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公开(公告)号：CN112949681A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110107233.1
申请日：2021-01-27
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 基于卫星光谱的盐渍土电导率估算方法，本发明涉及遥感图像处理及计算机领域，提供了一种基于卫星光谱的盐渍土电导率估算方法。本发明是为了解决高光谱影像数据影像覆盖面积小限制其在地区土壤盐渍化监测应用的技术问题。本方法如下：提取采样点的光谱反射率，分组为训练数据集和验证数据集；确认敏感波段；确认最优光谱指数；得到参数λ；得到训练集EC_bc和验证集EC_bc；建立机器学习模型；确认最优反演模型；基于任意卫星光谱，利用反演模型，实现盐渍土电导率的估算。本发明可实现对盐渍土含盐量的在线估算，具有重要的应用价值。该方法计算速度快、复杂度低、成本低，不需要取样测量，节约了大量的人力物力。
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公开(公告)号：CN109446963B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201811223759.0
申请日：2018-10-19
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 基于HSV和LBP结合的地表状态识别算法，在利用遥感方法对地表信息进行反演时，不同地表状态所用的遥感探测方法会不同。因此，地表状态识别是进行地表遥感反演的前提，其识别的准确率也决定了遥感反演结果的准确度。本发明提供了一种结合HSV与LBP的地表状态识别方法，通过改进阈值的LBP算子和颜色直方图结合形成单一特征向量并建立判别条件，最后利用K邻近算法计算欧式距离对训练样本的特征向量与待识别图像进行相似度匹配，从而得到分类结果。本发明的方法识别精度高，不需要大量样本库，速度快，稳定性好，并解决了噪声干扰的问题。可以广泛应用于遥感与地理信息系统等领域。
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公开(公告)号：CN109446963A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811223759.0
申请日：2018-10-19
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 基于HSV和LBP结合的地表状态识别算法，在利用遥感方法对地表信息进行反演时，不同地表状态所用的遥感探测方法会不同。因此，地表状态识别是进行地表遥感反演的前提，其识别的准确率也决定了遥感反演结果的准确度。本发明提供了一种结合HSV与LBP的地表状态识别方法，通过改进阈值的LBP算子和颜色直方图结合形成单一特征向量并建立判别条件，最后利用K邻近算法计算欧式距离对训练样本的特征向量与待识别图像进行相似度匹配，从而得到分类结果。本发明的方法识别精度高，不需要大量样本库，速度快，稳定性好，并解决了噪声干扰的问题。可以广泛应用于遥感与地理信息系统等领域。
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