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公开(公告)号：CN115630535B
公开(公告)日：2023-05-12
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：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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公开(公告)号：CN115859211A
公开(公告)日：2023-03-28
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：CN115511224A
公开(公告)日：2022-12-23
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：CN114782825B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210686316.5
申请日：2022-06-17
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
IPC: G06V20/10 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于农业遥感信息提取技术领域，具体涉及基于不完备遥感数据的作物识别方法、装置及电子设备，该方法包括步骤：获取时序遥感数据；根据雷达影像数据构建第一时序特征；根据光学遥感数据构建第二时序特征；判断第二时序特征是否完备；计算第二时序特征的数据缺失值；对第二时序特征进行拓展得到第三时序特征；判断第三时序特征是否完备；对光学遥感数据增补处理得到第四时序特征；判断第四时序特征是否完备；利用第一时序特征对第四时序特征扩展得到目标时序特征；构建作物类型识别模型，模型训练；识别目标地块作物分布信息。本发明通过雷达影像数据与光学遥感数据协同的方式，实现了光学时序数据不完备条件下的高精度作物类型识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114821360A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210513668.0
申请日：2022-05-12
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: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了作物叶面积指数智能化提取方法、装置及电子设备，该方法包括步骤：获取农田遥感影像，收集时序遥感数据；确定各个地块的地块类型；构建地块空间分布图；识别目标作物，构建目标作物空间分布图；利用卫星数据反演作第一物叶面积指数；利用无人机采集作物光谱，计算第二作物叶面积指数，并建立第一模型训练标签库；根据第一作物叶面积指数与第二作物叶面积指数之间的第一映射关系建立第一映射模型，生成转化后的第三作物叶面积指数。本发明在作物层面实现了卫星数据反演作物叶面积指数向近地面测量计算作物叶面积指数的智能化转换，实现卫星数据反演作物叶面积指数的校正，实现了大范围的、高精确度的精细尺度的作物叶面积指数反演。
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公开(公告)号：CN112327388B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202010091126.X
申请日：2020-02-13
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全遥感数据的全天候相对湿度估算方法，该方法从MODIS卫星遥感的水汽产品数据、云产品数据和大气廓线产品数据分别读取大气水汽含量、地表温度、温度廓线、湿度廓线和大气压廓线；利用地表温度、大气压廓线和温度廓线，推导获得全天候饱和水汽压；大气水汽含量、大气压廓线和湿度廓线，推导获得全天候实际水汽压；利用得到的全天候饱和水汽压和实际水汽压计算全天候相对湿度，并进行Savitzky‑Golay滤波，得到最终的全天候相对湿度。本发明提供的基于全遥感数据的全天候相对湿度估算方法，在不借助于任何辅助数据的基础上，完全利用MODIS卫星遥感数据，计算全天候相对湿度，方法简单，结果准确。
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公开(公告)号：CN110907040B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201911231077.9
申请日：2019-12-05
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: 本发明公开了一种定量模拟卫星观测热辐射中邻近效应大小的方法，步骤1：获取由邻近像元出发，在不同高度的传感器瞬时视场内发生一次散射后被该传感器接收到的辐射；步骤2：获取由邻近像元出发，被大气向下散射到目标像元，再被目标像元反射，进而被传感器接收到的辐射；步骤3：根据步骤1、步骤2中的结果，计算由邻近效应影响造成的辐射。本发明可以定量模拟不同成像条件下卫星观测热辐射的邻近效应，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反演算法提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN113642504B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202110972611.2
申请日：2021-08-24
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
Abstract: 本发明公开了一种逐日公里级空间全覆盖的土壤水分估算方法，包括以下步骤：采集目标区域的MODIS数据，获取MODIS数据的NDVI数据和LST数据；基于NDVI数据和LST数据，通过采集CCI数据的CCI土壤水分有效像元，获取目标区域的第一土壤水分数据，并构建土壤水分训练模型；采集CCI数据的土壤水分无效像元数据，并将CCI土壤水分无效像元作为土壤水分训练模型的输入数据，获取目标区域的第二土壤水分数据；基于第一土壤水分数据和第二土壤水分数据，获取逐日公里级空间全覆盖的土壤水分数据；本发明通过开展逐日公里级空间全覆盖的土壤水分获取方法研究，为区域地球系统科学研究提供了实用的土壤水分数据。
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公开(公告)号：CN114821360B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202210513668.0
申请日：2022-05-12
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: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了作物叶面积指数智能化提取方法、装置及电子设备，该方法包括步骤：获取农田遥感影像，收集时序遥感数据；确定各个地块的地块类型；构建地块空间分布图；识别目标作物，构建目标作物空间分布图；利用卫星数据反演作第一物叶面积指数；利用无人机采集作物光谱，计算第二作物叶面积指数，并建立第一模型训练标签库；根据第一作物叶面积指数与第二作物叶面积指数之间的第一映射关系建立第一映射模型，生成转化后的第三作物叶面积指数。本发明在作物层面实现了卫星数据反演作物叶面积指数向近地面测量计算作物叶面积指数的智能化转换，实现卫星数据反演作物叶面积指数的校正，实现了大范围的、高精确度的精细尺度的作物叶面积指数反演。
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