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公开(公告)号：CN117574046A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410064056.7
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院 , 大连海事大学 , 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明提出了一种遥感反演地表温度的精度验证方法，包括以下步骤：得到遥感反演地表温度及遥感反演地表温度的不确定度；得到地面实测地表温度的不确定度；得到地表温度的空间代表性不确定度和地表温度的时间代表性不确定度；建立地表温度绝对差异数据集及不确定度数据集；利用卡尔曼滤波融合算法确定地表温度绝对差异融合的最优估计值以及最优地表温度验证不确定度。本发明的遥感反演地表温度的精度验证方法基于卡尔曼滤波融合算法，通过确定地表温度绝对差异融合的最优估计值以及最优地表温度验证不确定度，综合考虑了各影响因素引起的不确定度，降低了不确定较大的数据对地表温度验证精度的影响，真实反映了地表温度反演的精度。
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公开(公告)号：CN117237648A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311523090.8
申请日：2023-11-16
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供一种基于上下文感知的语义分割模型的训练方法、装置和设备。一方面对全尺寸遥感图像进行裁剪，得到高分辨率的局部图像，再对高分辨率图像进行下采样得到上下文裁剪图像，从而可以基于该部分图像训练模型捕获遥感图像的上下文信息的能力；另一方面对高分辨率的局部图像进行进一步裁剪，从而可以基于该部分图像鼓励模型对遥感图像的细节部分进行精准分割；最后再将不同分辨率的预测结果进行对齐和融合得到最终预测结果，从而可以有效训练模型识别遥感图像上下文信息和细节信息的能力，提高模型最终的分割精度。此外，还可以利用随机掩膜技术对无标签图像进行掩膜处理，鼓励模型捕获其上下文信息，进而提高在目标数据集上的分割精度。
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公开(公告)号：CN109635477A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811562691.9
申请日：2018-12-20
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: 本发明公开了一种考虑临近像元效应的热红外辐射传输模型，由以下四部分组成：透过大气的目标像元自身辐射；透过大气的被目标像元反射的大气下行辐射；大气上行辐射；由邻近效应影响造成的辐射；用公式表示为L＝τεB(Ts)+τ(1‑ε)L↓+L↑+Ladj。本发明可以定量模拟任何成像条件下卫星观测热辐射中邻近效应的大小，能够用来探讨邻近效应在何种情况下可被忽略，何种情况下必须被考虑，也能够用来研究邻近效应对现有地表温度反演算法的影响，为发展基于高空间分辨率热红外观测影像的新型地表温度算法提供正向模型支撑。
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公开(公告)号：CN109596223A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811578666.X
申请日：2018-12-24
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: G01J5/00
Abstract: 本发明公开了一种可用于直接反演地表温度的多光谱星载传感器通道装置及方法，通道装置共包括5个通道，每个通道的光谱响应函数由高斯函数和三角函数所构成的分段函数决定；传感器所包括的5个通道的中心波长的位置分别为8.6、9.0、10.4、11.3和12.5μm；在每个通道的等效噪声小于0.1K的前提下，传感器所包括的5个通道的宽度在0.1～0.5μm之间取值。基于该通道装置，可以得到3组由两个不同通道卫星观测亮温构成的组合；应用分裂窗算法理论，可以对每组卫星观测亮温组合中的其中一个通道进行大气校正，进而得到3个通道的地面观测亮温；再应用温度/发射率分离算法，可以在不依赖先验知识的情况下，直接从多通道卫星观测亮温中反演得到地表温度信息。
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公开(公告)号：CN105137506B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510648463.3
申请日：2015-10-09
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明公开了一种MSG2‑SEVIRI数据估算地表温度日较差的方法，包括以下步骤：获取研究区域的MSG2‑SEVIRI数据，对MSG2‑SEVIRI数据进行辐射定标，将DN值转换为辐亮度；根据普朗克方程，将辐亮度转换为星上亮温；利用地表温度分裂窗算法计算任意两个时刻的地表温差；耦合地表温度日变化模型和分裂窗算法，通过最小二乘拟合法，计算地表温度日变化模型参数；根据步骤3获取的地表温度日变化模型参数计算地表温度日较差。本发明的目的是充分利用静止卫星数据高时间分辨率的特点，通过耦合分裂窗算法和地表温度日变化模型，在不需要反演地表温度和比辐射率的情况下，从静止卫星数据直接估算地表温度日较差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116337240B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202310327004.X
申请日：2023-03-29
Applicant: 大连海事大学 , 中国科学院空天信息创新研究院 , 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G01J5/48 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于图神经网络的热红外高光谱数据波段选择方法。该方法通过构建图神经网络模型，生成波段权重矩阵，使用激活函数过滤掉权重较小的波段，将过滤后的权重矩阵与波段矩阵相乘然后使用多层感知机进行回归计算，以回归值与参考温度值的均方根误差为损失值，利用反向传播算法更新图神经网络模型的参数直至模型收敛，通过更新后的图神经网络模型实现对高光谱数据实现高效波段选择，从而显著提高高光谱数据的回归准确率和效率。
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公开(公告)号：CN116450700B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310224258.9
申请日：2023-03-09
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明属于遥感应用技术领域，涉及极轨卫星地表温度时间归一化方法，包括：收集长波辐射数据计算站点地表温度数据；建立极轨卫星地表温度时间归一化的统计模型；筛选晴空站点地表温度数据提取时间归一化系数；建立地表温度时间归一化系数的估算模型；对系数估算模型利用机器学习进行训练得到地表温度时间归一化系数估算模型；获取极轨卫星数据观测区域和时间，确定极轨卫星实际地表温度时间归一化系数；确定极轨卫星时间归一化后的地表温度。本发明适用性强，能够生产具有统一局地太阳时的极轨卫星地表温度数据；通过联合统计模型和机器学习算法，降低了模型对数据误差的敏感性，提高了模型的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116450700A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310224258.9
申请日：2023-03-09
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明属于遥感应用技术领域，涉及极轨卫星地表温度时间归一化方法，包括：收集长波辐射数据计算站点地表温度数据；建立极轨卫星地表温度时间归一化的统计模型；筛选晴空站点地表温度数据提取时间归一化系数；建立地表温度时间归一化系数的估算模型；对系数估算模型利用机器学习进行训练得到地表温度时间归一化系数估算模型；获取极轨卫星数据观测区域和时间，确定极轨卫星实际地表温度时间归一化系数；确定极轨卫星时间归一化后的地表温度。本发明适用性强，能够生产具有统一局地太阳时的极轨卫星地表温度数据；通过联合统计模型和机器学习算法，降低了模型对数据误差的敏感性，提高了模型的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116337240A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310327004.X
申请日：2023-03-29
Applicant: 大连海事大学 , 中国科学院空天信息创新研究院 , 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G01J5/48 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于图神经网络的热红外高光谱数据波段选择方法。该方法通过构建图神经网络模型，生成波段权重矩阵，使用激活函数过滤掉权重较小的波段，将过滤后的权重矩阵与波段矩阵相乘然后使用多层感知机进行回归计算，以回归值与参考温度值的均方根误差为损失值，利用反向传播算法更新图神经网络模型的参数直至模型收敛，通过更新后的图神经网络模型实现对高光谱数据实现高效波段选择，从而显著提高高光谱数据的回归准确率和效率。
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公开(公告)号：CN115905447A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211662457.X
申请日：2022-12-23
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: G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于广义三角帽不确定度模型的地表温度产品融合方法，包括以下步骤：步骤1：获取地表温度产品；步骤2：构建地表温度产品的时间序列数据集；步骤3：逐像元估算地表温度产品不确定度；步骤4：计算地表温度产品融合权重；本发明的有益效果是：在无需任何先验知识的情况下，利用广义三角帽方法逐像元估算每种月均地表温度产品的不确定度，计算得到最优的融合权重，通过融合多种地表温度产品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，本发明充分地集成每种月均地表温度产品各自的优势，减少随机误差对地表温度产品融合的影响。
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