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公开(公告)号：CN116028816A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310030749.X
申请日：2023-01-10
Applicant: 中国科学院地理科学与资源研究所 , 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F18/214 , G06N20/20 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供了一种角度一致的全球MODIS地表温度产品研制方法，包括：根据获取到的初始全球尺度MODIS遥感影像数据和初始再分析数据构建MODIS遥感数据与ERA5‑Land再分析数据的数据库；利用MODIS观测天顶角信息提取出所述MODIS遥感数据与ERA5‑Land再分析数据的数据库中的MODIS天顶观测方向的遥感数据和再分析数据，并根据所述MODIS天顶观测方向的遥感数据和再分析数据构建训练数据集；基于所述训练数据集，利用随机森林机器学习算法建立全球尺度垂向地表温度估算模型；基于所述全球尺度垂向地表温度估算模型，利用MODIS非垂向观测时刻遥感数据及ERA5‑Land再分析数据估算对应的MODIS垂向地表温度数据。本发明有助于提升地表温度产品在气候变化、资源环境监测、地表能量平衡等方面的应用价值。
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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：CN111751342B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010618605.2
申请日：2020-06-30
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 河南省农业科学院植物营养与资源环境研究所
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种基于夫琅和费暗线反演日光诱导叶绿素荧光的方法，包括以下步骤：步骤1：选取有代表性的不包含荧光信息的辐亮度光谱组成训练光谱数据集；步骤2：利用奇异向量分解技术对训练光谱数据集进行奇异向量分解；步骤3：设置0.05％的阈值，根据阈值确定可用的奇异向量个数N；步骤4：分别使用前M个奇异向量(M≤N)逐次进行实测光谱重构，确定重构精度最高(重构光谱与实测光谱间残差最小)时的奇异向量个数m作为最终的模型输入参数；步骤5：利用标准最小二乘方法求解模型中的未知数，反演叶绿素荧光。本发明可以从宽波段范围反演叶绿素荧光，降低了反演叶绿素荧光对传感器光谱分辨率的要求。
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公开(公告)号：CN109271605B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201811188908.4
申请日：2018-10-12
Applicant: 中国科学院地理科学与资源研究所 , 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明提供了一种高空间分辨率遥感地表温度数据计算方法与装置，涉及地表温度遥感估算领域。首先获取地球目标区域在卫星过境时刻的遥感低空间分辨率地表温度数据及多种地表状态参数、多种空气状态参数；然后根据所述遥感低空间分辨率地表温度数据及所述多种地表状态参数、所述多种空气状态参数以及预设定的计算模型计算高空间分辨率地表温度与低空间分辨率地表温度的差值；最后根据遥感低空间分辨率地表温度数据、高空间分辨率地表温度与低空间分辨率地表温度的差值计算出高空间分辨率遥感地表温度，最终计算出来的高空间分辨率遥感地表温度的精确度高，从而实现了对低空间分辨率地表温度数据的空间降尺度。
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公开(公告)号：CN112686086A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910996812.9
申请日：2019-10-19
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院 , 苏州中科天启遥感科技有限公司 , 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明公开一种基于光学‑SAR协同响应的作物分类方法，包括：步骤一、多时相SAR数据获取；步骤二、遥感影像收集；步骤三、地块生成：基于CNN网络构建地块；步骤四、同步响应机制网络建立：基于transformer网络学习SAR‑光学数据响应机制；步骤五、特征计算：计算作物地块尺度的光学时间序列特征；步骤六、作物分类网络搭建：搭建基于RNNs理念的作物分类网络；步骤七、样本制作及作物分类模型训练：建立具有类别属性的样本，对作物分类网络进行训练，得到作物分类模型；步骤八、作物分类；本发明实现了多云多雨区域大面积作物的快速准确分类，减少了人工调查和解译的工作量。
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