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公开(公告)号：CN103294905B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310187707.3
申请日：2013-05-20
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种面向对象的农作物播期监测方法,涉及农作物监测技术领域。该方法包含以下步骤：S1、根据多时相遥感影像数据，提取农作物的光谱参数，并根基所述农作物的光谱参数，采用自动分类方法，提取农作物种植区域；S2、将农作物种植区域分割成地块单元；S3、对地块单元进行异质性评价；S4、依据异质性评价结果划分地块单元的播期阈值；S5、以播期阈值为标准，遥感监测农作物的播种日期。本发明解决了目前农作物播期监测中存在的工作量大、自动化程度低、时效性差以及基于像素单元的遥感监测模型稳定性差等方面的问题，使得实现播种期的有效监测，进而针对不同播期的农作物开展有的放矢的调优管理，实现农作物高产、优质、高效、生态和安全。
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公开(公告)号：CN103969632A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410116033.2
申请日：2014-03-26
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及一种利用雷达遥感数据监测小麦倒伏的方法及装置，包括：获取监测区域的全极化合成孔径雷达遥感影像；处理所述合成孔径雷达遥感影像，提取不同极化通道的后向散射系数；提取监测区域内小麦种植区域的地块单元；计算每个地块单元所有像素在不同极化通道上的平均后向散射系数，并利用所述平均后向散射系数构建极化指数；将所述极化指数作为判断指标，对小麦的倒伏状况进行判断。采用该方法及装置，实现了大面积、快速准确监测小麦倒伏状况，掌握小麦倒伏的发生范围和严重程度，是灾情诊断、及时防控、损失评估的关键；雷达遥感数据不受天气影响，且雷达遥感观测对结构变化十分敏感，利用全极化合成孔径雷达数据监测倒伏更具优势。
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公开(公告)号：CN103198314A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310054700.4
申请日：2013-02-20
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G06K9/32
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像辐射校正方法。所述方法包括以下步骤：测量遥感图像成像时成像区域的太阳天顶角θ、地形坡度角α、太阳方位角地形坡度方位角和地表辐射亮度L(λ)；计算地形校正因子Tscs+c；通过MODTRAN模型计算直接辐射和水平面像元的散射辐射以及大气投射非对称性指数k(λ,z)；计算地表入射太阳辐射E(λ,z)；从遥感图像中提取大气顶层辐射Ll(λ)并通过MODTRAN模型计算出成像区域的程辐射Lp(λ,z)和地表至传感器入瞳处的透过率Tu(λ,z)；求取地表反射率ρ(λ)，λ为遥感器接收到的光谱波长，z为遥感器监测的高程。
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公开(公告)号：CN102313699B
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201110138022.0
申请日：2011-05-26
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种作物冠层叶片的全氮含量估算方法，涉及作物生化组分光谱无损检测技术领域，所述方法包括步骤：S1：测定作物冠层包含400nm～760nm波段范围的高光谱数据，计算作物冠层光谱反射率并得到其光谱反射率曲线；S2：利用作物冠层光谱反射率计算作物冠层相对光谱反射率并得到其相对光谱反射率曲线；S3：对作物冠层相对光谱反射率曲线中400nm～500nm与680nm～760nm两个特征波段的相对光谱反射率曲线分别进行线性拟合，计算得到两段相对光谱反射率曲线的斜率；S4：利用680nm～760nm与400nm～500nm两个特征波段相对光谱反射率曲线斜率的比值，建立作物冠层叶片全氮含量估算模型，实现作物冠层叶片全氮含量的估算。本发明能够建立扩展性强、稳定的作物氮素生化组分估算模型。
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公开(公告)号：CN102829739A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210299570.6
申请日：2012-08-21
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明公开了一种面向对象的作物叶面积指数遥感反演方法，包括：获取多光谱遥感数据；利用获取的多光谱遥感数据计算作物群体生物量光谱指数NDVI、作物养分光谱指数BRI和水分敏感光谱指数NDWI；依据作物群体生物量光谱指数NDVI、作物养分光谱指数BRI和水分敏感光谱指数NDWI，利用均值漂移算法进行面向对象分割及编码；按照编码顺序依次对各对象进行像元原始光谱均值并得出与LAI敏感的光谱指数SAVI，以及纹理结构的计算；建立地面LAI观测数据、与LAI敏感的光谱指数SAVI和纹理结构计算的回归模型；利用回归模型对没有地面LAI观测数据的对象进行反演计算，获得没有地面LAI观测数据对象的LAI。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111582035A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010266245.4
申请日：2020-04-07
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明实施例提供一种果树树龄识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据物候特征库获取历年关键生育期中分辨率卫星影像，并构建关键生育期中分辨率归一化植被指数(NDVI)时序影像，物候特征库是根据地物矢量训练集数据和多时相高分辨率NDVI时序影像构建；根据果园区域矢量对关键生育期中分辨率NDVI时序影像进行裁剪，获得历年果园区域矢量；根据物候特征库采用非监督分类方法对历年果园区域矢量提取得到历年果园区域二值化影像；并进行逆时序逐像元累加算法得到的果园树龄。本发明实施例避免了利用单年度影像树龄分类中无法考虑历史时期中自然灾害以及果树生长特征的短板，提高了树龄监测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN108876903A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810508702.9
申请日：2018-05-24
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种基于玉米雄穗三维表型的玉米品种区分方法及系统，其中方法包括：在目标玉米雄穗四周标注多个特征点，采集目标玉米雄穗在多个视角下的图像；根据多个视角下的图像构建目标玉米雄穗的三维模型；基于三维模型获取目标玉米雄穗的三维表型参数，三维表型参数包括外包络体积、分支垂直投影总面积、平面聚集度、空间聚集度、主轴变化系数、冠高比、头茎比和重心；根据三维表型参数对目标玉米雄穗的玉米品种进行区分。该方法及系统从三维角度科学地定义了玉米雄穗三维表型参数，并利用不同玉米品种三维表型参数的差异准确地实现了玉米品种的区分，有利于加速玉米育种进程，有效提升了育种效率和水平。
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公开(公告)号：CN103810701B
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201410017463.9
申请日：2014-01-15
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
CPC classification number: G06T5/006 , G06T7/50 , G06T2207/10036 , H04N5/217 , H04N5/23222
Abstract: 本发明涉及一种无人机载成像高光谱几何校正的方法及系统，包括：实时采集当前无人机低精度POS传感器的位置姿态信息；根据所述位置姿态信息解析数码像片精确的摄影中心位置姿态信息，生成像片覆盖区域的DEM；根据所述精确的摄影中心位置姿态信息对相邻数码像片的摄影中心间多条成像高光谱扫描线对应的位置姿态数据进行校正，得到所述多条成像高光谱扫描线的高精度线阵位置姿态信息；根据所述高精度线阵位置姿态信息和DEM建立共线方程，生成高光谱图像；本发明利用无人机面阵数码成像数据解算出的高精度POS信息，对无人机低精度POS数据进行优化，实现成像高光谱仪逐扫描线几何精确校正，为无人机成像高光谱广泛应用提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN105067116B
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201510417112.1
申请日：2015-07-15
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G01J3/28
Abstract: 本发明公开了一种画幅式成像光谱数据的拼接方法及系统，该方法包括：采集画幅式成像光谱立方体数据，根据所述立方体数据中的三个波段，分别合成RGB图像；通过空中三角测量方法，获取所述RGB图像拍摄位置的POS信息；根据所述POS信息，建立像平面坐标与地理坐标的转换关系，根据所述转换关系对所述RGB图像的像平面坐标进行计算，获取与所述像平面坐标对应的地理坐标，并将所述地理坐标以多边形矢量的格式进行空间叠加。该方法避免海量成像光谱数据全部波段同时拼接问题，利用成像光谱数据所有波段空间覆盖一致性特点，仅拼接其中三个波段，破解了画幅式成像光谱仪几何拼接难题，为画幅式成像光谱仪的广泛应用提供了支撑。
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公开(公告)号：CN103034910B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201210511369.X
申请日：2012-12-03
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及遥感及空间数据分析处理和农学技术领域，公开了一种基于多源信息的区域尺度病虫害预测方法。本发明将反映植被生理状态的空间连续的卫星遥感数据和反映气象条件的区域尺度气象数据综合运用于病虫害的预测，从而克服传统病虫害预测模型无法考虑田块间植被生长状态和生境参数差异对病虫害发生概率的影响，将不同种植地块植被的胁迫状况及生境信息纳入模型输入，在一定的地域条件下经过标定模型输出不同地块病虫害发生概率，为病虫害预测提供更精细的信息输出。
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