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公开(公告)号：CN115937067A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210084609.6
申请日：2022-01-25
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 湖南省农业经济和农业区划研究所
Abstract: 本发明提出一种基于极化分解和地统计纹理的作物种植面积提取方法，包括：S1，对作物第一生长阶段和第二生长阶段的雷达遥感数据进行预处理，并提取多视相干矩阵，其中所述遥感数据至少具有VH和VV两个波段；S2，基于hq极化分解来分析作物第一生长阶段遥感数据和第二生长阶段遥感数据中作物的微波散射特征，获得参数h和参数q；S3，分别计算作物第一生长阶段和第二生长阶段的参数h差值和参数q差值，并计算h差值影像变分函数和q差值影像变分函数；S4，对h差值和q差值的变分函数影像进行分类；S5，参考地面点对像元进行类别归属判决，具有相同或相似地物特征的合并以对像元进行类别归属判决，得到最终的作物种植分布结果。本发明提出了针对VV‑VH波段雷达遥感数据替代Hα极化分解的hq极化分解方法，并在极化分解的基础上结合地统计纹理构建了作物种植面积监测方法，并进行了区域作物种植面积提取。
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公开(公告)号：CN114202702B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202111188766.3
申请日：2021-10-12
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于D‑fG参数遥感获取的冬小麦动态收获指数遥感估算方法，本发明基于冬小麦田间控制实验，在提出开花期至成熟期期间不同时期累积的地上生物量与对应时期地上生物量间比值动态参数D‑fG基础上，通过作物冠层高光谱数据构建的窄波段光谱指数NDSI与D‑fG间的相关关系筛选出D‑fG估算的敏感波段中心和最佳波段组合，从而实现利用冠层高光谱对D‑fG的准确估算。最终，基于D‑fG参数遥感信息和实测D‑fG与实测动态作物收获指数(Dynamic Harvest Index，D‑HI)间定量关系，实现基于冠层高光谱遥感的冬小麦作物收获指数最优估算，以期进一步提高冬小麦收获指数估算精度和水平，为大范围内利用遥感卫星技术进行农作物收获指数高精度获取提供理论基础和技术借鉴。
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公开(公告)号：CN114202702A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111188766.3
申请日：2021-10-12
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于D‑fG参数遥感获取的冬小麦动态收获指数遥感估算方法，本发明基于冬小麦田间控制实验，在提出开花期至成熟期期间不同时期累积的地上生物量与对应时期地上生物量间比值动态参数D‑fG基础上，通过作物冠层高光谱数据构建的窄波段光谱指数NDSI与D‑fG间的相关关系筛选出D‑fG估算的敏感波段中心和最佳波段组合，从而实现利用冠层高光谱对D‑fG的准确估算。最终，基于D‑fG参数遥感信息和实测D‑fG与实测动态作物收获指数(Dynamic Harvest Index，D‑HI)间定量关系，实现基于冠层高光谱遥感的冬小麦作物收获指数最优估算，以期进一步提高冬小麦收获指数估算精度和水平，为大范围内利用遥感卫星技术进行农作物收获指数高精度获取提供理论基础和技术借鉴。
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公开(公告)号：CN112085781B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202010931975.1
申请日：2020-09-08
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱重构技术提取冬小麦种植面积的方法，步骤1：获取研究区内整个冬小麦生育期的多景高质量遥感影像并进行预处理；步骤2：计算每幅影像的归一化植被指数，通过波段合成、SG滤波等处理获得研究区内遥感影像的NDVI时序曲线数据；步骤3：选取部分冬小麦样点并获取其NDVI时序曲线数据作为冬小麦训练数据集；步骤4：对冬小麦训练数据集进行奇异向量分解得到冬小麦NDVI时序曲线的前若干个奇异分量；步骤5：利用得到的奇异分量逐像元对整幅影像的NDVI时序曲线进行重构；步骤6：比较整幅影像重构NDVI时序数据与原始NDVI时序数据之间的相似性。本发明利用冬小麦生长的物候规律进行种植面积提取，原理简单，操作方便，且具有较强的普适性。
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公开(公告)号：CN109086655B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810572207.4
申请日：2018-06-06
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明提出一种基于对称初始化和聚集度优化的亚像元定位方法和系统，所述方法，包括：S1，按照地物类型依次计算实验遥感影像中的混合像元与其8邻域中相邻混合像元之间的空间引力值；S2，初始化亚像元空间分布，基于步骤S1所计算的空间引力值，将初始化地物类型分配给中心混合像元中的亚像元；S3，基于混合像元内亚像元的空间分布，计算某一地物类型亚像元的像元聚集度，然后基于不同类型地物亚像元的像元聚集度，得到混合像元的像元聚集度；同样方法得到先验信息数据的像元聚集度；S4，基于S3所计算的像元聚集度对对称区域的不同地类亚像元进行像元交换。本发明的方法在理论上兼顾两种尺寸地物，并进一步提高亚像元定位精度和运算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109615551A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811359299.4
申请日：2018-11-15
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明涉及遥感领域，提出一种基于微波散射和冠层模拟的麦类作物叶面积指数反演方法，包括：S1，基于实测作物和土壤数据，通过麦类作物分生育期微波散射模型模拟研究区麦类作物在各关键生育期作物和土壤的微波散射情况，然后根据微波散射情况计算出作物微波散射比，对微波散射比值进行空间插值，获得空间作物微波散射比；S2，对麦类作物各关键生育期雷达影像进行预处理，获得HV与HH极化后向散射系数，并基于空间作物微波散射比，利用所提基于冠层模拟的麦类作物LAI反演模型逐像元反演麦类作物LAI，利用麦类作物分布图进行掩膜得到区域麦类作物LAI反演结果。本发明的方法提高了区域麦类作物LAI反演精度和效率，为快速大面积实时动态的作物长势与产量监测提供新的技术手段。
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公开(公告)号：CN108921035A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810572181.3
申请日：2018-06-06
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种基于空间引力和像元聚集度的亚像元定位方法和系统，所述方法包括：S1，基于遥感影像混合像元中各类型地物的丰度值，得到中心混合像元中分属各类地物的亚像元与8邻域相邻混合像元中相同地物类型亚像元的总引力值；基于所计算的引力值，将初始化地物类型分配给中心混合像元中的亚像元；S2，对S1中的亚像元分布进行像元聚集度优化，包括：S21，计算像元聚集度目标函数；S22，交换像元以优化亚像元空间分布并更新S21中的目标函数；S23，遍历遥感影像中所有混合像元，对每个混合像元执行步骤S22；S24，使用迭代算法，重复步骤S22-步骤S23。本发明方法和系统计算的亚像元定位结果既具有较高空间相关性，又具有有效地物空间分布，提高了亚像元定位模型对于不同尺寸地物的适用性。
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公开(公告)号：CN119206510A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411687509.8
申请日：2024-11-25
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明属于农业遥感技术领域，涉及基于GF‑7影像的农田地块精细提取方法与系统。该方法包括：收集多光谱遥感数据并进行校正以及影像融合处理；以田埂作为田块分布边界，得到标签栅格数据；将多光谱遥感数据与标签栅格数据叠加与裁剪切片得到样本数据；构建深度学习模型，训练得到田块边界识别模型；收集当前多光谱遥感数据输入至训练后的田块边界识别模型得到田块边界识别结果。本发明以农田自然边界中的田埂作为田块分布边界，将多光谱遥感数据与标签栅格数据叠加后裁剪切片得到样本数据，结合深度学习模型实现对田块边界的高效提取，有效提升了田块级别的分割精度与效率。
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公开(公告)号：CN112784400A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011545101.9
申请日：2020-12-24
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提出一种基于太赫兹指数的作物叶片生物指标的反演方法，包括：S1，通过太赫兹波谱来测量叶片的生物指标；S2，基于太赫兹指数对作物叶片的生物指标进行反演建模，其中，用两个或多个不同太赫兹波段以一定形式组合成一个指数进行建模；S3，通过反演模型来反演作物叶片生物指标。本发明采用两个或多个不同太赫兹波段以一定形式组合成一个指数进行建模时，可以抑制自然或技术因素在各个波段上产生的同步干扰，更好地突出作物叶片生物指标信息，比使用单一波段更稳定、可靠。
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公开(公告)号：CN108985154B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810572205.5
申请日：2018-06-06
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 一种基于影像聚集度的小尺寸地物亚像元定位方法和系统，所述方法包括：S1，根据混合像元分解模型计算的丰度值为试验遥感影像中的亚像元随机分配地类，以得到亚像元初始化结果；S2，基于先验信息和亚像元定位结果中亚像元的影像聚集度，建立影像聚集度目标函数；S3，优化S2中的目标函数；S4，遍历亚像元初始化结果中所有混合像元，对每个混合像元执行步骤S3；S5，使用迭代算法，重复步骤S3‑步骤S4。亚像元定位精度较K‑mean硬分类方法和像元交换亚像元定位模型制图精度和效果均有所提高，为更好地突破遥感影像空间分辨率的限制提供了新的思路。
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