公开(公告)号：CN117523412A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311543030.2

申请日：2023-11-20

Applicant: 安徽大学

Inventor： 黄林生 ,  缪保峰 ,  佘宝 ,  张安骏 ,  阮瑞 ,  朱家明 ,  赵晋陵 ,  阮超

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及一种基于改进GWCCI指数的大豆遥感制图方法，包括：获得研究区Sentinel‑2影像，筛选出高晴空覆盖率的合成影像；得到仅包含耕地信息的合成影像；筛选出其中适合提取大豆的两种指数参与构建改进版GWCCI指数，确定改进版GWCCI指数的数学形式，并将其命名为GWCCI2指数；构建不同作物类型的GWCCI2时序图，确定大豆提取的最佳时相t；确定大豆提取的最佳阈值δ；根据最佳阈值δ判断每个像素是否属于大豆种植区。本发明提出了新的GWCCI2指数，该指数同时反映了作物的叶绿素含量及冠层水分含量，增强了大豆在结荚期内与其他作物间的差异，其对于大豆的敏感度要高于原始GWCCI指数，更加适用于种植区分散、大豆与其他作物交错混杂种植普遍情况下的大豆种植区提取。

公开(公告)号：CN115861836A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211480121.1

申请日：2022-11-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 黄林生 ,  丁翰 ,  张东彦 ,  佘宝 ,  黄文江 ,  赵晋陵 ,  肖甜 ,  张恒 ,  缪保峰

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/771 ,  G06V10/80 ,  G06V10/70

Abstract: 本发明涉及一种基于多时相Sentinel‑2数据的大豆种植区提取方法，包括：获取Sentinel‑2影像数据和辅助数据，进行预处理；将研究区的影像内的非农作物像元进行剔除，得到研究区的植被总体分布；生成所有特征的集合，并将数据融合在一起，进行掩膜；进行特征优选，筛选出各个分类器对应的最佳特征子集，选出最佳分类器；通过获取的最佳分类器和该分类器对应的最佳特征子集，组成大豆最佳提取模型，并对大豆最佳提取模型的大豆提取效果进行评估，并得到该研究区内的大豆最佳制图效果。本发明提高了精度，减少错分漏分的概率；丰富了光谱特征，还提取了部分地物是光谱难以区分的，以用作辅助数据；极大的减少了工作量，减少了特征冗余以及噪声，提高了工作效率。