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公开(公告)号：CN119716766A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411918499.4
申请日：2024-12-25
Applicant: 安徽省气象科学研究所(安徽省生态气象和卫星遥感中心、安徽省农业气象中心)
IPC: G01S7/40 , G06F18/22 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及气象分析技术领域，更具体地，涉及星载和多波段地基雷达反射率因子联合校验方法及系统。该方案包括设置星载雷达和地基天气雷达的数据源:根据所述星载雷达和地基天气雷达的数据源进行数据质控控制，形成修正后的数据源；根据修正后的数据源进行星载雷达和地基天气雷达反射率因子的匹配和比对，形成最优配对数据；建立融合的组网雷达一致性评估算法确定报警名单，并形成问题等级；对地基雷达反射率因子进行标准对比，形成标准数据库和新型星载雷达FY3‑G/PMR的匹配结果:设置评估分类，形成标准数据库和新型星载雷达FY3‑G/PMR的匹配结果不同分类下的评估结果并存储。
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公开(公告)号：CN118070004A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410034733.0
申请日：2024-01-10
Applicant: 安徽省气象科学研究所(安徽省生态气象和卫星遥感中心、安徽省农业气象中心)
Inventor： 陈羽佳
Abstract: 本发明公开了一种多元数据识别VOC排放类型的方法、系统、设备及存储介质，相关方法包括：获取多元卫星数据，包括：VOC浓度数据、氮氧化物浓度数据与植被增强指数数据；VOC为挥发性有机化合物；针对VOC浓度数据与氮氧化物浓度数据分别进行预处理并与植被增强指数数据一并进行标准网格化处理，将它们分配至相同的规则网格内；基于标准网格化处理结果，对每个网格进行循环判断，基于网格中各类数据的特点识别VOC排放类型。上述方案针对超光谱卫星观测的多元卫星数据，通过标准网格化处理，将不同观测卫星采集的数据重新分配至相同的规则网格内，基于标准网格化处理结果，根据不同VOC排放类型下数据特点，可以准确实现VOC排放类型的识别。
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公开(公告)号：CN118968171A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411056523.8
申请日：2024-08-02
Applicant: 安徽大学 , 安徽省气象科学研究所(安徽省生态气象和卫星遥感中心、安徽省农业气象中心)
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了顾及全局一致性和边缘特异性的遥感影像农作物分类方法，涉及图像处理技术领域，本发明利用频谱域特征学习提升深度学习网络对作物复杂特征的捕捉能力，采用傅里叶变换策略和自适应的动态滤波器构建AFSF模块，设计一种基于傅里叶频谱域学习的卷积神经网络FSEU‑Net，方法包括：高时间分辨率遥感影像的获取及预处理，农作物样本集制作，训练卷积神经网络模型，自适应动态滤波模块，模型测试并实现农作物分类结果输出。本发明提升了不同农作物类间差异与缩小相同作物类内差异，增强农作物间的可分离度，提高模型的性能，为全球土地面积的智能化农业生产准确统计提供一种有效的技术支撑。
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公开(公告)号：CN118584558A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410695523.6
申请日：2024-05-31
Applicant: 安徽省气象科学研究所(安徽省生态气象和卫星遥感中心、安徽省农业气象中心)
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明提供一种数值预报模式近地面气温降尺度方法，包括收集数值预报模式历史近地面气温预测值、气象观测站近地面气温实测值、ASTER高空间分辨率高程和Landsat归一化植被指数。假定数值预报模式近地面气温预测值与气象站观测值之差由数值预报模式格点与观测站点的高程和归一化植被指数差异引起的，且模式近地面气温误差随经度、纬度和季节变化。因此，可以利用数值预报模式近地面气温、高程、归一化植被指数、纬度、经度和时间信息来估算气象观测站所在位置的近地面气温。在此基础上，推导出数值预报模式近地面气温降尺度模型。实现模式近地面气温空间分辨率的提升。本发明可以获取比数值预报模式更准确、精细的近地面气温空间分布。
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公开(公告)号：CN116012713A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310028513.2
申请日：2023-01-09
Applicant: 安徽大学 , 安徽省气象科学研究所(安徽省生态气象和卫星遥感中心、安徽省农业气象中心)
IPC: G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/46 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于农业信息化技术领域，具体涉及一种基于多源卫星遥感数据的作物种植信息监测方法，该方法包括步骤：多空间分辨率遥感卫星影像整合；识别目标注意力强弱评估与排序；基于全连接神经网络的特征提取；基于密集连接的特征融合；设计编码‑解码结构，编码特征，最终解码并网络输出作物三七黑色遮荫棚分析结果；本发明研究基于引入密集连接的全卷积神经网络的遥感影像地物边界提取的深度学习模型，设计作物三七黑色遮荫棚多特征的特征抽取、分析能力，通过密集注意力机制进一步增强作物三七黑色遮荫棚的特征传递和累积整合特性，通过自动学习和挖掘，实现顾及作物三七黑色遮荫棚多层次特征的多源卫星遥感作物黑棚自动提取新方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120043921A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510087591.9
申请日：2025-01-20
Applicant: 安徽省气象科学研究所(安徽省生态气象和卫星遥感中心、安徽省农业气象中心)
IPC: G01N15/075 , G01S17/95 , G16C20/20 , G16C20/70
Abstract: 本发明公开了一种细颗粒物质量浓度的转换测量方法，包括：获取待测量环境中的气溶胶光学参数，并基于所述气溶胶光学参数计算获得气溶胶退偏比和气溶胶荧光能力；基于经过所述气溶胶退偏比和气溶胶荧光能力构建转换模型，所述转换模型用于实现细颗粒物质量浓度的转换测量。本发明的实现可以通过增加相应的退偏比和荧光能力项进行转换模型的构建，使得基于该转换模型的细颗粒物的质量浓度转换测量结果较现有的技术方案更为精确，有效解决了现有技术存在的测量精度无法满足要求的问题。
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公开(公告)号：CN119959187A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510087590.4
申请日：2025-01-20
Applicant: 安徽省气象科学研究所(安徽省生态气象和卫星遥感中心、安徽省农业气象中心)
IPC: G01N21/47 , G01S17/95 , G01N15/075
Abstract: 本发明公开了一种混合型气溶胶的识别方法，包括：获取待测量环境中的气溶胶光学参数，并基于所述气溶胶光学参数计算获得混合型气溶胶退偏比、混合型气溶胶雷达比和混合型溶胶荧光能力；基于所述气溶胶退偏比、气溶胶雷达比和气溶胶荧光能力，结合预定的阈值对混合型气溶胶包含的气溶胶类型进行识别。本发明的实现不仅可以识别出混合型气溶胶包含的气溶胶类型，还可以识别出各类型气溶胶包含的比例，进而确定不同气溶胶类型各自对应的气溶胶的后向散射系数和气溶胶的消光系数，从而为大气环境研究提供可靠的数据支持。
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公开(公告)号：CN119738327A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510085059.3
申请日：2025-01-20
Applicant: 安徽省气象科学研究所(安徽省生态气象和卫星遥感中心、安徽省农业气象中心)
IPC: G01N15/075
Abstract: 本申请公开了一种云凝结核数浓度反演方法、设备、介质及产品，涉及大气环境检测领域，该方法包括获取多波长偏振拉曼激光雷达观测的颗粒物参数；所述颗粒物参数包括雷达比、退偏比以及退偏色比；根据所述颗粒物参数确定气溶胶类型；基于所述气溶胶类型，提取每种气溶胶的消光系数以及后向散射系数；对所述消光系数以及后向散射系数进行相对湿度校正，确定校正后的光学参数；将所述校正后的光学参数与气溶胶光学参数数据库中的光学参数进行匹配，确定气溶胶参数；计算每种气溶胶不同过饱和比下的临界半径；针对每种气溶胶，根据所述临界半径以及所述气溶胶参数反演不同过饱和比下的CCN数浓度，本申请能够精确反演出不同过饱和比下的CCN数浓度。
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公开(公告)号：CN120009470A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510081303.9
申请日：2025-01-20
Applicant: 安徽省气象科学研究所(安徽省生态气象和卫星遥感中心、安徽省农业气象中心)
Abstract: 本申请公开了一种基于卫星观测的全球臭氧生成敏感性诊断方法、系统、设备及介质，涉及大气环境检测领域，该方法包括：获取卫星观测的大气环境数据，并进行质量控制重采样，得到多个格点的大气环境数据；对于每个格点，计算观测到的HCHO柱浓度的背景浓度；基于所述大气环境数据和所述背景浓度确定每个格点的最优拟合参数；基于所述最优拟合参数、所述大气环境数据和所述背景浓度计算每个格点的二次源HCHO柱浓度；基于所述二次源HCHO柱浓度和观测到的NO2柱浓度确定每个格点的敏感性诊断阈值；所述敏感性诊断阈值为全球时空尺度上动态变化的FNR阈值；基于敏感性诊断阈值对每个格点的O3生成敏感性进行诊断。本申请能够提高臭氧生成敏感性诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN118733693A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410802039.9
申请日：2024-06-20
Applicant: 安徽大学 , 安徽气象信息有限公司 , 安徽省气象科学研究所(安徽省生态气象和卫星遥感中心、安徽省农业气象中心)
IPC: G06F16/29 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于人工智能应用技术领域，具体涉及一种卫星遥感反演近地面PM2.5瞬时浓度的估算方法，步骤如下：数据预处理与数据匹配，匹配负责实现时空匹配、数据转换、数据裁切、多源数据融合；模型训练与图集输出，负责实现模型构建、模型训练、数据与图集输出。本发明通过Python编程语言，对多年日间小时级遥感大数据做清洗；基于LGBM机器学习模型，输出缺失时空数值与可视化图集；搭建一套完整的针对FY‑4A AGRI传感器所产L1级通道数据的近地面PM2.5瞬时浓度反演系统。为相关环境监测部门更全面、直观的掌握具体区域的近地面PM2.5时空变迁状态提供支持。
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