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公开(公告)号：CN120064566A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510095290.0
申请日：2025-01-21
Applicant: 安徽省气象科学研究所(安徽省生态气象和卫星遥感中心、安徽省农业气象中心)
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明公开了一种大气污染变化趋势的校正方法，包括：获取预定时间长度内的大气环境的大气污染物数据和对应的气象数据；对所述大气污染物数据和对应的所述气象数据进行梯度封装，并获得各梯度内大气污染物数据的变化；对于由所述气象数据引起的所述大气污染物数据的变化的情况进行所有梯度求和再平均处理，获得基于气象数据校正后的大气污染物数据的变化情况，以实现大气污染变化趋势的校正。本发明的实现能够有效地对大气污染物数据变化趋势进行校正，以获得准确的大气污染物数据变化趋势；从而为大气环境的研究提供了更为准确可靠的数据支持，有效解决了现有技术存在的问题。
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公开(公告)号：CN120064167A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510095289.8
申请日：2025-01-21
Applicant: 安徽省气象科学研究所(安徽省生态气象和卫星遥感中心、安徽省农业气象中心)
Abstract: 本发明公开了一种空气质量评估方法，包括：获取待评估区域的高光谱卫星数据和气象数据，并对所述高光谱卫星数据和气象数据进行痕量气体羽流结构的获取；基于所述痕量气体羽流结构确定痕量气体线密度；拟合所述痕量气体线密度和构建的传输扩散模型获取传输扩散模型参数信息，并构建完成传输扩散模型；基于构建完成的所述传输扩散模型进行痕量气体有效排放量和有效寿命的估算。本发明的实现可以基于高光谱卫星的数据采集对大气痕量气体排放量进行实时有效的监测，实现对大气环境的大范围的全局观测评估，以便评估热点地区和热点事件导致的污染排放能够及时获得相应的即时数据。
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公开(公告)号：CN116012713A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310028513.2
申请日：2023-01-09
Applicant: 安徽大学 , 安徽省气象科学研究所(安徽省生态气象和卫星遥感中心、安徽省农业气象中心)
IPC: G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/46 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于农业信息化技术领域，具体涉及一种基于多源卫星遥感数据的作物种植信息监测方法，该方法包括步骤：多空间分辨率遥感卫星影像整合；识别目标注意力强弱评估与排序；基于全连接神经网络的特征提取；基于密集连接的特征融合；设计编码‑解码结构，编码特征，最终解码并网络输出作物三七黑色遮荫棚分析结果；本发明研究基于引入密集连接的全卷积神经网络的遥感影像地物边界提取的深度学习模型，设计作物三七黑色遮荫棚多特征的特征抽取、分析能力，通过密集注意力机制进一步增强作物三七黑色遮荫棚的特征传递和累积整合特性，通过自动学习和挖掘，实现顾及作物三七黑色遮荫棚多层次特征的多源卫星遥感作物黑棚自动提取新方法。
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