气象和遥感数据协同的作物低温冷冻灾害识别方法

    公开(公告)号:CN116524370A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310435337.4

    申请日:2023-04-21

    摘要: 本申请涉及数据处理技术领域,提供一种气象和遥感数据协同的作物低温冷冻灾害识别方法,所述方法包括:确定目标区域中作物遭受冷冻灾害的持续时长、空气温度的变化系数、叶绿素指数的变化系数、植被指数的变化系数与后向散射系数的变化系数;将所述持续时长、所述空气温度的变化系数、所述叶绿素指数的变化系数、所述植被指数的变化系数与所述后向散射系数的变化系数输入至目标模型中,得到所述目标模型输出的作物产量数据;其中,所述目标模型用于进行作物产量预测;基于所述作物产量数据,确定所述目标区域的作物损失量。本申请准确地确定目标区域的作物损失量,由此可以避免灾害信息获取的准确性不足的缺陷,进而提高作物损失评估的精度。

    综合物候和遥感大数据的水稻种植及其面积估算方法

    公开(公告)号:CN115526927A

    公开(公告)日:2022-12-27

    申请号:CN202211154168.9

    申请日:2022-09-21

    IPC分类号: G06T7/62 G06T7/136

    摘要: 本发明涉及遥感技术领域,尤其涉及一种综合物候和遥感大数据的水稻种植及其面积估算方法。方法包括:获取水稻的不同生长期的高时间分辨率和高空间分辨率的遥感影像,并基于遥感影像计算水稻的不同生长期的归一化植被指数和归一化水体指数;基于水稻的不同生长期的归一化植被指数建立水稻的物候曲线;基于物候曲线初步确定水稻的种植区域;基于水稻的不同生长期的归一化植被指数和归一化水体指数确定水稻在各生长期的归一化水稻指数;基于水稻在各生长期的归一化水稻指数确定水稻信息指数;基于水稻信息指数计算水稻在种植区域的面积。本发明用以解决现有技术中无法精准获取水稻种植区域和面积的缺陷。

    常绿人工林遥感识别方法及常绿人工林长势遥感监测方法

    公开(公告)号:CN111310639B

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN202010087133.2

    申请日:2020-02-11

    IPC分类号: G06K9/00

    摘要: 本发明实施例提供了一种常绿人工林遥感识别方法及常绿人工林长势遥感监测方法,首先根据目标时间范围内每一年工作区域的第一类时间序列遥感影像,确定第一类时间序列遥感影像中每一像元位置处的常绿林覆盖指数;然后基于每一像元位置处的常绿林覆盖指数,确定目标时间范围内每一像元位置处的常绿林种植区域指数;最后基于每一像元位置处的常绿林种植区域指数,确定目标时间范围内工作区域的历史常绿林分布区域。通过时间序列遥感影像确定用于识别是否种植过常绿林的各项指数,可以使得到的历史常绿林分布区域更加科学、准确和可靠。