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公开(公告)号：CN109615166A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811294105.7
申请日：2018-11-01
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 新疆畜牧科学院草业研究所
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06Q50/26
Abstract: 本发明实施例提供一种草原植被退化遥感监测方法和装置，该方法包括：基于遥感数据获取草原的植被覆盖度和裸沙面积比，基于遥感数据和地面样方数据获取草原的生物量；基于植被覆盖度、裸沙面积比和生物量在反映草原植被状况时所占的权重系数，得到草原植被综合指数GVSI。综合考虑了草原的植被覆盖度、生物量和裸沙面积比等多因素指标，更全面的反映草原植被退化状况；避免了单一因子开展草原退化遥感监测评价精度低、稳定性差的问题；计算的退化等级与实地调查退化等级对比误差小，综合了多种因素，评价更高效、更具可靠性，有助于推广应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109145072A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810909804.1
申请日：2018-08-10
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明实施例提供了一种草原生物量遥感监测分区方法及装置，包括：获取目标区域内的草地类型空间分布矢量图、气候矢量图、海拔高程矢量图、行政区划矢量图、样方数据矢量图以及植被指数矢量图；在ArcGIS软件中，将上述矢量图分别作为不同的图层进行叠加分析后，对目标区域进行分区得到适用不同生物量估算模型的多个分区。在对草原生物量进行遥感监测前，采用地理信息系统空间分析方法将目标区域划分为多个分区，使得遥感监测时可以分别对不同的分区采用不同的生物量估算模型，进而使得目标区域内的生物量遥感监测更加准确，更加适用于大面积、复杂条件下草原生物量的高精度监测。
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公开(公告)号：CN109583695A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811265023.X
申请日：2018-10-29
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明实施例公开了一种湿地生态退化的评价方法及评价系统，涉及湿地生态保护技术领域，能够综合反映湿地生态退化过程的问题，提高评价的全面性、准确性。本发明实施例主要技术方案为：从多期遥感影像数据中提取同一对象的多期湿地信息；根据所述多期湿地信息，从反映湿地生态退化的多个方面，确定用于评价所述对象湿地生态退化的多个评价指标，所述多个方面至少包括：湿地面积、结构以及功能；利用所述多个评价指标构建所述对象对应的湿地生态退化综合指数；利用所述综合指数对所述对象的不同年份湿地信息进行评价。本发明主要应用于评价湿地生态退化过程。
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公开(公告)号：CN116091940B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310012593.2
申请日：2023-01-05
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V20/13 , G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于高分辨率卫星遥感影像的作物分类和识别方法，利用无人机采集作物空间分布图片，结合实地调研结果制作高分遥感影像对应的类别标签；将高分影像和其对应的标签以数据增强的方式进行样本扩充；构建作物分类深度学习模型进行训练，利用卷积提取作物的类别特征，利用叠加层保留作物的上层特征，利用金字塔池化模块聚合作物的上下文语义特征；保存训练过程中得到的最优模型，将最优模型用于高分辨率卫星遥感影像的作物分类和识别。本发明利用编码‑解码的框架网络结构对遥感影像进行作物分类，构建了轻量级编码器进行关键特征的提取，提高了作物分类的准确率和作物识别的效率，同时避免了特征提取带来的特征损失。
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公开(公告)号：CN116091940A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310012593.2
申请日：2023-01-05
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V20/13 , G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于高分辨率卫星遥感影像的作物分类和识别方法，利用无人机采集作物空间分布图片，结合实地调研结果制作高分遥感影像对应的类别标签；将高分影像和其对应的标签以数据增强的方式进行样本扩充；构建作物分类深度学习模型进行训练，利用卷积提取作物的类别特征，利用叠加层保留作物的上层特征，利用金字塔池化模块聚合作物的上下文语义特征；保存训练过程中得到的最优模型，将最优模型用于高分辨率卫星遥感影像的作物分类和识别。本发明利用编码‑解码的框架网络结构对遥感影像进行作物分类，构建了轻量级编码器进行关键特征的提取，提高了作物分类的准确率和作物识别的效率，同时避免了特征提取带来的特征损失。
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公开(公告)号：CN109145072B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810909804.1
申请日：2018-08-10
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明实施例提供了一种草原生物量遥感监测分区方法及装置，包括：获取目标区域内的草地类型空间分布矢量图、气候矢量图、海拔高程矢量图、行政区划矢量图、样方数据矢量图以及植被指数矢量图；在ArcGIS软件中，将上述矢量图分别作为不同的图层进行叠加分析后，对目标区域进行分区得到适用不同生物量估算模型的多个分区。在对草原生物量进行遥感监测前，采用地理信息系统空间分析方法将目标区域划分为多个分区，使得遥感监测时可以分别对不同的分区采用不同的生物量估算模型，进而使得目标区域内的生物量遥感监测更加准确，更加适用于大面积、复杂条件下草原生物量的高精度监测。
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