-
公开(公告)号：CN109508693B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201811501980.8
申请日：2018-12-10
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于成像高光谱植被指数和生育期长度信息的无人机遥感水稻估产方法，所述方法包括以下步骤：1)用于水稻估产的成像高光谱植被指数确定；2)水稻生育期长度信息提取；3)生育期长度信息归一化；4)基于成像高光谱植被指数和生育期长度信息的水稻估产模型构建；5)估产精度验证。该方法综合考虑了遥感信息和生育期信息，在传统遥感变量基础上考虑了生育期长度的不同所带来的产量变化，为精确进行农作物估产提供了一种新的思路和方法。
-
公开(公告)号：CN109033562B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810732682.3
申请日：2018-07-05
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种卷曲状态下叶片二向反射值的计算方法，包括：建立卷曲叶片形态模型和全局坐标系；设置光源和探头的参数信息；将卷曲的叶片分成微平面，提取出各个微平面的中心点坐标；利用光线跟踪算法，从探头视线方向进行跟踪，计算每个微平面对探头能量的贡献，然后通过积分探头视场内的所有微平面反射和透射的能量，从而获得整个探头接收到的叶片反射和透射的能量；计算在朗伯体条件下整个探头视场内的朗伯体的能量；通过探头接收到叶片反射和透射的能量以及朗伯体反射的能量，计算叶片的BRDF。本发明引入微平面和光线跟踪算法，解决了在卷曲条件下叶片的BRDF计算方法，将平面的BRDF模型扩展到了三维空间。
-
公开(公告)号：CN109508693A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811501980.8
申请日：2018-12-10
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G06K9/00657 , G01N21/84 , G01N2021/8466 , G06Q50/02
Abstract: 一种基于成像高光谱植被指数和生育期长度信息的无人机遥感水稻估产方法，所述方法包括以下步骤：1)用于水稻估产的成像高光谱植被指数确定；2)水稻生育期长度信息提取；3)生育期长度信息归一化；4)基于成像高光谱植被指数和生育期长度信息的水稻估产模型构建；5)估产精度验证。该方法综合考虑了遥感信息和生育期信息，在传统遥感变量基础上考虑了生育期长度的不同所带来的产量变化，为精确进行农作物估产提供了一种新的思路和方法。
-
公开(公告)号：CN109117977A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810696110.4
申请日：2018-06-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于相对遥感变量及相对产量信息的水稻遥感估产方法，所述方法包括以下步骤：1消除环境影响的相对遥感变量；2相对产量变量的构建；3基于相对遥感变量和相对产量变量的水稻估产模型构建；4目标地块的“产量相对值”计算；5目标水稻单产估测。该方法有效的消除了遥感估产由于不同年份和不同区域的气候、土壤、栽培和田间管理等条件的不同对估产结果产生较大影响，为精确进行农作物估产提供了一种新的思路和方法。
-
公开(公告)号：CN109117956A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810732008.5
申请日：2018-07-05
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种最佳特征子集确定方法，包括如下步骤：获取高分辨率影像，并进行预处理及面向对象分割，得到地物对象数据集；计算地物对象的各类特征，包括形状、指数、光谱、纹理等；从原始的地物对象数据集中挑选样本，包括训练样本、测试样本；基于交叉验证方法，以及随机森林、梯度提升决策树、支持向量机等机器学习方法，利用训练样本计算各特征的重要性，并使用改进的增强特征递归筛选方法对特征进行筛选，得到不同特征数量下，各特征子集的分类精度得分；依据得分最高的原则，确定各方法的分类最佳特征子集，剩余特征则作为冗余特征剔除。该方法简单、快速、准确。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109063893A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810660189.5
申请日：2018-06-25
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种动态收获指数与净初级生产力结合的水稻单产估测方法，所述方法包括以下步骤：1)、基于实测产量的时间序列水稻实际收获指数反演；2)、时间序列水稻收获指数多年移动平均计算；3)、时间序列移动平均水稻收获指数随时间动态变化模型构建；4)、基于动态收获指数模型的目标年份收获指数计算；5)、目标年份水稻产量预测。该方法较好的预测了水稻单产，为精确进行水稻等农作物估产提供了一种新的思路和方法。
-
公开(公告)号：CN107767030A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710887499.6
申请日：2017-09-25
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源遥感卫星风速校正的海上风能资源评估方法，其包括如下步骤：步骤1、收集并整理长时间序列的多源卫星遥感风场数据集(QuikSCAT、WindSAT、ASCAT)；步骤2、收集并整理与卫星资料时空匹配的全球海上浮标数据集；步骤3、利用浮标风速与卫星风速的线性关系，对卫星风速进行校正；步骤4、依据风力发电国际与国家标准，确定海上风能资源遥感评估指标；步骤5、计算及比较不同卫星组合及对应浮标的风能资源评估结果；本发明有利于基于卫星遥感资料的海上风能资源调查方法的确立，为海上风能资源调查提供低成本且可靠的数据源及评估方法。
-
公开(公告)号：CN107505616A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710831818.1
申请日：2017-09-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于合成孔径雷达(SAR)的海面风场反演最优分辨率的判定方法，包括：获取同时包含同极化和交叉极化的合成孔径雷达影像，并进行预处理；将同极化和交叉极化后向散射系数影像，进行重采样；利用同极化地球物理模式函数进行海面风场反演，得到不同空间分辨率的同极化风场数据；利用交叉极化海洋模型函数进行海面风场反演，得到不同空间分辨率的交叉极化风场数据；建立不同空间分辨率的同极化风场数据和交叉极化风场数据的均方根误差随空间分辨率变化的高斯模型；对函数进行一阶导数求导，当导数值大于-1×10-4时，则认为该点对应的空间分辨率是最优分辨率。该空间分辨率下反演的风速有较高的精度。
-
公开(公告)号：CN102590089B
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201210009938.0
申请日：2012-01-13
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/01
Abstract: 本发明涉及一种用于高光谱、多光谱及其他光谱仪在室内观测固体物质光谱时载放观测物的，还涉及一种室内光谱观测三维载物台的应用；所述的三维载物台包括载物区、升降区和平移区，所述的载物区由石英玻璃I、石英玻璃II、石英玻璃支架和工作台组成；所述的升降区由剪式升降台、直连接支架组成；所述的平移区由左右平移台、前后平移台组成；所述的应用特别可用于室内植物叶片高光谱特征测定。本发明的有益效果是：室内光谱观测三维载物台与配套使用方法是针对由观测物体表面有纹理和不平整特征引起观测光谱的不稳定性，能够对观测物表面进行三维定量，提高光谱观测的重复性和稳定性的一种室内光谱观测载物台。
-
公开(公告)号：CN101982055B
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201010271905.4
申请日：2010-08-28
Applicant: 浙江大学
IPC: A01G16/00
Abstract: 一种基于统计局统计抽样调查地块实割实测数据的省级水稻单产遥感估算方法，包括以下步骤：S1.根生成带有空间位置信息的省级年度早稻、晚稻及一季稻抽样调查地块实割实测标准亩产数据集；S2.分析MODIS植被指数产品，从不同角度比较分析Terra与Aqua MODIS EVI之间的关系；S3.建立基于地块水平的水稻各生育期的一次线性、二次非线性、以及各生育期的逐步回归省级水稻单产遥感拟合模型；S4.确定最优模型所用的比较指标为均方根误差；S5.通过各比较指标及误差分析，选择最优单产拟合模型，利用上一年的最优遥感拟合模型，预测下一年的水稻单产。本发明时间和空间分辨率和估产精度相对较高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
53
records
(took 0.04 seconds)
