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公开(公告)号：CN116502050B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310750877.1
申请日：2023-06-25
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 , 农业农村部规划设计研究院
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于通量观测数据处理技术领域，涉及全球通量站点蒸散发观测缺失的动态插补方法与系统。该方法包括：获取全球通量站点的观测数据与MODIS遥感数据；构建全球通量站点的蒸散发观测缺失动态插补数据库；逐站点获取可用变量及各可用变量的数量；可用变量重要性排序；确定包含各种可用变量数量的变量组合；将变量组合按插补精度排序；利用随机森林方法逐站点建立各个变量组合的蒸散发观测缺失动态插补模型；动态插补缺失时刻的蒸散发观测数据，不断更新插补率，直到插补率达到100%。本发明可实现通量观测蒸散发缺失的高精度动态插补，有助于提升通量观测数据的实用价值。
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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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公开(公告)号：CN116502050A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310750877.1
申请日：2023-06-25
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 , 农业农村部规划设计研究院
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于通量观测数据处理技术领域，涉及全球通量站点蒸散发观测缺失的动态插补方法与系统。该方法包括：获取全球通量站点的观测数据与MODIS遥感数据；构建全球通量站点的蒸散发观测缺失动态插补数据库；逐站点获取可用变量及各可用变量的数量；可用变量重要性排序；确定包含各种可用变量数量的变量组合；将变量组合按插补精度排序；利用随机森林方法逐站点建立各个变量组合的蒸散发观测缺失动态插补模型；动态插补缺失时刻的蒸散发观测数据，不断更新插补率，直到插补率达到100%。本发明可实现通量观测蒸散发缺失的高精度动态插补，有助于提升通量观测数据的实用价值。
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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：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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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN114782825A
公开(公告)日：2022-07-22
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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公开(公告)号：CN114722350A
公开(公告)日：2022-07-08
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：CN114152350B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202111494964.2
申请日：2021-12-09
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
Abstract: 本发明公开了一种考虑城市三维几何结构影响的地表温度反演方法，包括以下步骤：步骤1：通过公式(10)逐像元反演得到平坦地表温度Ts_initial，并将此时的地表温度作为邻近像元地表温度的初始值；步骤2：将计算得到的天空可视因子，计算得到的城市地表的像元有效发射率，计算得到的大气透过率、大气上行辐射和大气下行辐射，以及获得的Landsat 8第10通道的辐亮度，同时输入公式(9)，逐像元反演得到城市地表温度Ts，并将此时的地表温度作为邻近像元的地表温度，用于迭代计算邻近像元辐亮度；步骤3：重复用于迭代计算邻近像元地表温度的步骤2。本发明在具有复杂三维几何结构的城市地表有明显的优势，能够弥补现有技术反演地表温度时造成的较大误差。
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公开(公告)号：CN114544003A
公开(公告)日：2022-05-27
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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