3C卫星被动微波星上亮温数据的土壤湿度估算。
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公开(公告)号：CN119204399A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411166873.X
申请日：2024-08-23
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06V20/10
Abstract: 本发明属于森林损失评估技术领域，涉及一种量化地表温度响应森林损失的时间动态的方法与系统。该方法包括：提取LST时间序列中的趋势组分与季节变化组分，检测LST趋势组分突变；将LST的趋势组分突变与森林损失事件进行时空匹配；采用空间结合时间的方法，选取森林损失像元与背景森林像元；采用LST的趋势组分的突变特征值与趋势组分渐变特征值量化LST对森林损失的长期响应。本发明通过LST的趋势组分突变与森林损失事件相匹配的方式，为每一个森林损失事件设定了森林损失窗口及其后续温度响应区间，确保观察到的LST动态仅与森林损失有关，减少了LST响应量化的不确定性。
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公开(公告)号：CN114722350B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210390649.3
申请日：2022-04-14
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 河北地质大学
Abstract: 本发明提供了一种FY‑3D被动微波数据云下地表温度反演与验证方法，包括：获取FY‑3D被动微波数据，并进行数据预处理提取18.7GHz和23.8GHz垂直极化通道的双通道亮温；获取ERA5大气廓线数据，并进行数据处理提取大气水汽和液态水含量；基于18.7GHz和23.8GHz垂直极化通道的双通道亮温，结合对应的大气水汽和液态水含量数据，采用双通道物理算法估算有云情况下的地表温度；利用站点实测云下地表温度数据对估算的地表温度进行验证和校正。本发明将大气水汽和云中液态水含量对被动微波辐射的影响进行定量化，提高云下地表温度估算精度，并实现地面点数据和FY‑3D被动微波数据云下地表温度的精度对比验证。
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公开(公告)号：CN117929338A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410027307.4
申请日：2024-01-09
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G01N21/64 , G06F17/14 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种不依赖反射率训练数据集的反演叶绿素荧光光谱的方法，主要包括以下步骤：步骤1：获取大量野外测量和基于辐射传输模型模拟得到的叶绿素荧光光谱，构成叶绿素荧光光谱训练数据集；步骤2：对训练数据集中的叶绿素荧光光谱进行主成分分析，获取荧光光谱主成分；步骤3：利用高阶傅里叶级数的展开式来重建反演模型中不含荧光信息的真实反射率；步骤4：将获取的前3个荧光主成分的线性组合输入辐射传输模型，利用普通最小二乘方法计算模型中的未知数，获得各荧光主成分的权重系数，并最终反演得到叶绿素荧光光谱。本发明不再需要任何反射率训练数据集，从而克服了真实反射率重建对训练数据集的依赖性。
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公开(公告)号：CN115186339B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202210791903.0
申请日：2022-07-05
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑城市三维结构影响的地表温度与发射率同时反演方法，利用ECOSTRESS多波段的热红外数据，通过引入天空可视因子表征城市三维几何结构，结合分裂窗方法和温度/发射率分离方法各自的优点，利用分裂窗方法进行大气校正，在此基础上，利用温度/发射率分离方法实现地表温度与发射率分离，提出了一种考虑城市三维结构影响的地表温度与发射率同时反演的方法，该方法无需输入城市地表发射率，并且实现了地表温度与发射率的同时反演，从而提高城市地表温度反演精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115859211B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202211437664.5
申请日：2022-11-17
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 河北地质大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三温不确定度估算模型的地表温度产品融合方法，步骤1：地表温度数据的获取与预处理；步骤2：构建地表温度产品的长时间序列数据集；步骤3：逐像元估算地表温度产品不确定度；步骤4：地表温度产品融合；在无需任何先验知识且考虑地表温度产品自身不确定度的情况下，通过融合三种地表温度产品来提高地表温度产品精度。相比基于算术平均的简单融合方法和基于卡尔曼滤波数据同化的融合方法，本发明无需任何先验知识且考虑地表温度产品自身不确定度，利用三种地表温度产品估计的不确定度计算最优的融合权重，通过融合三种地表温度产品提高地表温度产品精度。
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公开(公告)号：CN115688356B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210742267.2
申请日：2022-06-28
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F30/20 , G06F16/901 , G06F17/12
Abstract: 本发明提供了一种基于月温度循环模型的极轨卫星地表温度月较差估算方法，包括：构建囊括各种气候背景和地表环境条件下的月温度循环模型及其降参策略和参数设定策略的查找表；获取研究区域极轨卫星过境时刻的瞬时地表温度数据、地表覆盖类型数据、高程数据以及降水量数据，并计算极轨卫星过境时刻的地表温度月均值；根据研究区域气候背景和地表环境条件，从查找表中选择匹配的月温度循环模型及其降参策略和参数设定策略，对模型进行降参处理，并设定模型参数的初始值和阈值；利用Levenberg‑Marquardt算法对模型参数进行求解；基于上述参数率定后的月温度循环模型，计算月均地表温度最大值和最小值，获取地表温度月较差。本发明提高了地表温度月较差估算精度。
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公开(公告)号：CN115511224B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211414732.6
申请日：2022-11-11
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 河北地质大学
Abstract: 本发明属于遥感技术领域，涉及天地一体化的作物长势智能监测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取卫星时序遥感数据，并构建第一作物长势评估指数；获取连续的近地面观测数据，构建第二作物长势评估指数；基于第二作物长势评估指数，对第一作物长势评估指数缺失值补充，构建模型标签；对第一作物长势评估指数连续插值，得到重构的作物长势数据；利用标签训练神经网络，获取指数映射模型；对重构的作物长势数据校正，得到目标作物长势评估数据。本发明实现了综合使用航天遥感数据与近地面数据对作物长势进行监测的目的，解决现有方法中采用航天遥感数据的精度和时间密度不足以及近地面观测数据存在的数据范围小、精度低、不连续的问题。
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公开(公告)号：CN115630535A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211632782.1
申请日：2022-12-19
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 河北地质大学
IPC: G06F30/20 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06Q50/26 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于城市热岛分析技术领域，涉及城市地表热岛强度动态量化方法、装置及电子设备，该方法包括：提取逐年的动态的城市自然边界；提取逐年的动态的城市中心点；提取逐年的动态的乡村自然边界；利用瞬时地表温度遥感数据，通过两次拟合高斯曲面，分别提取城市代表性区域的平均瞬时地表温度与城乡总体区域的最高地表温度；确定乡村区域平均瞬时地表温度；构建动态瞬时地表热岛强度计算模型；确定动态地表热岛强度。本发明能够解决动态地表热岛强度量化模型中城市边界单一的问题，实现动态的城市自然边界、动态的乡村自然边界的快速精确提取，提升城市区域平均瞬时地表温度的精度以及动态地表热岛强度量化的一致性。
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公开(公告)号：CN114544003B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210171560.8
申请日：2022-02-24
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 山西大学
Abstract: 本发明公开了一种地表温度遥感产品不确定度的逐像元估算方法，包括以下步骤，步骤1：获取MODIS数据和数据预处理；步骤2：建立模拟数据集；步骤3：利用分裂窗地表温度反演模型反演地表温度；步骤4：构建地表温度遥感产品的不确定度估算模型；步骤5：参数化地表温度遥感产品的不确定度分量；步骤6：逐像元估算地表温度遥感产品总不确定度；通过对地表温度遥感产品不确定度的各分量进行参数化，构建了以星上亮温和地表发射率为输入参数的地表温度遥感产品不确定度估算模型，实现了地表温度遥感产品不确定度的逐像元估算，定量地给出了地表温度遥感产品每个像元的不确定度，提高了地表温度遥感产品的实用价值。
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